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100多种疾病的自我检测症状ACCESS数据库

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简介：
本书提供了一个包含超过100种常见疾病自检信息的ACCESS数据库系统，帮助用户通过观察自身症状来识别潜在健康问题。 疾病类别包括腹部症状自测、皮肤症状自测、全身症状自测、四肢症状自测以及头颈部症状自测五大类；通过提供完整且详细的伴随症状，可以为任何人提供自我诊断的功能。

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  • 100多种疾病的自我检测症状ACCESS数据库
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    本书提供了一个包含超过100种常见疾病自检信息的ACCESS数据库系统，帮助用户通过观察自身症状来识别潜在健康问题。 疾病类别包括腹部症状自测、皮肤症状自测、全身症状自测、四肢症状自测以及头颈部症状自测五大类；通过提供完整且详细的伴随症状，可以为任何人提供自我诊断的功能。
     
  • 疾病症状预测的数据集
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    该数据集旨在通过收集和分析各种疾病的症状信息，为疾病早期预警系统提供支持，帮助提高诊断准确性和效率。 此数据集旨在帮助学生创建疾病预测或医疗保健系统，并为他们提供必要的资源。 该数据集包含有关疾病的详细信息，包括症状、预防措施以及相关权重的数据。 通过使用文件处理技术，可以轻松清理这些数据，用户只需了解表格中行和列的结构即可。 具体而言： - 疾病种类：真菌感染、过敏、慢性胆汁淤积、药物反应、消化性溃疡、艾滋病、糖尿病、肠胃炎、支气管哮喘、高血压、偏头痛以及颈椎病。 - 其他信息包括瘫痪（脑出血）。
     
  • 疾病症状资料库.xlsx
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    《疾病症状资料库》是一款集成了多种常见疾病的详细信息和相关症状的电子表格工具。它便于用户查询病症、辅助自我诊断，并提供就医参考建议，帮助管理个人健康状况。 疾病库与症状库是开发疾病诊断类程序的重要组成部分，收录了一千多种常见疾病的症状特征。这些数据特别适用于数据分析师使用，并且非常适合AI开发者进行研究及拓展应用。
     
  • 疾病库及症状关系库.xlsx
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    《疾病库及症状关系库》是一个包含多种疾病的详细信息及其相关症状的数据集合表，旨在帮助医学研究者和医疗工作者更准确地进行疾病诊断与治疗。 在疾病的产生和发展过程中，症状与体征是其主要表现形式。通过这些现象可以揭示疾病本质。中医理论认为：任何疾病的临床体现都以具体的症状、体征为基本单位。 症状是指患者主观感受到的异常感觉或病态改变，例如头痛、发热等；而那些能够被客观观察到的现象则称为体征，如舌苔和脉象的变化。广义上说，这些现象统称作“症”。 在中医中，“证”（又名证候）是疾病诊断与治疗的重要依据。“脾阳虚证”的例子说明了其本质是对疾病处于某一阶段的各种临床表现进行分析、归纳和综合后所得出的病理概括。它不仅包含了病位、病因、性质及发展趋势等信息，还反映了机体对致病因素的整体反应状态。 “症”由具体症状构成，“证”则是通过这些症状揭示疾病的内在联系与本质。“脾阳虚证”的例子说明了这一点：该病症位于脾胃系统，因寒邪引起，表现为寒冷且虚弱的状态。因此，“症”和“证”之间的区别在于后者更全面、深入地反映了疾病的本质。 “病”，在中医中指的是病因作用下导致的机体生理功能失调的过程，并伴随特定的症状变化。“脾阳虚”的例子进一步说明了这一点：它不仅包括症状，还涵盖了各阶段的不同证候表现。 综上所述，“症”、“证”与“病”三者之间既有联系也有区别。它们均基于人体病理变化之上；但是，“症”仅反映疾病的部分表面现象，而“证”则揭示特定发展阶段的本质特性，并将两者连接起来以阐明其内在关系。“病”的概念涵盖了整个病理过程的发展规律和特点。 简而言之，症状是疾病的表象表现，体征是对这些异常的客观观察结果；证则是对某一阶段病情本质的认识与概括；而疾病本身是一个包含多个阶段及相应变化的整体过程。
     
  • 病症症状数据库.mdb
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    《病症症状数据库》是一款集成了大量医学信息的ACCESS数据库文件（.mdb格式），它系统地整理了各类疾病及其相应症状的数据，为医生和研究人员提供了便捷的信息查询工具。 请按部分列出对应的疾病特征，并据此判断所涉及的疾病名称。需要涵盖大约1000种不同的疾病。
     
  • 人体疾病与病症数据库
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    《人体疾病与病症数据库》是一部全面收录各类常见及罕见疾病的参考书，涵盖症状描述、诊断标准和治疗建议等内容，为医疗工作者提供详尽的信息支持。 这段文字介绍了包含1500种疾病的资料库，并详细描述了每种疾病的主要病症。这些疾病共有200多种不同的症状表现。
     
  • 利用机器学习根据多种症状预测疾病——研究论文
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    本研究通过分析大量医疗数据和运用先进的机器学习算法，旨在开发一种模型，能够基于患者的多项症状准确预测可能罹患的疾病。该方法有望显著提高疾病的早期诊断率与治疗效率。 准确及时地分析与健康相关的问题对于疾病的预防和治疗至关重要。在处理严重疾病的情况下，传统的诊断方法可能不足以提供有效的解决方案。因此，开发基于机器学习（ML）算法的医学诊断系统来预测任何潜在疾病显得尤为重要，这有助于实现比传统方法更精确的诊断结果。 我们设计了一个使用多种机器学习算法构建的疾病预测系统，并且该系统处理了包含230余种疾病的大型数据集。通过分析个体的症状、年龄和性别等信息，我们的诊断模型能够提供可能患病情况的输出报告。在与其他算法进行比较后发现，加权KNN（k近邻）算法表现尤为突出，其预测准确率达到了93.5%。 基于此研究开发出的新型诊断工具可以辅助医生对疾病做出早期判断，并确保病人能获得及时治疗，从而提高救治成功率、挽救生命。
     
  • 基于症状的疾病预测方法
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    本研究提出了一种基于患者症状进行疾病早期预测的方法，旨在通过分析症状间的关联性提高诊断准确率和效率，为个性化医疗提供支持。 该项目旨在通过使用机器学习算法根据症状预测疾病。研究的算法包括朴素贝叶斯、决策树和随机森林以及梯度提升。 数据集包含133列，其中前132列记录了患者的症状表现情况，最后一列表明患者最终确诊的疾病类型。另一个相关数据集包含了三列信息：病症名称、该病出现次数及对应的症状。 可以将整个表格复制粘贴到Excel工作表中进行分析或使用Beautifulsoup对其进行抓取处理。
     
  • 疾病与症状记录的CSV数据集（含5000+条目）
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    本数据集包含了超过5000个条目的疾病及相应症状信息，以CSV格式存储，便于研究人员和开发者进行医疗数据分析、模式识别以及辅助诊断工具开发。 该数据集包含800多种独特的疾病和600种不同的症状。每一种疾病都关联着不同数量的症状，如果某疾病的症状较少，则相关字段会留空。整个数据集中共有18列信息。
     
  • 最新的ICD11国际疾病分类编码及疾病症状关系库大全
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    《最新的ICD11国际疾病分类编码及疾病症状关系库大全》是一部全面收录和详细解析最新版ICD-11编码体系及其与各类疾病症状关联性的专业工具书，为医疗工作者提供精准的诊断依据。 最新整理的最全国际疾病ICD-11诊断编码库包括了疾病科室分类，并且还包含了一些关于疾病的定义、症状发展以及通过中医理论认识和治疗疾病的核心内容。