心血管疾病五年死亡率预测数据集CardiovascularDisease5-YearMortalityPredictionDataset-amanpathak2909
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，死亡率预测，医学影像，生存分析，机器学习，临床数据，风险评估，预后分析
数据概述：
该数据集包含心血管疾病患者的临床和生理数据，记录了患者的五年死亡率情况，用于预测心血管疾病患者的生存预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但记录了患者五年内的死亡情况，可用于生存分析。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但包含了多种临床和生理指标，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括年龄、用药情况（如β受体阻滞剂、钙通道阻滞剂、ACEI等）、手术史（如起搏器植入、CABG、PCI等）、生理指标（如静息收缩压、静息心率、BMI、LVEF、峰值VO2等）、既往病史（如糖尿病、CAD等）、实验室指标（如肌酐清除率、血钠、血红蛋白、血糖等）、人口学特征（如性别、种族）以及五年死亡率等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为peakVO2_5yrMortailty.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源未明确，但包含了详细的临床数据，可用于心血管疾病风险评估和预后预测。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、生存分析研究以及临床决策支持系统的开发。
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：适用于心血管疾病、医学统计学和机器学习交叉领域的学术研究，如心血管疾病患者的生存分析、风险预测模型构建等。
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、患者预后预测、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行疾病风险评估和治疗方案选择，提高医疗决策的科学性和准确性。
教育和培训：作为医学、生物统计学和机器学习等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病的风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响心血管疾病患者五年生存期的关键因素，构建预测模型，并评估其在临床实践中的应用价值，从而改善患者的预后。
