重症监护病房ICU患者死亡风险预测数据集ICUPatientMortalityRiskPredictionDataset-fazulalrehman
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，重症监护，ICU，患者死亡率，风险评估，机器学习，预测模型，医学研究
数据概述：
该数据集包含来自重症监护病房（ICU）的患者临床数据，记录了患者在ICU中的各项生理指标、病史信息及预后结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段内收集的ICU患者信息。
地理范围：数据来源未明确，但包含了来自不同医院的患者数据，可用于进行通用的ICU患者研究。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖患者的基本信息（如年龄、性别、种族）、入院信息（如入院来源、ICU类型）、生命体征（如心率、血压、呼吸频率、体温、血氧饱和度等）、实验室检查结果（如葡萄糖、钾离子水平）以及Apache评分等，同时包括了患者的死亡结果（hospital_death）。
数据格式：CSV格式，提供了train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，便于进行机器学习模型的构建和评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便直接进行数据分析和建模。
该数据集适合用于医学研究、临床决策支持和机器学习模型的构建。
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：适用于医学研究和临床分析，例如探索ICU患者死亡风险的影响因素、评估不同治疗方案的效果、以及进行患者预后预测等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在ICU管理、患者风险评估、疾病诊断和治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医院和医疗机构的决策制定，例如优化ICU资源分配、改善患者护理质量、以及制定更有效的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习模型进行医疗数据分析。
此数据集特别适合用于构建和评估预测ICU患者死亡风险的模型，帮助医疗专业人员更好地识别高危患者，并优化治疗策略，从而提高患者生存率。
