E1.M1-老年人心房颤动风险预测数据集
该数据集为 Auric Grid Laboratory 发布的老年人心房颤动风险预测数据集，来源于 huggingface.co，包含 1 个 CSV 文件，样例文件名为 afib synthetic dataset 10k.csv，规模在 10K 到 100K 之间，模态涵盖表格与文本
基本信息
资源简介
E1.M1-老年人心房颤动风险预测数据集
E1.M1-Atrial-Fibrillation-Risk-Prediction-Older-Adults 是一个面向老年人心房颤动风险预测的公开数据集，由 Auric Grid Laboratory 发布并托管于 huggingface.co。该数据集归属于心血管系统疾病 / 心房颤动分类，整体规模介于 10K 到 100K 之间，包含 1 个 CSV 文件，样例文件名为 afib synthetic dataset 10k.csv，数据模态涵盖表格与文本，适合以表格数据方式读取与分析。数据集发布时间为 2026-06-25，并配有 DOI 标识，便于在学术研究与工程实践中引用。整体来看，该数据集聚焦老年人群的心房颤动风险预测任务，可为相关建模、验证与教学提供数据基础。
【数据集背景】
心房颤动是心血管系统疾病中常见的心律异常类型，在老年人群中具有较高的关注度。该数据集以老年人心房颤动风险预测为主题，由 Auric Grid Laboratory 于 2026 年发布，属于心血管系统疾病 / 心房颤动这一分类方向。数据集以英文命名，标题为 Auric-Grid/E1.M1-Atrial-Fibrillation-Risk-Prediction-Older-Adults，来源站为 huggingface.co，并附有 DOI：10.57967/hf/9317。这些信息表明该数据集是一个具有明确发布主体与持久标识的公开数据资源，便于研究者在心房颤动风险预测相关工作中定位与引用。
【数据内容】
该数据集包含 1 个文件，样例文件名为 afib synthetic dataset 10k.csv，文件格式为 CSV 表格。从主题标签来看，其规模处于 10K 到 100K 之间，模态涵盖表格与文本两类，说明数据既包含结构化字段，也可能包含文本型信息。数据集支持 datasets、pandas、polars、mlcroissant 等库进行读取与处理，表明其可较为方便地接入常见的数据分析与机器学习工作流。文件体积合计约 1.52 MB。关于具体字段名称、字段含义、标签定义、缺失值情况等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 huggingface.co，发布主体为 Auric Grid Laboratory，发布时间为 2026-06-25，并配有 DOI：10.57967/hf/9317。数据集标题中带有 E1.M1 前缀，可能对应其内部编号体系，但具体含义源站未提供。关于数据的具体采集方式、采集时间范围、采集地点、受试者来源、伦理审批信息以及是否经过脱敏处理等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集面向老年人心房颤动风险预测任务，可用于构建与评估风险预测模型，也可用于表格数据与文本数据结合的多模态建模探索。由于其规模介于 10K 到 100K 之间，且支持 pandas、polars 等常用工具，适合在科研、教学以及算法验证等场景中使用。具体是否适用于临床决策、是否可用于真实世界验证等，源站未提供。
【使用方法】
使用该数据集时，可先下载数据文件 afib synthetic dataset 10k.csv，合计约 1.52 MB。随后按 CSV 表格格式读取，可借助 datasets、pandas、polars 或 mlcroissant 等库进行加载与解析。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入，以避免因编码或字段理解偏差导致后续分析错误。关于具体的预处理步骤、特征工程建议以及建模流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集规模处于 10K 到 100K 之间，文件数量为 1，格式为 CSV，模态涵盖表格与文本。关于数据质量、标注准确性、样本代表性、是否存在类别不平衡、是否包含缺失值或噪声等，源站未提供。此外，该数据集是否适用于临床诊断或治疗决策，源站未提供相关说明，使用者应结合自身需求谨慎评估。
【引用与许可】
该数据集的引用信息为：Auric Grid Laboratory (2026). E1.M1-Atrial-Fibrillation-Risk-Prediction-Older-Adults [Dataset]. http://doi.org/10.57967/hf/9317。关于该数据集的具体许可协议、使用限制、商业使用条件以及再分发要求等，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Auric-Grid/E1.M1-Atrial-Fibrillation-Risk-Prediction-Older-Adults")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Auric-Grid/E1.M1-Atrial-Fibrillation-Risk-Prediction-Older-Adults
数据集大小约 562.5 KB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.mdafib synthetic dataset 10k.csv
数据集卡片摘录（源站说明）
Access to dataset Auric-Grid/E1.M1-Atrial-Fibrillation-Risk-Prediction-Older-Adults is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/Auric-Grid/E1.M1-Atrial-Fibrillation-Risk-Prediction-Older-Adults
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