脑卒中风险预测数据集BrainStrokeRiskPredictionDataset-hanyelghaish
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中，健康风险，医疗诊断，机器学习，数据分析，疾病预测，人口统计，医学影像
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗资源的数据，记录了与脑卒中（脑中风）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的患者横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种人口统计学特征，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括患者的ID、性别、年龄、高血压史、心脏病史、婚姻状况、工作类型、居住地类型、平均血糖水平、BMI指数、吸烟状况以及是否患有脑卒中等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为DF1.csv、DF2.csv、DF3.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行一定程度的整理和标准化。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断和健康管理等领域的研究。
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：适用于医学、公共卫生和数据科学等领域的研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建等。
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、患者管理和健康干预。
决策支持：支持医疗决策制定，如辅助医生进行诊断、评估治疗效果和制定个性化健康方案。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解疾病预测和风险评估。
此数据集特别适合用于探索脑卒中风险因素之间的关系，建立预测模型，并评估不同干预措施的效果，从而改善患者的健康状况。
