重症监护室患者生命体征与败血症预测数据集ICUPatientVitalsandSepsisPrediction-drmohamedkholy
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 败血症, 临床数据, 时间序列, 机器学习, 医疗预测, 生理指标, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自重症监护室（ICU）患者的生命体征和实验室检测数据，旨在用于败血症预测等医疗研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了患者在ICU内的连续时间序列数据，以小时（Hour）为单位记录。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集来源于医院或医疗机构。
数据维度：数据集包含多个生理指标，例如心率（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）、二氧化碳分压（EtCO2）等，以及实验室检测结果如血气分析、血常规、生化指标等，并标注了SepsisLabel（败血症标签）用于分类。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset_ previous values_gpbyID.csv，方便数据分析和时间序列建模。数据已进行预处理，例如对缺失值进行处理。
该数据集适合用于重症监护领域的研究，特别是与败血症预测、病情发展趋势分析等相关的应用。
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、生物医学工程等领域的学术研究，例如败血症早期诊断、患者病情进展预测、危重症患者风险评估等。
行业应用：为医院、医疗机构和医疗科技公司提供数据支持，用于开发和优化临床决策支持系统、患者监护系统等。
决策支持：支持医疗专家进行更精准的诊断和治疗决策，提高医疗效率和患者预后。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用时间序列数据在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索重症监护患者生理指标与败血症发生之间的关系，预测患者病情变化趋势，并为临床决策提供数据支持。
