基于间皮瘤患者健康记录的诊断预测与特征选择计算数据集
该数据集是一个包含324名间皮瘤症状患者的临床表格数据，涵盖人口统计、症状和实验室指标等多维特征，主要用于通过机器学习方法实现间皮瘤的快速诊断预测和关键特征（如肺侧和血小板计数）筛选，以辅助临床决策和优化诊断流程。
创建时间2019-01-10
更新时间2019-01-10
原始链接
https://figshare.com/articles/dataset/Computational_prediction_of_diagnosis_and_feature_selection_on_mesothelioma_patient_health_records/7573019
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资源简介
该数据集是一个用于间皮瘤诊断预测和临床特征选择的医学数据集。它包含324名来自土耳其、有石棉暴露史且表现出间皮瘤症状的患者的健康记录，数据形式为临床表格，涵盖人口统计学、症状、实验室指标等多维特征。数据集通过机器学习方法（如随机森林、决策树、神经网络等）进行分析，旨在实现快速、准确的间皮瘤诊断预测，并识别关键风险因素。研究结果表明，肺侧和血小板计数是最具预测性的特征，可用于辅助临床决策和简化诊断流程。
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