Command Palette
Search for a command to run...
مجموعة بيانات مؤشرات صحة مرض السكري
التاريخ
رابط النشر
الترخيص
MIT
مؤشرات صحة السكري عبارة عن مجموعة بيانات تحليلية طبية وصحية شاملة مصممة لدعم التنبؤ بمخاطر السكري، وأبحاث الصحة العامة، ونمذجة التعلم الآلي.
تحتوي هذه المجموعة من البيانات على 31 مجالًا لخصائص مرض السكري، تغطي أربع فئات رئيسية من المتغيرات: الخصائص الديموغرافية، ونمط الحياة، والتاريخ الطبي، والمؤشرات السريرية. يمثل كل سجل ملف الحالة الصحية للفرد، متضمنًا السمات الديموغرافية، وعادات نمط الحياة، والتاريخ الطبي للعائلة، والقياسات الفسيولوجية، مما يوفر قاعدة بيانات متكاملة للنمذجة الصحية متعددة الأبعاد. خضعت مجموعة البيانات لمعالجة مسبقة كاملة، وتتميز بهيكل موحد وتوزيع متوازن، وتفي بمعايير التحقق السريري، ويمكن استخدامها مباشرةً لتحليل الأبحاث العلمية وتدريب النماذج.
المجالات الرئيسية:
- يتم استخدام المعلومات الديموغرافية، مثل العمر والجنس والعرق ومستوى التعليم وفئة الدخل ونوع المهنة، لتحليل الفوارق الصحية.
- يتم استخدام خصائص نمط الحياة، مثل التدخين، واستهلاك الكحول، ونوعية النظام الغذائي، وأنماط النوم، وتكرار ممارسة التمارين الرياضية، لتقييم تأثير سلوكيات نمط الحياة على خطر الإصابة بمرض السكري.
- معلومات التاريخ الطبي: التاريخ العائلي للاستعداد الوراثي، وارتفاع ضغط الدم، وأمراض القلب والأوعية الدموية، وما إلى ذلك، لتحسين القدرة على التفسير الطبي للنموذج.
- يتم استخدام مؤشرات القياس السريرية مثل مؤشر كتلة الجسم (BMI)، وضغط الدم، والكوليسترول، والدهون الثلاثية، ونسبة الجلوكوز في الدم أثناء الصيام وبعد الوجبات، ومستويات الأنسولين، والهيموجلوبين السكري (HbA1c) لتحديد الحالة الفسيولوجية وتطور المرض.
- تتضمن المتغيرات المستهدفة تشخيص مرض السكري (ما إذا كان المريض يعاني من المرض) ومرحلة المرض (ما قبل السكري، النوع 1، النوع 2)، والتي يمكن استخدامها لمهام النمذجة التصنيفية الثنائية أو متعددة الفئات.
بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي
من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.