重症监护患者生理数据分析数据集CriticalCarePatientsPhysiologicalDataAnalysis-faguiar
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, ICU, 生理数据, 临床预测, 机器学习, 医疗健康, 患者监测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自重症监护病房（ICU）患者的生理和临床数据，记录了患者在ICU中的各项生理指标、生命体征、实验室检测结果以及人口学信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可被视为对特定时间段内ICU患者的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据字段的专业性，推测数据来源于医疗机构。
数据维度：数据集包含患者的encounter_id、医院ID、年龄、BMI、手术情况、种族、性别、身高、入院来源、ICU来源、ICU ID、ICU住院类型、ICU类型、ICU住院前天数、再入院状态、体重等人口学信息，以及包括APACHE评分、生命体征（如心率、血压、呼吸频率、血氧饱和度、体温等）、血气分析、实验室指标（如血红蛋白、白细胞计数、血小板计数、电解质、肝肾功能指标等）在内的多种生理指标。
数据格式：CSV格式，文件名为Dados_Teste.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开渠道，具体来源未明确标注。
该数据集适合用于重症监护患者的临床特征研究、病情预测、风险评估等。
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患者的病情发展规律研究、预后预测模型构建、不同治疗方案的效果对比分析等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在ICU患者的风险评估、辅助诊断、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构优化ICU资源配置、改进临床管理流程、提升医疗质量。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等相关专业学生的实践素材，帮助他们理解临床数据分析、机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索ICU患者生理指标与病情发展之间的关系，构建预测模型，提高对重症患者的救治水平。
