胸痛诊断队列-100
该数据集是一个包含38列结构化CSV格式的合成医学表格数据，模拟了胸痛诊断队列中的患者信息，涵盖人口统计、临床标志、胸痛类型、生命体征、心电图结果和诊断结果等多模态字段，主要用于医疗AI模型验证、胸痛诊断分类和临床决策支持系统的可重复评估与比较研究。
基本信息
资源简介
胸痛诊断队列-100
【数据集背景】
本数据集源站标题为《HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100》。源站首次发布：2026-03-26。
【数据内容】
文件 chest_pain_diagnostic_100_seed2026.csv 为文本内容，开头为：Access to dataset HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100 is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.
文件 chest_pain_diagnostic_100_seed2026.json 为文本内容，开头为：Access to dataset HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100 is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.
文件 schema.json 为文本内容，开头为：Access to dataset HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100 is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.
【数据结构与技术规格】
文件数 5 个，合计 199.26 KB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:text-generation、language:en、license:cc-by-nc-nd-4.0、size_categories:n<1K、format:text、modality:text、library:datasets、library:mlcroissant、region:us、medical。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100
使用许可：cc-by-nc-nd-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-04-27，引用时请注意版本时效。
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("HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100")
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/HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100
数据说明
HipAAsynth数据集是一个用于验证的合成医学数据集，由HipAAsynth服务生成，旨在模拟真实世界中的变异性，以评估医疗系统在部署条件下的表现。该数据集代表一个用于测试和基准测试的受控队列，模拟了不同患者群体、人口统计分布和共病模式下的情况。数据集采用38列的结构化CSV格式，包含患者ID、年龄、性别、种族、吸烟状态、各种疾病标志、胸痛类型、症状持续时间、生命体征、心电图结果、风险分层、最可能的临床诊断和处理结果等字段。所有数据均为合成生成，不包含真实患者信息，适用于医疗保健领域的表格分类和回归任务，特别适合用于可重复的评估和系统间的比较，主要研究方向包括胸痛诊断、临床决策支持系统验证和医疗AI模型评估。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
完整数据卡：huggingface.co/datasets/HipAAsynth/chest-pain-diagnostic-cohort-100
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