关于数据集

🏥 合成医疗保健入院数据集

合成医疗保健入院数据集是一个模拟患者入院记录的合成医疗保健数据集。它旨在为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供真实的医疗保健数据，同时保护患者隐私并避免敏感信息泄露。

数据集概述

• 类型：表格/结构化数据
• 领域：医疗保健、电子健康记录 (EHR)
• 内容：综合医院入院记录
• 用例：
  • 患者结果的预测模型
  • 住院时间估算
  • 再入院预测
  • 医疗保健中的资源配置与优化
  • 实验没有隐私风险的机器学习模型

⚙️ 特征（招生数据中包含的常见字段）

• 患者人口统计：年龄、性别、种族
• 入院详情：入院类型、入院日期、出院日期
• 临床数据：诊断代码（类似ICD）、手术、合并症
• 医院指标：住院时间、科室/单位信息
• 合成标识符：随机患者 ID

✅ 为什么是合成的？

由于遵守 HIPAA 和 GDPR 的规定，真实的医疗保健数据受到严格限制。该数据集提供了一种隐私安全的替代方案，允许开放研究，同时保留真实医院入院数据的结构和统计属性。

🔬 应用程序

• 医疗保健机器学习模型的基准测试
• 在临床环境中开发可解释的人工智能解决方案
• 测试结构化 EHR 数据的 NLP/ML 管道
• 教学和培训目的