患者生存预测模型数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：患者健康,生存预测,ICU管理,慢性疾病,临床决策,COVID-19,医疗数据分析
数据概述：
本数据集旨在为快速评估患者的整体健康状况提供支持，特别针对COVID-19疫情期间ICU患者管理的挑战。数据集涵盖了患者的基本信息、健康状况、慢性疾病历史、入院时的生理指标（如血压、心率、血氧饱和度等）以及治疗记录。数据中还包含患者是否存活的最终结果标记，可用于构建和验证生存预测模型。此外，数据集中还整合了部分患者的长期健康数据，如过往病史、检查结果和治疗方案，以帮助分析慢性疾病对患者生存率的影响。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 生存预测建模：通过分析患者数据，建立预测模型，评估患者在ICU内的生存概率，帮助医疗团队提前制定干预措施。
2. 临床决策支持：为医疗工作者提供快速评估患者健康状况的工具，特别是在缺乏完整病历的情况下，辅助决策患者护理方案。
3. 慢性疾病研究：分析慢性疾病（如心脏病、糖尿病等）对患者生存率的影响，探索不同慢性疾病的预后特征。
4. 医疗资源优化：帮助医院和ICU合理分配资源，优先照顾高风险患者，提高整体医疗效率。
5. 公共卫生研究：在COVID-19等突发公共卫生事件中，为优化患者管理策略提供数据支持。
通过这些数据，研究人员、医疗工作者和政策制定者可以更好地理解影响患者生存的关键因素，改善临床决策流程，最终提升患者的整体生存率和医疗服务质量。
