呼吸道疾病音频检测与诊断数据集RespiratoryDiseaseAudioDetectionandDiagnosisDataset-vishwanathrk
数据来源：互联网公开数据
标签：呼吸道疾病, 音频分析, 疾病诊断, 咳嗽检测, 机器学习, 医学研究, 数据标注, 疫情分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的呼吸道疾病音频数据，记录了与呼吸系统健康相关的多种信息，旨在用于音频信号分析和疾病诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据"2020-04-13T21:30:59"的时间戳信息，推测采集时间集中在2020年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含经纬度信息，表明数据可能来源于特定区域。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了患者的基本信息（如年龄、性别），症状描述（如咳嗽检测、呼吸急促、喘息），以及诊断结果（如诊断、严重程度）。具体字段包括：uuid, datetime, cough_detected, latitude, longitude, age, gender, respiratory_condition, fever_muscle_pain, status, quality_1, cough_type_1, dyspnea_1, wheezing_1, stridor_1, choking_1, congestion_1, nothing_1, diagnosis_1, severity_1, quality_2, cough_type_2, dyspnea_2, wheezing_2, stridor_2, choking_2, congestion_2, nothing_2, diagnosis_2, severity_2, quality_3, dyspnea_3, wheezing_3, stridor_3, choking_3, congestion_3, nothing_3, cough_type_3, diagnosis_3, severity_3。
数据格式：CSV格式，文件名为metadata_compiled (1).csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据结构化处理。
该数据集适合用于呼吸道疾病的音频分析，以及疾病诊断模型构建和机器学习应用。
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：适用于医学研究和人工智能交叉领域的学术研究，如基于音频的疾病诊断、咳嗽类型识别、呼吸系统疾病的早期检测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在远程医疗、智能听诊、疾病筛查等领域。
决策支持：支持医疗机构的疾病风险评估和辅助诊断，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、人工智能和数据科学相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员了解音频分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索咳嗽音频特征与疾病之间的关联，提升疾病诊断的准确性和效率，助力构建智能化的医疗健康解决方案。
