脑卒中风险评估数据集StrokeRiskAssessmentDataset-pavankumarmpk3
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险评估, 医疗健康, 疾病预测, 机器学习, 数据分析, 临床特征, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的临床特征，用于预测脑卒中（中风）的发生风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但基于数据内容推测为包含不同地区或国家的患者数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
id: 患者唯一标识符。
gender: 性别。
age: 年龄。
hypertension: 高血压病史（0表示无，1表示有）。
heart_disease: 心脏病病史（0表示无，1表示有）。
ever_married: 婚姻状况。
work_type: 工作类型。
Residence_type: 居住类型（城市或乡村）。
avg_glucose_level: 平均血糖水平。
bmi: BMI（身体质量指数）。
smoking_status: 吸烟状况。
stroke: 脑卒中发生情况（仅在train_2v.csv中，0表示未发生，1表示发生）。
数据格式：CSV格式，包含train_2v.csv和test_2v.csv两个文件，分别用于训练和测试。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、临床特征分析和疾病早期预警等研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如脑卒中风险预测模型的构建与评估、不同临床特征对卒中发生的影响分析等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司和健康管理平台提供数据支持，用于风险评估、个性化健康管理方案制定、患者预后预测等。
决策支持：支持医疗决策制定，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的教学素材，帮助学生理解疾病风险因素、掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同临床特征与脑卒中发生风险之间的关联，构建预测模型，提升对脑卒中的早期预警能力，从而改善患者的健康管理和预后。
