重症监护室患者生理数据预测数据集ICUPatientPhysiologicalDataPrediction-leonardocadasrocha
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 医疗数据, 生理指标, 预测模型, 机器学习, 临床分析, 数据挖掘, ICU
数据概述：
该数据集包含来自重症监护室（ICU）患者的生理和临床数据，旨在用于预测患者的预后和生理状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但基于变量的命名方式（d1, h1）推测可能包含患者入院后24小时内的生理指标数据。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集来自医院或医疗机构的临床记录。
数据维度：数据集包含多种生理指标、临床特征和患者信息，包括但不限于：年龄、BMI、手术史、种族、性别、身高、入院来源、ICU类型、ICU停留时间、Glasgow昏迷评分（GCS）、血压、心率、呼吸频率、血氧饱和度、体温、尿量、白细胞计数、以及各种血液生化指标（如白蛋白、胆红素、肌酐、葡萄糖、血红蛋白等）的最大值和最小值，以及相关临床诊断信息。
数据格式：CSV格式，包含Dados_Teste.csv，Dados_Treino.csv和Template_Submissao.csv三个文件，便于数据分析和建模。Dados_Teste.csv和Dados_Treino.csv包含结构化数据，Template_Submissao.csv提供了提交结果的模板。
来源信息：数据来源于临床医疗记录，经过脱敏处理，以保护患者隐私。
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：适用于医学研究和生物医学工程领域，如重症监护患者预后预测、病情发展趋势分析、风险评估模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于ICU管理系统、临床决策支持系统（CDSS）的开发和优化。
决策支持：支持医生和护理人员在ICU环境下的临床决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、数据科学等相关学科的教学案例，帮助学生和研究人员熟悉医疗数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索ICU患者生理指标与预后之间的关系，建立预测模型，从而改善患者护理和提高医疗效率。
