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
SAH ML Based蛛网膜下腔出血预后预测研究数据
【数据内容】
源站原始描述：数据集概述 本数据集围绕蛛网膜下腔出血（SAH）患者的延迟性脑缺血（DCI）及功能预后预测展开，对比机器学习（ML）模型、标准模型（SM）与临床医生预后判断的性能，包含399例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，旨在验证ML模型对SAH管理的优化潜力。 文件详解 文件名称：Supplemental.docx 文件格式：DOCX
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Dataset overview: This dataset focuses on the prediction of delayed cerebral ischemia (DCI) and functional outcomes in patients with subarachnoid hemorrhage (SAH), comparing the performance of machine learning (ML) models, standard models (SM), and clinicians'' prognostic judgments. It includes data on DCI status for 399 cases, discharge outcomes for 393 cases, 3-month outcomes for 240 cases, and clinicians'' predictions for 90 cases, aiming to validate the potential of ML models to optimize SAH management. File details File name: Supplemental.docx File format: DOCX...
【获取与许可】
源站页面：https://haidatas.com/dataset/sah_ml_basedzhuwangmoxiaqiangchuxieyuhouyu_4706551b
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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