医院患者死亡率预测数据集HospitalMortalityPredictionDataset-feryramadhanc
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，死亡率预测，数据集，机器学习，临床研究，数据分析，医院管理，生存分析
数据概述： 该数据集包含来自医院的患者数据，记录了患者的临床特征，治疗过程及预后结果，特别关注患者死亡率的相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多家医院的综合科室，包括内科，外科，重症监护等。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，基础疾病，住院时长，诊断，治疗方案，实验室检查结果，生命体征及最终预后（是否死亡）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于多家医院的临床记录，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的死亡率预测，临床决策支持及机器学习模型训练，特别是在生存分析，风险因素识别等方面具有重要价值。
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：适用于临床研究，流行病学调查及生存分析，如患者死亡风险的预测模型构建，影响因素分析等。
行业应用：可以为医院管理提供数据支持，特别是在风险预警，医疗质量评估及资源分配优化方面。
决策支持：支持临床医生对患者死亡风险进行早期评估，帮助制定个性化的治疗方案和干预措施。
教育和培训：作为医学，数据科学及公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析及预测建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响患者死亡率的临床因素，帮助用户实现准确的死亡风险预测，优化临床决策和医疗资源管理，提升患者生存率。
