HCCAR003 — 合成高血压与心血管风险数据集(样本)

该数据集是一个包含约1800条纵向就诊记录的合成高血压临床表格数据集,涵盖血压监测、药物、生活方式、生物标志物、终末器官损伤和主要不良心血管事件等多模态临床信息,主要用于高血压管理、心血管风险预测、药物反应建模和生存分析等机器学习研究,为心血管疾病领域的算法开发和基准测试提供结构化的合成数据支持。

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Hugging Face
2026-05-26 更新
浏览 7

基本信息

大小
0.01 GB
创建/更新时间
2026-05-26

资源简介

HCCAR003是一个纵向合成高血压队列数据集,包含150名患者约3年内每季度随访的临床记录(共约1800条就诊记录)。数据集涵盖7个临床模块:血压监测(诊室、家庭、动态血压监测、中心主动脉压、脉搏波速度、增强指数、血压变异性)、抗高血压药物(最多4种药物,8种药物类别)、生活方式因素(DASH饮食、钠摄入量、体力活动、睡眠、吸烟、饮酒、压力)、生物标志物(全套血脂、hs-CRP、肌酐、eGFR、UACR、电解质、血糖、HbA1c、BNP、肌钙蛋白、ASCVD 10年风险、Framingham风险)、终末器官损伤(左心室肥厚、左心室质量指数、LVEF、E/e'比值、颈动脉内膜中层厚度、斑块、视网膜病变)以及主要不良心血管事件(心肌梗死、缺血性/出血性卒中、TIA、心力衰竭住院、新发房颤、心血管死亡、全因死亡)。该数据集根据ACC/AHA 2017高血压指南、ACC/AHA 2013汇总队列方程、KDIGO 2012 CKD分类、ABPM工作组/ESH 2013建议、AHA/ACC难治性高血压科学声明和ESH/ESC 2018高血压指南进行校准,主要用于高血压管理、心血管风险预测、药物反应建模、MACE生存分析和终末器官损伤进展研究等机器学习任务。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/xpertsystems/hccar003-sample

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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("xpertsystems/hccar003-sample")
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/xpertsystems/hccar003-sample

数据说明

HCCAR003是一个纵向合成高血压队列数据集,包含150名患者约3年内每季度随访的临床记录(共约1800条就诊记录)。数据集涵盖7个临床模块:血压监测(诊室、家庭、动态血压监测、中心主动脉压、脉搏波速度、增强指数、血压变异性)、抗高血压药物(最多4种药物,8种药物类别)、生活方式因素(DASH饮食、钠摄入量、体力活动、睡眠、吸烟、饮酒、压力)、生物标志物(全套血脂、hs-CRP、肌酐、eGFR、UACR、电解质、血糖、HbA1c、BNP、肌钙蛋白、ASCVD 10年风险、Framingham风险)、终末器官损伤(左心室肥厚、左心室质量指数、LVEF、E/e’'比值、颈动脉内膜中层厚度、斑块、视网膜病变)以及主要不良心血管事件(心肌梗死、缺血性/出血性卒中、TIA、心力衰竭住院、新发房颤、心血管死亡、全因死亡)。该数据集根据ACC/AHA 2017高血压指南、ACC/AHA 2013汇总队列方程、KDIGO 2012 CKD分类、ABPM工作组/ESH 2013建议、AHA/ACC难治性高血压科学声明和ESH/ESC 2018高血压指南进行校准,主要用于高血压管理、心血管风险预测、药物反应建模、MACE生存分析和终末器官损伤进展研究等机器学习任务。

完整数据卡:huggingface.co/datasets/xpertsystems/hccar003-sample

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