美国医疗机构中风风险预测数据集-针对医疗照护组织-患者健康数据-nikhilalakku
数据来源：互联网公开数据
标签：中风,风险预测,医疗照护组织,健康数据,GLM模型,患者管理,健康管理,医疗保健,风险评估
数据概述：
本数据集模拟了美国医疗照护组织（ACO, Accountable Care Organization）管理下的患者健康数据，旨在用于中风风险预测建模。数据集包含一系列与中风风险相关的患者特征，例如年龄、性别、既往病史（如高血压、糖尿病、心脏病）、吸烟史、BMI（身体质量指数）、胆固醇水平、以及其他生活方式和医疗记录数据。数据模拟了真实患者群体的多样性，并标注了患者是否在中风发生与否，为构建预测模型提供了明确的标签。数据经过匿名化处理，以保护患者隐私。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和评估中风风险预测模型，特别是使用广义线性模型（GLM, Generalized Linear Model）。通过分析数据，可以识别出与中风风险相关的关键因素，并构建预测模型，用于预测患者未来发生中风的概率。医疗照护组织可以利用此模型，优先将健康管理资源分配给高风险患者，从而实现预防性干预，降低中风发生率，改善患者健康水平，并优化医疗资源配置。该数据集也适用于医学研究、健康管理策略研究、以及机器学习算法的教学和实践。
