患者生存预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康,生存预测,COVID-19,重症监护,慢性疾病,临床决策,生存率分析
数据概述
本数据集旨在帮助医疗工作者快速评估患者的整体健康状况，尤其是在COVID-19疫情期间，医院面临大量危重患者的挑战。数据聚焦于重症监护室（ICU）中的患者，包含了大量患者的关键医疗信息。由于医疗记录的延迟或缺失，许多患者无法及时提供详细的病史信息，如慢性疾病（如心脏病、糖尿病等）或既往伤情，这可能影响临床决策。本数据集通过整合患者的关键特征，为预测患者在医院中的生存情况提供了支持。
数据用途概述
该数据集适用于医疗健康领域的生存预测分析，特别是在以下场景中具有重要价值：
1. 临床决策支持：帮助医生快速了解患者的整体健康状况，尤其是慢性疾病对治疗方案的影响，从而优化临床决策。
2. 生存率分析：通过预测患者在医院的生存情况，医院和医疗团队可以更有效地分配资源，优化重症监护的治疗流程。
3. 医疗研究：研究人员可以利用该数据集探索慢性疾病与生存率之间的关系，为未来的医疗政策和干预措施提供数据支持。
4. 教育与培训：数据集可用于医学教育，帮助学生和医生理解如何综合评估患者的整体健康状况，以及如何在资源有限的情况下做出最佳决策。
数据特征概述
数据集中的关键字段包括但不限于：
- 患者基本信息：如年龄、性别、种族等。
- 慢性疾病记录：如心脏病、糖尿病、高血压等历史信息。
- 入院时的生理指标：如血压、心率、血氧饱和度等，用于评估患者当前的健康状态。
- 治疗信息：如使用药物、手术记录等，反映患者的治疗过程。
- 生存结果：目标变量为“hospital_death”，表示患者在医院中的生存情况，为二元变量（存活或死亡）。
通过整合这些关键字段，数据集能够有效支持患者生存预测的研究和应用，为提高医疗服务质量提供数据支持。
