COVID-19死亡风险预测研究数据集2020

COVID-19死亡风险预测研究数据集2020 数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19,死亡预测,机器学习,生物标志物,临床决策,公共卫生,数据分析

数据概述：
本数据集基于2020年武汉地区485名COVID-19患者血液样本数据，旨在研究与COVID-19患者死亡风险相关的生物标志物。数据集包含患者的实验室检测结果、人口统计学信息及其他临床特征。通过机器学习算法分析，筛选出三个关键预测变量：乳酸脱氢酶（LDH）、淋巴细胞和高灵敏度C反应蛋白（hs-CRP）。研究结果表明，这些生物标志物能够以超过90%的准确率预测患者死亡风险，其中LDH水平的升高在区分高危患者中发挥了关键作用。

数据用途概述：
该数据集适用于COVID-19患者死亡风险预测模型的开发与验证，为临床决策提供支持。研究人员可利用数据集探索COVID-19的病理机制，识别高危患者并优化治疗方案。此外，数据集可用于学术研究，帮助理解COVID-19的临床特征及其对公共卫生的影响。医疗机构和政策制定者也可参考数据集结果，优化资源配置与疫情防控策略。