肺功能预测临床数据分析数据集PulmonaryFunctionPredictionClinicalDataAnalysis-carlossouza
数据来源：互联网公开数据
标签：肺功能, FVC, 临床数据, 呼吸系统疾病, 疾病预测, 时间序列分析, 医学影像, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了患者的肺功能指标及相关临床信息，用于预测肺功能随时间的变化。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录了患者在不同周数时的肺功能数据，包含了随时间推移的肺功能变化信息。
地理范围： 数据未明确标注具体地理范围，但可推断为临床研究中的患者数据。
数据维度： 数据集包括患者ID、周数（Weeks）、用力肺活量（FVC）、百分比（Percent）、年龄（Age）、性别（Sex）和吸烟状态（SmokingStatus）等关键指标，以及FVC预测值和置信区间。
数据格式： 数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。其中，submission文件包含预测结果，train文件包含训练数据。
来源信息： 数据来源于医学研究，旨在为肺部疾病预测提供数据支持。
该数据集适合用于肺功能预测、疾病发展趋势分析和临床决策支持等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析： 适用于呼吸系统疾病、肺功能变化、疾病预测、时间序列分析等领域的学术研究。
行业应用： 为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病风险评估、肺部疾病早期诊断、个性化治疗方案制定等。
决策支持： 支持医生和医疗机构进行临床决策，提高诊断准确性和治疗效率。
教育和培训： 作为医学、生物医学工程等相关专业学生的实训材料，帮助他们理解肺功能指标、建立预测模型和分析疾病趋势。
此数据集特别适合用于探索肺功能随时间变化的规律，构建预测模型，并评估患者的肺功能状态，从而改善患者的健康管理和预后。
