卒中风险预测医疗数据集StrokeRiskPredictionHealthcareDataset-aouatifcherdid
数据来源：互联网公开数据
标签：卒中, 脑卒中, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 临床特征
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与卒中（脑卒中）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为反映特定时期内的患者健康状况。
地理范围：数据未明确地域范围，但通常此类数据集可能来自全球范围内的医疗机构或研究项目。
数据维度：数据集包括患者的多种临床特征，如：id（患者唯一标识符）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏病）、ever_married（是否已婚）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状态）和stroke（是否发生卒中，0代表未发生，1代表发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集可能来源于公开的医疗研究、患者数据库或临床试验，具体来源信息需参考原始数据发布说明。已进行数据标准化和清洗，但部分字段可能存在缺失值。
该数据集适合用于卒中风险预测、疾病诊断辅助和临床特征分析研究。
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、生物统计学、机器学习等领域的学术研究，如卒中风险因素分析、预测模型构建、临床辅助决策支持等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，特别是在卒中风险评估、患者健康管理、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策者制定相关疾病预防策略、优化医疗资源配置，并提升患者护理质量。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握疾病预测模型构建与分析方法。
此数据集特别适合用于探索卒中发生与多种临床特征之间的关联，帮助用户构建预测模型，从而实现对卒中风险的早期识别和干预。
