糖尿病患者健康指标预测数据集DiabetesPatientHealthIndicatorPredictionDataset-jihanaskandarmosa
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗健康, 疾病预测, 生物医学, 机器学习, 数据分析, 患者健康, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者健康指标数据，用于糖尿病诊断与预测模型构建。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：数据来源未明确标注，但提供了通用的医疗健康指标，可适用于不同地区的糖尿病研究。
数据维度：数据集包含两类信息：第一类是患者的临床指标，包括年龄、性别、血压、心血管病史、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平、糖尿病诊断结果等；第二类为患者的就诊记录，包括患者ID、就诊日期、时间、测量指标代码和数值。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据导入与分析。文件包括糖尿病预测数据集diabetes_prediction_dataset.csv和糖尿病患者就诊记录数据集diabetes_data_all_patient.csv。
来源信息：数据集来源于公开数据资源，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、病情分析、患者健康管理等研究。
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：适用于生物医学、医疗健康、机器学习等领域的研究，如糖尿病诊断预测模型构建、疾病风险因素分析、患者健康状况评估等。
行业应用：为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，尤其在患者风险评估、个性化治疗方案制定、健康管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持医疗决策制定，帮助医生更好地了解患者健康状况，提升诊断准确性。
教育和培训：作为医学、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糖尿病的诊疗过程和影响因素。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的健康指标与疾病发生之间的关联性，帮助用户构建预测模型、优化医疗决策，提升患者健康水平。
