急性阑尾炎人工智能数据集

该数据集是一个包含急性阑尾炎患者临床信息的结构化医疗数据集,涉及患者基本信息、临床症状和实验室检查指标等多种数据模态,主要用于开发基于机器学习算法的急性阑尾炎诊断辅助系统,帮助临床医生更准确地判断患者是否需要接受CT扫描检查,从而优化医疗决策流程和资源分配。

Erdoğan, Alirıza
Figshare
2021-10-30 更新
创建时间2021-10-30
更新时间2021-10-30
原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/AI_for_Acute_appendicitis/16908478/1

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资源简介

该数据集是为支持研究论文《谁需要CT扫描?一种基于机器学习算法的可疑急性阑尾炎诊断新方法》而构建的医学数据集。数据集包含与急性阑尾炎诊断相关的患者临床数据,可能涉及患者基本信息、临床症状、实验室检查指标等结构化医疗数据。数据来源于临床实践收集,旨在通过机器学习算法辅助急性阑尾炎的诊断决策,特别是帮助判断患者是否需要接受CT扫描检查。主要研究方向包括医疗决策支持系统、临床预测模型构建和医学影像检查的合理使用优化。

提供机构:Erdoğan, Alirıza

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