儿童自闭症筛查数据集ChildAutismScreeningDataset-subhashmedaka
数据来源：互联网公开数据
标签：自闭症, 儿童健康, 筛查, 行为分析, 医疗, 数据挖掘, 机器学习, 诊断
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的儿童自闭症筛查数据，记录了儿童在自闭症相关指标上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据中包含了多种族信息。
数据维度：数据集包含多项指标，如：A1-A10（自闭症谱系障碍相关问题回答）、自闭症谱系商数、社会反应量表、年龄、Qchat-10 评分、语言障碍、学习障碍、遗传疾病、抑郁症、全面发育迟缓/智力障碍、社会/行为问题、儿童自闭症评定量表、焦虑症、性别、种族、黄疸、有自闭症家族史、测试完成者、自闭症特征等。
数据格式：包含 ARFF 和 CSV 两种格式。
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：适用于儿童自闭症早期筛查、诊断、行为分析、影响因素研究等学术研究。
行业应用：为医疗机构、儿童健康中心提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估、个性化干预方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策，优化儿童自闭症筛查流程，提升诊断准确性。
教育和培训：作为医学、心理学、数据科学等相关专业的教学辅助材料，帮助学生理解自闭症的诊断与评估。
此数据集特别适合用于探索儿童自闭症相关的行为模式、影响因素，以及构建早期筛查模型，从而提升儿童的健康水平。
