脑血管意外中年女性风险等级预测数据

本数据及配套算法规则在地域上，可覆盖温州全市域的中年（36-59岁）女性人群的脑血管意外风险等级；适用于人群的风险筛查，以及定期风险监测场景。
主要服务于卫健委或者其他医疗机构进行脑血管意外风险人群的早期筛查和后续的健康纳管。​
解决问题：运用数据及算法规则，可准确预测个体发生脑血管意外的风险等级，提前识别高危人群，改变传统 “被动治疗” 模式，实现脑血管意外的早发现、早预防；通过动态监测风险变化，及时发现高风险人群，提前预防，降低重症风险；为公共卫生部门制定脑血管意外防治政策提供数据支持，优化医疗资源分配。整体过程如下：
1、数据采集：原始数据通过公共数据授权运营获取,主要包括患者ID，性别、出生日期、临床诊疗数据（高血压、脑血管意外、心脑血管家族史）、检查检验数据（总胆固醇、甘油三酯）、体检数据（总胆固醇、甘油三酯、抽烟、饮酒）等数据。
2、数据处理：
a）将不同类型数据按照对应患者id进行关联；
b) 根据出生日期计算年龄；
c) 对缺失值进行填充、异常值进行过滤或者替换，清洗后的数据通过标签化或归一化等进行数据标准化，获取数据特征；
d) 对患者ID进行编号处理,生成自增的序号。
3、算法加工：
算法加工过程包括模型训练和风险预测，构建的模型的功能主要是用于个体的脑血管意外的患病风险预测，使用标准化后的数据特征作为输入数据对模型进行训练和调优，主要包括心脑血管家族史,高血压,吸烟,饮酒,总胆固醇,甘油三酯等数据特征。模型的参数在其他需要说明的信息中给出。使用训练好的模型对全域人群的脑血管意外风险进行预测，并将预测的风险等级根据情况定为高危、中危、低危三个等级。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于预测中年女性脑血管意外风险等级的公共数据集，包含500条记录，每周更新，覆盖温州全市域36-59岁女性人群。它通过分析心脑血管家族史、高血压、生活习惯和生化指标等特征，将风险分为高、中、低三个等级，主要应用于早期筛查和健康监测，以支持脑血管意外的预防和医疗资源优化。