自闭症筛查检测数据集AutismSpectrumDisorderDetectionDataset-tusharcse35
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，自闭症，数据集，机器学习，诊断辅助，心理学，人工智能，行为分析
数据概述： 该数据集包含用于自闭症谱系障碍（ASD）筛查和检测的数据，记录了评估个体是否存在自闭症倾向的指标和特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，主要来自医院，研究机构和筛查中心的公开数据。
数据维度：数据集包括个体的人口统计信息（如年龄，性别，国籍），行为评估分数（如AARS，AQ量表），家族史，语言和社交技能表现等变量。部分数据还包含临床诊断结果作为参考。
数据格式：数据提供CSV格式，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的医疗研究机构和筛查项目，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的自闭症筛查，机器学习模型开发以及心理学研究，特别是在自闭症早期检测和辅助诊断任务中具有重要价值。
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：适用于自闭症早期筛查方法，风险评估模型的研究，如通过机器学习预测自闭症倾向，分析影响因素等。
行业应用：可以为医疗健康机构提供数据支持，特别是在自闭症筛查工具开发，临床诊断辅助系统构建方面。
决策支持：支持自闭症筛查标准的优化和早期干预策略的制定，帮助医疗机构提高筛查效率。
教育和培训：作为医学，心理学课程的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自闭症筛查方法和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索自闭症筛查的规律与趋势，帮助用户实现早期检测和诊断优化，为自闭症患者的早期干预提供数据支持。
