心脏病
心脏病泛指影响心脏结构、功能及传导系统的多种疾病，其中以冠状动脉粥样硬化性心脏病最为常见，主要因冠状动脉粥样硬化斑块形成导致管腔狭窄或闭塞，引发心肌缺血缺氧。典型临床表现包括胸骨后压榨性疼痛、心悸、呼吸困难、乏力，病情进展可致急性心肌梗死、心力衰竭甚至心脏性猝死。诊断依靠心电图、超声心动图、心肌标志物及冠脉造影等检查。治疗策略包括抗血小板、调脂、β受体阻滞剂等药物管理，以及经皮冠状动脉介入治疗、冠状动脉旁路移植术等血运重建手段。心脏病是全球疾病负担最重的慢性病之一，其预防、早期筛查及精准诊疗始终是临床与转化医学研究的核心方向。
获取 心脏病 专属定制方案共 204 个数据集
心脏病预测数据集
用于心脏病预测和风险分层的综合表格数据集，包含多种临床特征，适用于机器学习模型训练。
心血管健康记录
心血管疾病患者的健康记录表格数据集，用于心脏健康分析。
印度心脏病风险与预测数据集
印度人群心脏病风险预测数据集，包含风险因素与人口统计学特征。
印尼心脏病发作预测数据集
包含158,355条记录和28个变量的心脏病发作预测数据集，用于印尼人群风险评估。
心脏病风险预测数据集
基于患者数据的表格数据集，用于心脏病风险预测。
心脏病预测数据集
基于机器学习算法的心脏病预测表格数据集，用于分类任务。
心血管疾病数据集
改进型心血管疾病数据集，修复胆固醇缺失值，用于心脏病风险预测。
心脏病数据集
心脏病数据集，包含健康相关表格数据，用于心脏病分析与预测。
常见心脏病数据（4家医院）
来自4家医院的心脏病临床表格数据，用于训练心脏病预测模型。
心脏问题机器学习模型
通过数据分析进行心脏疾病早期检测的数据集。
心脏病患者数据集（含医院费用）
涵盖心脏病患者病情、医院、费用及生存状态的表格数据集。
心脏病预测数据集
包含300余行患者数据，用于心脏病预测的机器学习实践数据集。
