胆结石数据集（UCI）

关于数据集

概述

临床数据集收集自安卡拉 VM 医疗园区医院内科门诊，包含 319 名患者（2022 年 6 月至 2023 年 6 月）的数据，其中 161 名被诊断患有胆结石疾病。它包含 38 个特征，包括人口统计学、生物阻抗和实验室数据，并已获得安卡拉市医院伦理委员会 (E2-23-4632) 的伦理批准。人口统计学变量包括年龄、性别、身高、体重和 BMI。生物阻抗数据包括总水分、细胞外水分和细胞内水分；肌肉和脂肪量；蛋白质；内脏脂肪面积；以及肝脏脂肪。实验室特征包括葡萄糖、总胆固醇、高密度脂蛋白 (HDL)、低密度脂蛋白 (LDL)、甘油三酯、天冬氨酸氨基转移酶 (AST)、丙氨酸氨基转移酶 (ALT)、碱性磷酸酶 (ALP)、肌酐、肾小球滤过率 (GFR)、C 反应蛋白 (CRP)、血红蛋白和维生素 D。数据集完整，无缺失值，且疾病状态均衡，无需进行额外的预处理。它为利用非成像特征进行基于机器学习的胆结石预测提供了坚实的基础。

语境

胆结石是一种常见的胃肠道疾病，其特征是胆囊内形成固体颗粒（胆结石）。这些结石可导致炎症、感染和胆管阻塞等并发症。了解与胆结石形成相关的医学、人口统计学和生活方式因素对于早期诊断和预防策略至关重要。

该数据集经过精心设计，旨在支持专注于胆结石风险预测和临床决策的研究、探索性数据分析 (EDA) 和机器学习任务。

数据集详细信息

大小：数据集有 319 行和 40 列。