重症监护病房患者健康状况预测数据集ICUPatientHealthPrediction-syedamahamjafri
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 医疗预测, 临床数据, 机器学习, 疾病诊断, 风险评估, 预后分析, 医疗保健
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中的各种生理指标和健康状况信息，用于预测患者的健康状况和预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以理解为对ICU患者健康状况的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的ICU患者健康状况研究。
数据维度：数据集包括多个关键字段，涵盖患者的基本信息（例如，年龄、性别、种族）、入院信息（例如，入院来源、ICU类型、手术情况）、生命体征（例如，心率、呼吸频率、血压、体温、血氧饱和度）以及格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了预处理，方便用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于医疗健康领域的风险评估、疾病诊断和预后分析等研究。
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：适用于医疗健康领域的研究，如重症监护患者预后预测、疾病风险评估、病情严重程度分析等。
行业应用：可以为医院和医疗机构提供数据支持，特别是在ICU患者管理、治疗方案优化、医疗资源配置等方面。
决策支持：支持医生和医疗专业人员的临床决策，辅助制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、数据科学等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员深入理解ICU患者的健康状况。
此数据集特别适合用于构建预测模型，以预测ICU患者的病情发展趋势，提高医疗效率和患者护理质量。
