心脏疾病检测数据集（HDD/BIG/CD）
包含45,779条患者记录的结构化表格数据集，用于多类心脏疾病检测、分类和预测，涵盖症状、检查技术和风险因素。
基本信息
资源简介
该数据集包含45,779条患者记录，来自政府医院、诊断中心和在线档案，涵盖症状、检查技术和风险因素。数据模态为结构化表格数据，任务为多类心脏疾病检测、分类和预测，旨在通过机器学习模型提高心脏疾病早期检测和分类的准确性，降低死亡率并改善临床结果。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集说明
心脏疾病检测数据集（HDD/BIG/CD） 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2412.04792v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:Heart disease is a leading cause of premature death worldwide, particularly among middle-aged and older adults, with men experiencing a higher prevalence. According to the World Health Organization (WHO), non-communicable diseases, including heart disease, account for 25% (17.9 million) of global deaths, with over 43,204 annual fatalities in Bangladesh. However, the development of heart disease detection (HDD) systems tailored to the Bangladeshi population remains underexplored due to the lack of benchmark datasets and reliance on manual or limited-data approaches. This study addresses these challenges by introducing new, ethically sourced HDD dataset, BIG-Dataset and CD dataset which incorporates comprehensive data on symptoms, examination techniques, and risk factors. Using advanced machine learning techniques, including Logistic Regression and Random Forest, we achieved a remarkable testing accuracy of up to 96.6% with Random Forest. The proposed AI-driven system integrates these models and datasets to provide real-time, accurate diagnostics and personalized healthcare recommendations. By leveraging structured datasets and state-of-the-art machine learning algorithms, this research offers an innovative solution for scalable and effective heart disease detection, with the potential to reduce mortality rates and improve clinical outcomes.
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