健康医疗诊断数据集HealthMedicalDiagnosisDataset-beatrizps
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗诊断, 健康数据, 患者信息, 临床指标, 身体指标, 疾病风险评估, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的健康状况和相关诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含通用健康指标，推测为广泛适用。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括患者ID（Id）、体重（Peso）、身高（Altura）、体重指数（IMC）、就诊日期（Atendimento）、出生日期（DN）、年龄（IDADE）、医保类型（Convenio）、脉搏（PULSOS）、收缩压（PA SISTOLICA）、舒张压（PA DIASTOLICA）、脉压差（PPA）、呼吸音（B2）、杂音（SOPRO）、心率（FC）、主要病史1（HDA 1）、次要病史2（HDA2）、性别（SEXO）、主要就诊原因1（MOTIVO1）、次要就诊原因2（MOTIVO2）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个CSV文件，例如test.csv，RHP_data.csv，train.csv和sample_submission.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的疾病预测、风险评估和数据分析。
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：适用于医学、生物信息学等领域的学术研究，如疾病诊断辅助、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，特别是在患者健康状况评估、风险预测、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策制定，辅助医生进行诊断，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索健康指标与疾病之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户实现疾病风险的早期预警和个性化健康管理。
