血液透析患者高血压监测数据集HemodialysisPatientsHypertensionMonitoringDataset-zhaohaohua
数据来源：互联网公开数据
标签：高血压, 血液透析, 血压监测, 医疗数据, 生理信号, 时序数据, 机器学习, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自血液透析患者的生理数据，记录了透析过程中患者的血压、电导率、泵速等关键指标，用于分析和预测患者高血压的发生。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但数据集根据透析时间进行了划分，可用于分析不同透析时长的血压变化情况。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容关注于血液透析患者，可推测为医疗场景下的生理数据。
数据维度：数据集包含MeasurementSessionId, TreatmentId, PatientId，SBP（收缩压），DBP（舒张压），MeanArterialPressure（平均动脉压），以及各种生理指标的30个时间点的数据（如AConductivity_1至AConductivity_30），以及这些指标的均值和标准差。此外，还包括血压变化、高低血压的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为“透析数据+高低血压（扩展xxxx-xxxx）.csv”，根据透析时间范围进行了划分，方便进行时间序列分析。
来源信息：数据来源于医疗场景，具体来源未明确，数据经过了清洗和预处理，包括血压测量、电导率、泵速等指标的记录。
该数据集适合用于高血压风险评估、血压变化趋势分析，以及为透析患者提供个性化健康管理方案。
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：适用于医疗健康领域的研究，如高血压与血液透析的关系分析、血压预测模型构建、生理指标与血压变化的相关性研究等。
行业应用：可以为医疗设备制造商、健康管理平台等提供数据支持，用于改进透析设备、优化患者健康管理方案。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和治疗方案制定，帮助医生更好地监测和管理透析患者的血压。
教育和培训：作为医学、生物医学工程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高血压和血液透析的关系。
此数据集特别适合用于探索血液透析过程中血压变化的规律，并建立预测模型，以实现对患者健康状况的及时干预和管理。
