肺功能衰竭预测数据集PulmonaryFunctionDeclinePredictionDataset-minghuang
数据来源：互联网公开数据
标签：肺功能, 呼吸系统疾病, 临床数据, 疾病预测, 时间序列分析, 机器学习, FVC, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的肺功能测量数据，记录了患者的肺活量（FVC）随时间的变化情况，用于研究和预测肺功能衰竭。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了患者在不同时间点的肺活量和其他相关临床指标。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可以推测为参与临床试验的患者群体。
数据维度：数据集包括“Patient”（患者ID）、“Weeks”（测量时间，以周为单位）、“FVC”（用力肺活量，以毫升为单位）、“Percent”（预计肺活量百分比）、“Age”（年龄）、“Sex”（性别）和“SmokingStatus”（吸烟状态）等字段。
数据格式：CSV格式，包含trainsub.csv、trainvalidsub.csv和validsub.csv三个文件，每个文件均包含相同的字段，便于数据分析和模型训练。数据已进行初步处理，便于直接用于分析。
该数据集适合用于肺功能衰竭的预测模型构建、肺部疾病的风险评估，以及探索影响肺功能的因素。
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：适用于呼吸系统疾病、医学统计学和机器学习等领域的学术研究，如肺功能下降趋势分析、影响因素分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肺部疾病的早期诊断、风险预测和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员在肺部疾病管理和患者护理方面的决策制定。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建肺功能衰竭预测模型，评估不同因素对肺功能的影响，并为改善患者预后提供数据支持。
