重症监护患者生理特征与预后预测数据集CriticalPatientPhysiologicalFeaturesandPrognosisPredictionDataset-sujithal
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 患者生理数据, 预后预测, 机器学习, 临床分析, 医疗健康, ICU, 生理指标
数据概述：
该数据集包含来自重症监护病房（ICU）的患者生理特征和预后信息，旨在用于预测患者的住院死亡风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常用于静态分析和建模。
地理范围：数据来源未明确，可推断为来自医疗机构的ICU患者数据。
数据维度：数据集包含两部分CSV文件。第一个文件CRITICAL PATEINT .csv包含了患者的临床特征和生命体征数据，例如年龄、BMI、血压、心率、呼吸频率、体温、血氧饱和度、血糖、电解质等，以及Apache评分系统相关指标和患者的最终结局（是否死亡）。第二个文件UPDATED DATA FOR MODEL.csv包含了经过处理的、用于模型构建的特征数据，包括独热编码后的分类变量和数值型变量。
数据格式：主要以CSV格式提供，方便数据分析和机器学习模型的构建。数据集中包含的IPYNB文件提供了数据探索和模型构建的示例。
来源信息：数据可能来源于医疗机构的电子病历系统或公开的医疗数据集。
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：适用于医学研究和临床分析，例如ICU患者预后预测、危重患者的风险评估、生理指标与死亡风险的关系研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于医疗设备制造商、健康保险公司等，用于开发风险评估工具、优化医疗资源分配等。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生更准确地评估患者病情，制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析和机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索重症监护患者的生理特征与死亡风险之间的关联，建立预测模型，从而改善患者的治疗效果，优化医疗资源配置。
