一、问题分析
根据前100位患者的个人史、疾病史、发病相关信息以及首次影像检查的结果，我们的任务是构建一个预测模型，用于预测剩余60位患者在接下来的90天内的mRS评分（康复程度）。这个模型将有助于医疗团队更好地了解患者的康复前景，并采取相应的治疗和康复措施。
首先，需要收集与个人史、疾病史、发病相关信息以及首次影像结果相关的数据。这包括患者的基本信息（如年龄、性别）、疾病史（如高血压病史、卒中病史、糖尿病史等）、发病相关信息，以及首次影像检查的相关特征，在提供的数据集中。
对于收集到的数据，我们需要进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和数据类型转换。还需要对分类变量进行编码，以便用于建模。
鉴于数据中可能包含大量特征，需要进行特征选择，以确定哪些特征对90天mRS评分的预测最为重要。可以使用统计方法、特征重要性分析、相关性分析等方法进行特征选择。
根据问题的性质，可以选择不同类型的预测模型。这可以是回归模型，对 90天mRS评分的七个值进行回归。问题