数据集概述
本数据集用于开发和验证COVID-19患者死亡风险预测的机器学习模型，包含模型代码文件及示例数据文件，涉及3000余例COVID-19住院患者的实验室检查、生命体征和人口统计学信息，可支持模型复现与应用分析。
文件详解
- OPTIMIZEDCODE_TimeVaryBoost_impute_Z.sas
- 文件格式：SAS
- 字段映射介绍：模型优化代码文件，用于实现TimeVaryBoost算法及数据插补处理，支持COVID-19患者死亡风险预测模型的构建与运行。
- Example_Zendo.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：示例数据文件，可能包含用于模型演示或验证的COVID-19患者相关数据，支持模型功能的示例展示。
适用场景
- 医疗AI模型开发：用于COVID-19患者死亡风险预测机器学习模型的构建、优化与验证。
- 临床决策支持：辅助医疗机构开发自动化AI通知工具，为临床医生提供患者死亡风险预测参考。
- 医疗数据分析：基于3000余例患者数据，分析影响COVID-19患者死亡风险的关键特征（如血氧饱和度、呼吸频率等）。
- 医疗模型应用研究：探索预测模型在临床场景中的可操作性与应用价值。
