脑卒中风险评估数据集BrainStrokeRiskAssessmentDataset-csepython
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 健康风险, 医疗诊断, 机器学习, 风险预测, 生物医学, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含关于脑卒中患者的健康记录，旨在用于评估个体患脑卒中的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据集包含了多种影响脑卒中的关键健康指标，具有普适性。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如年龄、性别、高血压、糖尿病、心脏病史、吸烟史、胆固醇水平、收缩压、舒张压、MRI扫描结果、CT扫描结果、家族脑卒中史、饮酒习惯、身体活动、身体质量指数(BMI)、血糖水平以及脑卒中发生情况（Target）。
数据格式：CSV格式，文件名为expanded_brain_stroke_dataset.csv，方便数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构清晰，字段定义明确，适用于医学研究和疾病风险评估。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型的构建，以及相关医学研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、风险预测模型构建、疾病早期预警等。
行业应用：为医疗机构、保险公司等提供数据支持，用于风险评估、患者管理和健康干预。
决策支持：支持医疗决策，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学、生物统计学和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中风险评估。
此数据集特别适合用于探索脑卒中风险因素之间的关系，构建预测模型，从而帮助提升患者的健康管理水平和预后。
