帕金森病患者神经行为评估数据集Parkinson-sDiseasePatientNeurobehavioralAssessmentDataset-asrsaiteja
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 神经行为, 评估, MIT-CS1PD, 诊断, 文本分析, 机器学习, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自MIT-CS1PD项目的帕金森病（PD）患者神经行为评估数据，旨在为PD诊断和研究提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一次性或多次的横断面评估数据。
地理范围：数据来源未明确具体地理位置，但基于项目名称推测可能源于美国麻省理工学院相关研究。
数据维度：数据集包含患者的临床和神经行为评估结果，主要字段包括：pID（患者ID），gt（金标准，即是否为PD患者），updrs108（统一帕金森病评定量表，UPDRS，第108项评分），afTap（节拍测试结果），sTap（节拍测试结果），nqScore（神经问卷得分），typingSpeed（打字速度），以及与原始数据文件对应的file_1和file_2。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，文件名包括GT_DataPD_MIT-CS1PD.csv，方便数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于MIT-CS1PD项目，已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于帕金森病的诊断、病情评估、以及神经行为与疾病关联性的研究，也可用于开发基于机器学习的PD诊断模型。
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：适用于神经科学、医学、人工智能等领域的研究，如帕金森病的早期诊断、病情发展预测、神经行为指标分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、患者管理系统、以及药物疗效评估等方面。
决策支持：支持临床医生进行更精准的疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗决策的科学性。
教育和培训：作为神经疾病、医学统计、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解帕金森病，并提升数据分析与建模能力。
此数据集特别适合用于探索神经行为指标与帕金森病病情之间的关系，实现对PD患者的精准评估和个性化治疗方案的优化。
