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安徽省样本场景下的Luminal类型情况，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，包括术后Ki67增殖指数，同时还要获取系统内乳腺癌类型数据；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：基于原始数据以及算法规则，生成乳腺癌的Luminal类型标记，具体判断规则为：如果乳腺癌类型为Luminal型， 同时Ki67增殖指数小于14，则肿瘤类型标记为Luminal A型，反之为Luminal B型。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
受试者 |
-- | -- |
省份 |
-- | -- |
是否有术后病理结果 |
-- | -- |
乳腺癌类型 |
-- | -- |
术后Ki67增殖指数 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 受试者 | 2251 |
| 省份 | 安徽 |
| 是否有术后病理结果 | 是 |
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http://localhost:3001/api/v1/datasets/26865