卒中风险预测医疗数据集StrokeRiskPredictionHealthcareDataset-khaledmorshed
数据来源：互联网公开数据
标签：卒中, 脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 数据分析, 临床诊断, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的卒中（脑卒中）相关信息，旨在用于卒中风险预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为一个静态的、关于卒中风险因素的综合数据集。
地理范围：数据来源未明确，可以推测为全球范围内的患者数据，反映了卒中的普遍性。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、ever_married（是否已婚）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、stroke（是否发生卒中，0代表未发生，1代表发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于卒中风险预测模型构建、影响因素分析和临床决策支持。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如卒中风险因素的深入分析、预测模型的构建与评估等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在卒中早期风险评估、患者管理和健康宣教方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生更好地评估患者的卒中风险，制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、公共卫生等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解卒中风险因素，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索卒中发生的潜在规律，提高卒中风险预测的准确性，从而改善患者的健康管理和预后。
