心血管疾病预测数据集
包含70,000条患者医疗记录，涵盖人口统计学、临床指标和生活方式特征，用于心血管疾病风险预测。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-07-13
资源简介
该数据集包含70,000条患者医疗记录，用于心血管疾病风险预测研究。数据来源于真实医疗检查，涵盖年龄、性别、身高、体重、收缩压、舒张压、胆固醇水平、血糖水平、吸烟、饮酒、身体活动等12个关键特征，以及心血管疾病诊断目标变量。适用于二分类预测模型开发、特征重要性分析和可解释性AI研究。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取（阿里天池）
- 访问源站：https://tianchi.aliyun.com/dataset/212054
- 登录阿里云/天池账号（淘宝/支付宝快捷登录）；
- 数据集详情页点击「下载」获取直链（大文件多为 oss 分片，可用
curl -L -o file <链接>下载）； - 部分竞赛数据需报名赛事后可见。
数据说明
该数据集包含70,000条患者医疗记录，用于心血管疾病风险预测研究。数据来源于真实医疗检查，涵盖年龄、性别、身高、体重、收缩压、舒张压、胆固醇水平、血糖水平、吸烟、饮酒、身体活动等12个关键特征，以及心血管疾病诊断目标变量。适用于二分类预测模型开发、特征重要性分析和可解释性AI研究。
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))
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