重症监护病房患者病情预测数据集CriticalCarePatientsConditionPredictionDataset-syedamahamjafri
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, ICU, 医疗预测, 临床分析, 患者病情, 机器学习, 医疗数据, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自重症监护病房（ICU）患者的临床数据，记录了患者在ICU中的关键生命体征、诊断信息和治疗情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为特定时间段内收集的患者快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了ICU患者的典型临床特征，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含了多个关键字段，如：
RecordID：患者记录的唯一标识符。
hospital_id：医院的标识符。
icu_id：ICU病房的标识符。
ethnicity：患者的种族。
gender：患者的性别。
icu_admit_source：患者进入ICU的来源。
icu_stay_type：ICU停留类型。
icu_type：ICU类型。
apache_3j_bodysystem：Apache III生理系统。
apache_2_bodysystem：Apache II生理系统。
age：患者年龄。
elective_surgery：是否为择期手术。
pre_icu_los_days：进入ICU前的住院天数。
apache_2_diagnosis：Apache II诊断。
apache_3j_diagnosis：Apache III诊断。
apache_post_operative：是否为术后。
gcs_eyes_apache：格拉斯哥昏迷量表（GCS）眼睛评分。
gcs_motor_apache：GCS运动评分。
gcs_unable_apache：GCS无法评估。
gcs_verbal_apache：GCS言语评分。
heart_rate_apache：心率。
intubated_apache：是否插管。
resprate_apache：呼吸频率。
temp_apache：体温。
ventilated_apache：是否使用呼吸机。
d1_diasbp_min：入院后第一天舒张压最低值。
d1_diasbp_noninvasive_min：入院后第一天非侵入性舒张压最低值。
d1_heartrate_max：入院后第一天心率最高值。
d1_mbp_min：入院后第一天平均动脉压最低值。
d1_mbp_noninvasive_min：入院后第一天非侵入性平均动脉压最低值。
d1_resprate_max：入院后第一天呼吸频率最高值。
d1_spo2_min：入院后第一天血氧饱和度最低值。
d1_sysbp_min：入院后第一天收缩压最低值。
d1_sysbp_noninvasive_min：入院后第一天非侵入性收缩压最低值。
d1_temp_min：入院后第一天体温最低值。
h1_diasbp_min：入院后第一小时舒张压最低值。
h1_diasbp_noninvasive_min：入院后第一小时非侵入性舒张压最低值。
h1_heartrate_max：入院后第一小时心率最高值。
h1_heartrate_min：入院后第一小时心率最低值。
h1_mbp_max：入院后第一小时平均动脉压最高值。
h1_mbp_min：入院后第一小时平均动脉压最低值。
h1_mbp_noninvasive_max：入院后第一小时非侵入性平均动脉压最高值。
h1_mbp_noninvasive_min：入院后第一小时非侵入性平均动脉压最低值。
h1_resprate_max：入院后第一小时呼吸频率最高值。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和samplecsv三个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于ICU患者的病情预测和风险评估，对临床决策支持系统和医疗研究具有重要价值。
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：适用于医学研究，如ICU患者预后预测、病情发展趋势分析、影响患者生存的关键因素研究等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其适用于开发ICU患者病情预测模型、风险评估工具、辅助诊断系统等。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医护人员更好地评估患者病情、制定治疗方案、优化资源配置。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、数据科学等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉医疗数据分析流程、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索ICU患者的生理指标与预后之间的关系，帮助用户实现对患者病情发展的预测、优化医疗资源配置、提升患者治疗效果。
