卒中风险预测医疗数据集StrokeRiskPredictionHealthcareDataset-ashik2512
数据来源：互联网公开数据
标签：卒中, 脑卒中, 医疗健康, 疾病预测, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者健康记录，记录了与卒中（脑卒中）相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确指出特定地理范围，但通常适用于全球范围内的卒中风险评估研究。
数据维度：数据集包括“id”（患者唯一标识）、“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏疾病）、“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”（卒中结果，0代表未发生卒中，1代表发生卒中）等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-stroke-dataset.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于卒中风险预测模型构建、影响因素分析以及临床决策支持。
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、流行病学、数据科学等领域的学术研究，例如卒中风险因素分析、预测模型构建与评估、不同人群卒中风险比较等。
行业应用：为医疗机构、健康管理公司等提供数据支持，尤其在卒中风险筛查、患者管理、个性化健康干预方案制定等方面具有实用价值。
决策支持：支持医疗决策制定，帮助医生识别高危患者、优化治疗方案，并进行有效的疾病预防。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学资源，帮助学生和研究人员熟悉医疗数据集、掌握数据分析方法和风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索卒中发生的潜在风险因素，构建预测模型，从而提高对卒中的早期预警和干预水平。
