脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-shiningshadow
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 卒中预测, 医疗健康, 风险评估, 数据分析, 机器学习, 疾病预测, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者健康信息，记录了与脑卒中（即脑中风）相关的多种风险因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为对特定时间段内患者信息的静态记录。
地理范围：数据来源未明确标注，但包含了多种居住地类型，可用于分析不同环境下的风险差异。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压病史）、heart_disease（心脏病史）、ever_married（婚姻状况）、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）、stroke（是否患有脑卒中，0代表未患病，1代表患病）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，已进行匿名化处理，以保护患者隐私。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、影响因素分析，以及疾病预防策略研究。
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、流行病学和临床研究，例如探索不同风险因素与脑卒中发生之间的关系，评估风险预测模型的性能。
行业应用：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、个性化健康建议和疾病预防。
决策支持：支持医疗决策制定，辅助医生进行风险评估和患者管理，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习和人工智能课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解疾病风险预测模型。
此数据集特别适合用于建立脑卒中风险预测模型，识别高危人群，并探索干预措施以降低脑卒中发病率。
