SAH ML Based蛛网膜下腔出血预后预测研究数据
该数据集包含蛛网膜下腔出血患者的临床表格数据，涵盖延迟性脑缺血状态、出院预后、3个月预后及临床医生预测等多维度信息，主要用于机器学习模型在神经重症预后预测中的性能对比与验证研究，旨在探索机器学习优化蛛网膜下腔出血临床管理的潜力。
基本信息
资源简介
本数据集聚焦于蛛网膜下腔出血（SAH）患者的延迟性脑缺血（DCI）及功能预后预测，通过对比机器学习（ML）模型、标准模型（SM）与临床医生的预后判断性能，评估ML在SAH管理中的优化潜力。数据集包含399例患者的DCI状态、393例出院预后、240例3个月预后及90例临床医生预测数据，来源于相关临床研究，旨在支持机器学习在神经重症预后预测领域的应用与验证。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://haidatas.com/dataset/sah_ml_basedzhuwangmoxiaqiangchuxieyuhouyu_4706551b
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集聚焦于蛛网膜下腔出血（SAH）患者的延迟性脑缺血（DCI）及功能预后预测，通过对比机器学习（ML）模型、标准模型（SM）与临床医生的预后判断性能，评估ML在SAH管理中的优化潜力。数据集包含399例患者的DCI状态、393例出院预后、240例3个月预后及90例临床医生预测数据，来源于相关临床研究，旨在支持机器学习在神经重症预后预测领域的应用与验证。
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