重症监护患者临床特征数据集CriticalCarePatientClinicalCharacteristics-srinikasharma
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 临床数据, 患者特征, 医疗诊断, 生理指标, 机器学习, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自WiDS 2021挑战赛的重症监护病房（ICU）患者的临床数据，记录了患者在ICU期间的各项生理指标、诊断信息和治疗措施等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但基于其指标特征推测为患者在ICU期间的动态监测数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为来自不同医疗机构的ICU患者数据。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖患者的基本信息（如年龄、性别、BMI等）、入院信息、ICU相关信息、以及各种实验室检测结果（如血常规、生化指标等）和生命体征（如血压、心率、呼吸频率等）。
数据格式：CSV格式，文件名为UnlabeledWiDS2021.csv，包含大量数值型和类别型变量，便于进行统计分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于WiDS 2021挑战赛，数据集经过匿名化处理，以保护患者隐私。该数据集适合用于临床研究和数据建模。
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：适用于临床医学、重症医学、生物医学工程等领域的学术研究，如患者预后预测、疾病风险评估、生理指标分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，尤其是在ICU患者管理、疾病诊断辅助、医疗资源优化等方面。
决策支持：支持医院和医生进行临床决策，如制定个性化治疗方案、优化资源配置等。
教育和培训：作为医学、生物医学等相关专业学生的实践素材，帮助他们理解临床数据分析流程，提升数据处理和建模能力。
此数据集特别适合用于探索ICU患者的临床特征与预后之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化治疗方案，提升医疗质量和效率。
