湖北省预后情况分析辅助诊断模型训练数据

通过对样本的数据处理和数据加工，提供给辅助诊断人工智能模型进行训练，帮助人工智能模型更好地理解湖北省样本场景下的预后情况分析，提取特征，发现规律，最终提高诊断人工智能模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。1数据采集：通过正式合作协议，从医疗机构取得匿名化的样本临床数据，包括是否有术后病理结果、术后ER(雌性激素受体)、术后PR(孕激素受体)、术后Fish，同时还要获取系统内术后Her2阴性阳性标记；2数据处理：对数据进行检查核对，确保所有数据去标志化，处于完全匿名化状态且不可还原的状态，将没有病理结果的数据去除，对异常数据进行清洗去除，对部分缺失数据进行生成式补充；3数据加工：基于数据加工规则判断规则，生成预后情况分析，具体规则为：如果ER为阳性（即ER＞0），同时满足PR>20，同时满足HER2为阴性，则预后情况判断为预后最好，反之为其他，需要更多数据分析。

搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集包含150条湖北省患者的术后病理和预后情况数据，用于辅助诊断AI模型的训练，通过特定规则分析预后情况，旨在提高模型的准确性和泛化能力。