重症监护患者临床特征数据集CriticalCarePatientClinicalFeatures-karnikasoni
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 临床数据, 患者特征, 医疗分析, ICU, 预测模型, 生理指标, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自WiDS 2021挑战赛的重症监护患者的临床数据，记录了患者在ICU（重症加强护理病房）的各项生理指标、生命体征、实验室检查结果等信息，用于疾病诊断、预后预测等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，通常用于静态分析或建模。
地理范围：数据来源未明确，但可以推测为全球范围内的ICU患者数据。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖患者人口学特征（如年龄、性别、种族）、入院信息、既往病史、生命体征（如心率、血压、呼吸频率、体温）、实验室检查结果（如血常规、生化指标）以及APACHE评分等。
数据格式：CSV格式，文件名为UnlabeledWiDS2021.csv，包含大量数值型和类别型变量，便于统计分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于WiDS 2021挑战赛，已进行初步的清洗和预处理，但原始数据可能存在缺失值和异常值。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究，特别是ICU患者的病情分析、风险评估和预测模型构建。
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、临床医学、生物信息学等领域的研究，如ICU患者死亡风险预测、疾病严重程度评估、不同治疗方案的疗效对比等。
行业应用：可以为医疗机构、制药公司、医疗器械公司等提供数据支持，用于临床决策支持系统（CDSS）的开发、患者管理、药物研发等。
决策支持：支持医院管理者优化资源配置、改善患者护理质量、降低医疗成本。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法，理解临床数据的应用。
此数据集特别适合用于探索重症监护患者的生理指标与临床结局之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化治疗方案、提升患者生存率。
