维生素缺乏疾病多模态预测数据集

本数据集是一个专为预测维生素与矿物质缺乏疾病而构建的综合临床数据集,包含4,000份模拟患者记录。它系统整合了人口统计学信息、生活方式、膳食摄入模式、临床症状及关键的实验室检测数值等多维度特征,旨在为机器学习模型提供从风险因素到疾病诊断的完整推理样本。数据集的核心目标是支持多类疾病分类、早期风险识别与特征重要性分析,尤其适用于开发能够辅助临床鉴别诊断的实用型预测模型,并为公共卫生领域识别高危人群提

行业:
医疗
国标分类:
行业专识数据集
20
11
2026-01-28

数据集介绍

数据属性

数据模态
图像 表格
数据格式
CSV
记录数/样本数
4,000条
文件数量
1个
总大小
742.01 kB
数据语言
英文
地理覆盖范围
全球
时间覆盖范围
2025-2026年
数据更新频率
静态(不再更新)
数据采集方式
业务系统记录 线下采集
预期用途
预训练 评估
标注状态
完全标注
标注类型
分类标签 实例分割
数 据 驱 动 未 来
Data Drives The Future
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