重症监护患者生存预测数据集CriticalCarePatientSurvivalPrediction-darkstrox

数据来源：互联网公开数据

标签：重症监护, 生存预测, 机器学习, 医疗数据, 临床分析, 预后评估, 风险预测, 医疗健康

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，记录了患者的生理指标、诊断信息、治疗费用等，旨在用于预测患者的生存情况。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为一段时间内的患者入院和治疗记录。地理范围：数据来源未明确，但包含了多种族患者的临床数据，具有一定的普适性。数据维度：数据集包括42个变量，涵盖患者的年龄、性别、疾病分组、疾病分类、合并症数量、教育程度、收入水平、SOFA评分、住院费用、总成本、平均侵入性治疗时间、种族、SAPS评分、APACHE评分、2个月生存率、6个月生存率、住院天数、糖尿病史、痴呆症史、癌症史、2个月预后、6个月预后、DNR（Do Not Resuscitate，不施行心肺复苏）状态、DNR天数、平均血压、白细胞计数、心率、呼吸频率、体温、PaO2/FiO2比值、白蛋白、胆红素、肌酐、钠离子、pH值、血糖、尿素氮、尿量、ADLP（活动能力日常生活评分）、ADLS（日常生活活动评分）、ADLSC（日常生活活动评分）。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。 train.csv 包含用于训练模型的数据， test.csv 包含用于测试模型的数据， sample_submission.csv 包含提交预测结果的格式。来源信息：数据来源未具体说明，但已进行结构化整理，方便用于机器学习建模。该数据集适合用于重症监护患者的生存预测研究，以及探索不同临床指标对患者预后的影响。

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ICU患者的生存预测、疾病风险评估、治疗方案优化等。行业应用：可以为医院、医疗机构提供数据支持，特别是在患者预后评估、资源分配、临床决策支持等方面。决策支持：支持医疗机构制定更有效的治疗方案，优化患者管理流程，提升医疗质量。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教学案例，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析和机器学习模型构建。此数据集特别适合用于构建预测模型，预测ICU患者的生存概率，帮助临床医生做出更明智的决策，改善患者的预后。