多维度患者生活方式特征编码数据集

在北京市协和医院收集300余人糖尿病患者，收集其基本信息（身高、体重、教育程度、职业、婚姻状况、民族等）、行为生活方式（吸烟、饮酒、睡眠、运动、饮食习惯等）、临床指标（血糖、血脂、血糖监测频率等），以解决复杂医疗场景下，患者个体差异大、医疗结局影响因素庞杂且难以量化的难题，研究多模态、多维度全方位监测数据驱动的患者生活方式特征映射，解决多维度特征语义差别、数据冗余问题；研究患者生活方式符合医学知识结构的特征编码，解决高维数据索引低效问题，实现多维度患者生活方式特征的判别性、 高效表示，通过机器学习方法建立临床代谢性结局指标的预测模型，实现对医疗结局的科学预测评估。