全球卒中风险预测患者健康数据分析数据集-redwan1010
数据来源：互联网公开数据
标签：卒中,脑卒中,中风,健康,疾病预测,医疗,风险评估,人口统计,机器学习
数据概述：
本数据集旨在用于卒中（即脑卒中、中风）风险预测研究。数据集包含来自患者的多种关键健康指标，旨在帮助识别可能患有卒中的高危人群。数据来源于公开渠道，记录了患者的个体特征和健康状况，为卒中风险评估提供了重要的参考信息。
数据包含以下字段：
id：患者唯一标识符
gender：患者性别，包括“Male”（男性）、“Female”（女性）或“Other”（其他）
age：患者年龄
hypertension：患者是否患有高血压，0表示未患有，1表示患有
heart_disease：患者是否患有心脏疾病，0表示未患有，1表示患有
ever_married：患者是否已婚，包括“No”（未婚）或“Yes”（已婚）
work_type：患者的工作类型，包括“children”（儿童）、“Govt_job”（政府雇员）、“Never_worked”（未工作）、“Private”（私企雇员）或“Self-employed”（个体户）
Residence_type：患者居住地类型，包括“Rural”（农村）或“Urban”（城市）
avg_glucose_level：患者平均血糖水平
bmi：患者身体质量指数
smoking_status：患者吸烟状态，包括“formerly smoked”（曾吸烟）、“never smoked”（从未吸烟）、“smokes”（吸烟）或“Unknown”（未知）*
stroke：患者是否曾发生卒中，1表示发生过，0表示未发生
*备注：“Unknown”表示该患者的吸烟状态信息不可用。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和应用场景，包括：
卒中风险预测模型构建：通过机器学习算法，建立预测模型，识别具有较高卒中风险的个体。
公共卫生研究：分析卒中发病的影响因素，为制定预防策略和干预措施提供依据。
医疗决策支持：辅助医生评估患者的卒中风险，并制定个性化的治疗方案。
流行病学调查：研究卒中在不同人群中的发生情况，揭示其潜在的风险因素。
教育培训：用于医学、公共卫生等相关专业的教学，帮助学生理解卒中的风险因素和预防措施。
致谢：
感谢为构建和分享此数据集做出贡献的各方。该数据集的发布旨在促进对卒中的研究，并推动相关领域的知识进步。
