重症监护患者临床特征未标注数据集CriticalCarePatientClinicalFeaturesUnlabeledDataset-ifeomaozo
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, 机器学习, 数据分析, 预测建模, 未标注数据
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的重症监护患者临床数据，记录了患者在ICU（重症监护病房，Intensive Care Unit）中的生理指标、诊断信息和治疗相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为患者入院时的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集涵盖多个医疗机构的患者信息。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了患者的多种临床特征，包括：
基本信息：encounter_id, hospital_id, age, bmi, elective_surgery, ethnicity, gender, height, hospital_admit_source, icu_admit_source, icu_id, icu_stay_type, icu_type, pre_icu_los_days, readmission_status, weight。
生理指标：albumin_apache, bilirubin_apache, bun_apache, creatinine_apache, fio2_apache, gcs_eyes_apache, gcs_motor_apache, gcs_unable_apache, gcs_verbal_apache, glucose_apache, heart_rate_apache, hematocrit_apache, intubated_apache, map_apache, paco2_apache, paco2_for_ph_apache, pao2_apache, ph_apache, resprate_apache, sodium_apache, temp_apache, urineoutput_apache, ventilated_apache, wbc_apache, d1_diasbp_invasive_max, d1_diasbp_invasive_min, d1_diasbp_max, d1_diasbp_min。
诊断信息：apache_2_diagnosis, apache_3j_diagnosis, apache_post_operative, arf_apache。
数据格式：CSV格式，文件名为UnlabeledWiDS2021.csv，方便数据导入和分析。
该数据集为未标注数据，适用于无监督学习、特征工程和探索性数据分析。
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，例如患者病情评估、疾病风险预测等，可以用于构建预测模型。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，例如医院管理、医疗资源分配、患者护理优化等。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如ICU床位管理、患者治疗方案制定等。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析。
此数据集特别适合用于探索患者临床特征之间的关系，构建预测模型，优化医疗资源分配。
