脑卒中风险预测数据集BrainStrokeRiskPredictionDataset-ritikaagupta
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 疾病预测, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 临床特征, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与脑卒中（脑中风）相关的患者临床特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为一份静态的患者健康快照。
地理范围：数据未明确指出覆盖的地区，但数据集涵盖了多种临床特征，可用于通用风险评估。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“ever_married”（是否已婚）、“work_type”（工作类型）、“Residence_type”（居住地类型）、“avg_glucose_level”（平均血糖水平）、“bmi”（身体质量指数）、“smoking_status”（吸烟状况）和“stroke”（是否发生脑卒中，1代表是，0代表否）。
数据格式：CSV格式，文件名为brain_stroke.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据集来源于公开的医疗健康数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断辅助和临床研究。
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：适用于生物医学、临床医学和公共卫生领域的学术研究，如脑卒中发病机制研究、风险因素分析、患者预后预测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于医院、健康管理机构等，用于患者风险评估、辅助诊断和个性化医疗方案制定。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如优化资源配置、改善医疗服务质量、提升患者管理效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解疾病预测模型、掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索脑卒中风险因素与发病之间的关系，构建预测模型，从而提升医疗健康领域的疾病预防和管理水平。
