孕期风险预测健康数据集PregnancyRiskPredictionHealthDataset-dhiyaneshb
数据来源：互联网公开数据
标签：孕期健康, 风险预测, 机器学习, 医疗诊断, 临床数据, 疾病预测, 生物医学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含孕期相关健康数据，记录了孕妇的生理指标和孕期风险评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源地未明确，可推测为通用孕期健康数据。
数据维度：数据集包括“Patient ID”（患者编号）、“Age”（年龄）、“Body Temperature(F)”（体温）、“Heart rate(bpm)”（心率）、“Systolic Blood Pressure(mm Hg)”（收缩压）、“Diastolic Blood Pressure(mm Hg)”（舒张压）、“BMI(kg/m 2)”（BMI）、“Blood Glucose(HbA1c)”（糖化血红蛋白）、“Blood Glucose(Fasting hour-mg/dl)”（空腹血糖）以及“Outcome”（孕期风险评估结果）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为pregnancy risk prediction data set.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于孕期健康相关的医疗记录，已进行匿名化处理和标准化。
该数据集适合用于孕期风险预测、健康状况评估以及相关疾病的早期预警研究。
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：适用于医学、生物统计学和公共卫生等领域的研究，例如孕期并发症预测、风险因素分析等。
行业应用：可为医疗机构提供数据支持，用于辅助临床决策、优化孕期健康管理方案。
决策支持：支持医院和医疗保健机构进行风险评估、资源分配和健康策略制定。
教育和培训：可作为医学、护理学和生物统计学等专业课程的教学案例，帮助学生理解孕期健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索孕妇生理指标与孕期风险之间的关系，有助于提升孕期健康管理水平，降低孕期并发症的发生率。
