重症监护患者败血症早期预测数据集CriticalCarePatientsSepsisEarlyPredictionDataset-kanan2001
数据来源：互联网公开数据
标签：败血症, 重症监护, 医疗诊断, 生理指标, 时间序列分析, 机器学习, 临床预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自重症监护病房（ICU）患者的临床生理数据，旨在用于败血症的早期预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含患者在ICU中的多个时间点的生理指标记录，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但数据来源于临床医疗实践。
数据维度：数据集包含多种生理指标，如心率（HR）、血氧饱和度（O2Sat）、体温（Temp）、收缩压（SBP）、平均动脉压（MAP）、舒张压（DBP）、呼吸频率（Resp）等，以及实验室检测结果、患者年龄、性别、入院时间、ICU停留时长和败血症标签等。
数据格式：CSV格式，文件名为df_raw_combined.csv，方便数据处理和分析。数据中包含缺失值（null），需要进行预处理。
来源信息：数据来源于临床医疗数据，用于研究和开发败血症早期诊断模型。
该数据集适合用于临床医学、生物医学工程和人工智能等领域的研究，尤其适用于败血症的早期预测、风险评估和临床决策支持。
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：适用于临床医学研究，用于探索败血症的早期诊断方法，分析不同生理指标与败血症发生的相关性，以及进行时间序列数据分析。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，可用于开发基于机器学习的败血症预测模型，辅助医生进行早期诊断和干预。
决策支持：支持临床决策，帮助医生更早地识别高风险患者，优化治疗方案，提高患者生存率。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践数据分析、机器学习和临床预测等技能。
此数据集特别适合用于构建败血症预测模型、评估不同预测模型的性能，以及探索败血症的早期预警信号，帮助优化临床治疗方案，提高患者的生存率。
