重症监护病房患者健康状况分析数据集CriticalCarePatientsHealthStatusAnalysis-syedamahamjafri
数据来源：互联网公开数据
标签：ICU, 重症监护, 患者健康, 临床数据, 医疗分析, Apache评分, 预后预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自重症监护病房（ICU）患者的临床数据，记录了患者在ICU中的关键健康指标和相关信息，可用于深入分析和预测患者的预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段的患者快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了ICU患者的通用临床特征。
数据维度：包括患者的记录ID、医院ID、ICU ID、种族、性别、ICU入院来源、ICU停留类型、ICU类型、Apache评分相关的身体系统、年龄、是否择期手术、ICU前停留天数、Apache II诊断、Apache III J诊断、术后状态、格拉斯哥昏迷量表（GCS）的各项评分（眼睛、运动、言语）、心率、是否插管、呼吸频率、体温、是否使用呼吸机、以及患者在入院后24小时（d1）和入院后1小时（h1）的血压、心率、呼吸频率、血氧饱和度、体温等生理指标的极值。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv、samplecsv等多个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于ICU患者的健康状况评估、预后预测、风险因素分析等。
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，例如ICU患者预后预测模型构建、不同疾病诊断对患者预后的影响分析、以及ICU患者的风险因素研究等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，特别是在医院管理、重症监护病房资源优化、以及医疗决策支持系统开发方面。
决策支持：支持临床医生进行患者病情评估和治疗方案制定，辅助医疗机构进行资源调配和流程优化。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学和研究素材，帮助学生和研究人员理解临床数据分析和机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索ICU患者生理指标与预后之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化医疗资源配置、提升医疗服务质量。
