睡眠呼吸紊乱检测数据集（1K+记录，18特征，3文件）CSV

该数据集旨在支持睡眠呼吸障碍 （SDB） 的早期检测研究，包括阻塞性睡眠呼吸暂停 （OSA） 等疾病。它包含来自电子健康记录 （EHR） 的结构化临床数据和非结构化文本数据，非常适合机器学习和基于大型语言模型 （LLM） 的分析。该数据集包括关键特征，如患者人口统计学、病史、睡眠习惯、合并症、身体测量和临床指标，如呼吸暂停低通气指数 （AHI）、血氧饱和度水平和打鼾模式。此外，该数据集还结合了医生笔记和患者报告的症状，为更深入的分析提供了丰富的基于文本的信息。凭借其全面的结构，该数据集能够开发用于预测睡眠呼吸障碍的存在、严重程度和进展的高级模型，从而有可能改善耳鼻喉科的临床决策和患者预后。 enhanced_sleep_disordered_breathing_dataset.csv 此文件包含一个数据集，旨在通过高级机器学习技术及早检测睡眠呼吸障碍 （SDB）。它包括结构化临床数据（例如患者人口统计、睡眠模式和医疗测量）和非结构化文本数据（包括医生记录和患者报告的症状）的组合。该数据集包含呼吸暂停低通气指数 （AHI）、氧饱和度水平、打鼾频率等基本临床指标，这些指标对于诊断和监测阻塞性睡眠呼吸暂停 （OSA） 等疾病至关重要。该数据集旨在用于预测建模和大型语言模型 （LLM） 的应用，以分析文本临床数据。它支持开发可以改善早期诊断和干预的系统，最终增强耳鼻喉科的患者护理和结果。