脑卒中风险预测数据集BrainStrokeRiskPredictionDataset-aniketsjadhav
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 卒中风险, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 临床特征, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与脑卒中（脑中风）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态患者信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据集特征推测可能来源于医疗机构。
数据维度：包括“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“ever_married”（是否已婚）、“work_type”（工作类型）、“Residence_type”（居住地类型）、“avg_glucose_level”（平均血糖水平）、“bmi”（身体质量指数）、“smoking_status”（吸烟状况）和“stroke”（是否发生卒中）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fulldatacsv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，具体来源未明确说明，但已进行数据整合和结构化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断辅助以及探索卒中相关因素的研究。
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，例如卒中风险因素分析、预测模型构建、临床特征关联性分析等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，尤其在卒中风险评估、早期预警、个性化健康管理等方面。
决策支持：支持医疗决策制定，辅助医生进行风险评估和治疗方案选择。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解卒中风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生与各种临床特征之间的关系，并构建预测模型，从而帮助改善患者预后和提高医疗服务质量。
