脑卒中风险预测医疗数据集StrokeRiskPredictionHealthcareDataset-deepakb5256

数据来源：互联网公开数据

标签：脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 数据分析, 临床诊断, 人口统计, 疾病预测

数据概述：该数据集包含来自医疗机构的患者健康数据，记录了与脑卒中（中风）相关的多种因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的横截面数据。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为特定医疗机构的患者群体。数据维度：数据集包括12个主要字段，涵盖人口统计学信息、健康状况和生活方式等，包括：id（患者唯一标识）、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（居住类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状态）、stroke（是否发生脑卒中）。数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的清洗和整理，如处理缺失值等。该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断、公共卫生研究和临床辅助决策等领域。

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：适用于医学研究和公共卫生领域，如探索脑卒中的危险因素、建立预测模型、评估不同因素对脑卒中发生的影响。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病风险评估、患者管理、个性化医疗方案制定等。决策支持：支持医疗机构和政府部门进行疾病预防、资源分配和健康政策制定。教育和培训：作为医学、数据科学和统计学等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病风险因素，掌握数据分析和建模技能。此数据集特别适合用于构建脑卒中风险预测模型，分析不同因素对脑卒中发生的影响，并为临床医生和患者提供决策支持。