卒中风险评估与预防数据集StrokeRiskAssessmentandPreventionDataset-nimaazizi
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，卒中，风险评估，数据集，机器学习，流行病学，预防医学，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自医疗研究项目中的卒中患者及健康人群的详细健康数据，记录了与卒中风险相关的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的医疗研究中心，主要为城市和乡村地区的综合医院。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，血压，血糖水平，吸烟史，家族病史，体重指数，生活习惯等变量，以及是否发生过卒中的二元标签。数据格式为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗研究机构的公开报告和临床记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，流行病学调查和机器学习模型训练，特别是在卒中风险评估，预测模型构建及预防策略制定中具有重要价值。
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：适用于卒中发病机制，风险因素关联性等医学研究，如不同年龄段卒中风险的差异分析，生活方式对卒中发生的影响等。
行业应用：可以为医疗机构和公共卫生部门提供数据支持，特别是在卒中筛查，早期预警及干预措施优化方面。
决策支持：支持医疗资源分配，卒中预防政策的制定及个性化健康管理策略的优化。
教育和培训：作为医学，公共卫生及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解卒中风险评估及相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索卒中发生的风险因素与预防措施，帮助用户实现准确的卒中风险评估，优化医疗干预策略，降低卒中发病率和死亡率，提升公共卫生管理水平。
