重症监护病房患者死亡预测数据集ICUPatientMortalityPredictionDataset-syedamahamjafri
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 医疗预测, 死亡风险, 机器学习, 临床数据, 生存分析, 预后评估, 疾病诊断
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，旨在用于预测患者的死亡风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一次性临床观测的集合。
地理范围：数据来源未明确，但数据集中包含医院和ICU的标识，推测来源于医疗机构。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖患者的基本信息、生命体征、实验室检测结果、既往病史等。具体字段包括：
基本信息：RecordID, hospital_id, icu_id, ethnicity, gender, age, icu_admit_source, icu_stay_type, icu_type等。
生命体征：heart_rate_apache, resprate_apache, temp_apache, d1_diasbp_min, d1_heartrate_max, h1_mbp_min, h1_resprate_max, h1_spo2_min等。
实验室检测：d1_glucose_max, d1_potassium_max等。
诊断与预后评估：apache_2_diagnosis, apache_3j_diagnosis, apache_post_operative, apache_4a_hospital_death_prob, apache_4a_icu_death_prob, hospital_death等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample.csv（提交示例），便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理和特征提取。
该数据集适合用于构建预测模型，评估ICU患者的死亡风险，并支持临床决策。
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学术研究，如重症患者预后预测、风险因素分析、疾病严重程度评估等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，尤其在ICU患者管理、临床决策支持系统、患者风险分层等方面具有实用价值。
决策支持：支持医院和医疗团队优化资源配置、改进治疗方案，从而提高患者生存率。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的实践素材，用于训练学生构建预测模型、理解临床数据分析。
此数据集特别适合用于探索ICU患者的临床特征与死亡风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对患者预后的精准评估。
