痴呆症患者特征数据集

痴呆症患者特征数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：痴呆症,患者特征,健康参数,机器学习,预测模型,早期检测,风险因素,医学研究
数据概述：
本数据集包含了患者的多种健康特征，涵盖从1963年至2021年的记录，旨在提供一个全面的数据基础用于研究痴呆症的发展及其相关因素。数据集包括患者的糖尿病状态、酒精摄入水平、心率、血氧饱和度、体温、体重以及MRI扫描延迟时间等关键特征，其中痴呆症状态为二元目标变量。该数据集结合了连续型和二元型属性，适用于各种机器学习和统计分析。
数据用途概述：
研究人员和医疗专业人员可以使用此数据集来探讨这些健康参数与痴呆症发生之间的关系。它可用于开发预测模型，以实现痴呆症的早期检测，或探索与痴呆症发展相关的潜在风险因素。对该领域感兴趣的科学家和数据科学家将发现此数据集在他们的研究中具有极高的价值。