患者重症监护死亡预测数据集PatientICUMortalityPredictionDataset-royshih23
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 死亡预测, 医疗数据, 机器学习, 临床预测, 健康管理, ICU, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自重症监护病房（ICU）的患者数据，记录了患者的临床特征与死亡情况，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段的患者快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常来源于医院的重症监护病房。
数据维度：数据集包括两部分：train_X.csv 和 train_y.csv。train_X.csv 包含患者的临床特征，如年龄、BMI、手术史、种族、性别、身高、ICU入院来源、ICU ID、ICU停留类型、ICU类型、ICU前停留天数、体重、APACHE评分、GCS评分、心率等。train_y.csv 包含目标变量，即患者是否死亡（has_died）。
数据格式：数据以CSV格式提供，易于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，具体来源未明确，但数据已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于重症监护患者死亡风险预测和临床决策支持。
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：适用于医疗领域的学术研究，如重症患者预后预测、风险因素分析等。
行业应用：为医院和医疗机构提供数据支持，尤其适用于ICU患者的风险评估、资源分配优化等。
决策支持：支持医疗决策制定，帮助医生更好地评估患者病情，制定治疗方案。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习、临床预测模型等课程的辅助材料。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测ICU患者的死亡风险，从而改善患者护理和临床管理。
