重症监护患者临床特征及预后数据集CriticalCarePatientClinicalFeaturesandPrognosis-syedamahamjafri
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, ICU, 临床数据, 患者预后, 机器学习, 医疗分析, 预测模型, 临床预测
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期间的各项生理指标、诊断信息以及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为对特定时间段内ICU患者的临床快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含ICU相关信息，推测为医院或医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了患者的记录ID、医院ID、ICU ID、种族、性别、ICU入院来源、ICU停留类型、ICU类型、APACHE评分相关的生理指标、年龄、是否择期手术、ICU前住院天数、诊断信息、格拉斯哥昏迷评分（GCS）、心率、呼吸频率、体温、是否插管、是否使用呼吸机、血压等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv, testcsv, samplecsv等文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，可能来自医疗研究或临床数据库，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于重症监护患者的预后预测、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：适用于医疗健康领域，如ICU患者预后预测、疾病风险评估、临床特征分析等研究。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在ICU患者管理、资源优化、患者护理方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和治疗决策，提高ICU的医疗质量和效率。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习在医疗领域应用等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用临床数据。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索ICU患者临床特征与预后之间的关系，并优化医疗资源分配。
