患者死亡率预测数据集MortalityPredictionDataset-vinayaksonawane
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗，死亡率预测，数据集，机器学习，健康管理，风险评估，临床分析，预测模型
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者数据，用于预测患者的死亡风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间跨度取决于原始数据的收集时间。
地理范围：数据覆盖的区域为医疗机构所在地区，具体地理范围取决于原始数据的来源。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，入院时间，诊断信息，实验室检查结果，用药情况，既往病史，生命体征等多个维度的数据。
数据格式：数据提供CSV等格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗机构的电子病历系统或相关研究，已进行脱敏和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究，临床风险评估，以及机器学习模型的构建和优化。
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：适用于临床医学研究，流行病学研究，以及死亡风险预测模型的研究。
行业应用：可以为医院，健康管理机构提供数据支持，用于患者风险评估，资源分配和医疗决策。
决策支持：支持医疗机构的风险管理，患者护理和资源优化。
教育和培训：作为医学，数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解医疗数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响患者死亡率的因素，构建准确的死亡风险预测模型，帮助医疗机构改善患者护理，提高医疗质量。
