心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-furkanyolcu
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医学, 临床数据, 人工智能, 疾病预测, 健康
数据概述：
该数据集包含合成的患者心血管疾病（CVD）相关数据，记录了多种因素对心血管疾病事件发生风险的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可以视为对特定时间点的截面数据。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用数据集。
数据维度：数据集包括患者的各项临床和生活方式指标，如：patient_id（患者ID），gender（性别），age（年龄），body_mass_index（体重指数，BMI），smoker（吸烟史），systolic_blood_pressure（收缩压），hypertension_treated（高血压治疗情况），family_history_of_cardiovascular_disease（心血管疾病家族史），atrial_fibrillation（心房颤动），chronic_kidney_disease（慢性肾病），rheumatoid_arthritis（类风湿性关节炎），diabetes（糖尿病），chronic_obstructive_pulmonary_disorder（慢性阻塞性肺病，COPD），forced_expiratory_volume_1（第一秒用力呼气量，FEV1），time_to_event_or_censoring（发生事件或删失时间），heart_attack_or_stroke_occurred（是否发生心脏病发作或中风）。
数据格式：CSV格式，文件名为cvd_synthetic_dataset_v02.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于合成，用于模拟真实世界的心血管疾病患者数据，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模型构建和相关临床因素分析。
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预测、疾病相关因素分析、生存分析等研究，例如探索不同风险因素对心血管疾病事件发生时间的影响。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、患者预后预测、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行风险评估和资源配置，优化医疗服务流程。
教育和培训：作为医学、生物统计学、人工智能等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心血管疾病风险预测模型，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病风险因素之间的关系，构建预测模型，提升对心血管疾病的早期预警和干预能力。
