糖尿病患者生理指标及并发症数据集DiabetesPatientPhysiologicalIndicatorsandComplications-jesusdiazpereira
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 生理指标, 医疗健康, 慢性病, 临床数据, 数据分析, 机器学习, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者生理指标及并发症相关数据，记录了患者的多种生理特征、病史和治疗信息，用于深入分析糖尿病的病理机制、风险因素和治疗效果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为患者的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了不同种族和民族的患者信息，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含以下主要数据项：患者ID、血压（收缩压、舒张压）、胆固醇指标（总胆固醇、HDL、LDL）、身高、体重、糖尿病病程、血糖均值、性别、种族、民族、胰岛素治疗方式、严重低血糖发作次数、照护者信息及照护者教育程度等。
数据格式：CSV格式，文件名为merged_data_V3.csv，便于数据的导入、分析和建模。
来源信息：数据来源于公开医疗研究或患者记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于糖尿病相关的流行病学研究、风险预测、个性化治疗方案制定，以及辅助医疗决策支持系统的开发。
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：适用于糖尿病病理机制、并发症风险因素、治疗效果评估等方面的学术研究，例如探索不同生理指标与并发症之间的关联性。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险预测、个性化医疗方案推荐、健康管理平台等方面。
决策支持：支持医疗机构进行患者管理、资源分配和临床决策优化，例如制定更有效的糖尿病预防和治疗策略。
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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者生理指标与并发症之间的复杂关系，帮助用户实现疾病风险预测、个性化治疗方案制定等目标。
