心血管疾病风险预测弗雷明汉研究数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamStudyDataset-leonardoparra
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 医学研究, 流行病学, 机器学习, 临床数据, 健康指标, 弗雷明汉研究
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的多种健康指标和十年心血管疾病（CHD）发病情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，可推测数据涵盖了较长时间的随访。
地理范围：数据源自弗雷明汉心脏研究，研究对象主要为美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包含多个关键健康指标，如年龄、性别、教育程度、吸烟情况、血压、胆固醇、BMI、心率、血糖以及是否患有心血管疾病（TenYearCHD）等。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，是一项长期、大规模、前瞻性的流行病学研究，为心血管疾病的风险因素研究提供了重要数据。该数据集已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康管理、疾病预防等领域的研究和应用。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、预测模型构建、流行病学研究等学术研究，例如探索不同风险因素与心血管疾病发病率之间的关系。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、个性化医疗、健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病风险评估，制定预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解心血管疾病风险评估和预测模型。
此数据集特别适合用于构建心血管疾病风险预测模型，评估不同风险因素对心血管疾病的影响，并为个体化健康管理提供数据支持，从而帮助用户改善健康状况，降低疾病风险。
