肝癌风险预测数据集
该数据集是一个多模态肝癌风险预测数据集，包含来自12个医疗节点的15,500名患者的465,605条就诊记录，整合了临床表格、行为数据、生理测量、影像衍生特征和时间序列等多种数据模态，主要用于开发和评估机器学习与深度学习模型在肝细胞癌早期预测和发病时间回归分析方面的性能，支持智能医疗环境中的精准风险预测研究。
基本信息
资源简介
肝癌风险预测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Liver Cancer Risk Prediction》。源站首次发布：2026-01-13。
【数据内容】
源站原始描述：The dataset contains 465,605 visit-level records corresponding to 15,500 individuals monitored across 12 distributed healthcare nodes between January 2021 and December 2025 . Each record integrates heterogeneous clinical, behavioral, physiological, imaging-derived, and temporal variables reflecting comprehensive liver-health status. The dataset is organized into multiple feature groups, including demographic attributes, lifestyle indicators, comorbidity profiles, liver function biomarkers, tumor…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 47.40 MB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.19016420。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/19016420
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-03-14，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19016420
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数据说明
该数据集是一个用于肝癌风险预测的多模态医疗数据集，包含2021年1月至2025年12月期间，来自12个分布式医疗节点的15,500名个体的465,605条就诊记录。每条记录整合了临床、行为、生理、影像衍生和时间序列等多维度变量，全面反映肝脏健康状况。数据集包含人口统计学属性、生活方式指标、共病情况、肝功能生物标志物、肿瘤相关生物标志物、慢性肝病标志物、可穿戴设备生理测量、影像学描述符和时间进展指标等特征组。该数据集支持开发和评估机器学习、深度学习和联邦学习模型在智能医疗环境中的预测分析能力，主要预测目标包括肝细胞癌状态的二分类（Liver_Cancer_Status）和肝癌发病时间的连续回归（Time_to_HCC_Onset_Months）。
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