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。
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ECG-Instruct-Pulse 250-2500
基于患者分层的五折心电指令微调数据集，包含心电图路径、文本和名称，无患者重叠。
心力衰竭预测数据集
该数据集是一个包含11项临床特征的结构化表格数据，涵盖年龄、性别、血压、胆固醇等指标，用于基于机器学习方法预测心力衰竭事件的发生风险，主要应用于心血管疾病的早期筛查与临床辅助决策研究。
血浆同型半胱氨酸与青年缺血性心脏病相关性研究结果数据
该数据集包含青年缺血性心脏病患者的临床表格数据，具体涉及患者基本特征、血浆同型半胱氨酸水平及血脂指标等多维信息，主要用于分析血浆同型半胱氨酸作为生物标志物与青年缺血性心脏病发病风险之间的相关性，为心血管疾病的病因学和预防研究提供数据支持。
BIDMC充血性心力衰竭心电图数据集
该数据集包含贝斯以色列女执事医疗中心收集的充血性心力衰竭患者心电图信号，数据模态为时间序列生理信号，主要用于研究心力衰竭的心电特征、开发心律失常检测算法以及辅助临床诊断，适用于心脏电生理分析和医疗人工智能模型训练。
心脏病数据集
该数据集是一个包含多中心临床表格数据的心脏病数据集，整合了克利夫兰、匈牙利、瑞士和弗吉尼亚州长滩四个数据库的患者信息，涵盖年龄、性别、血压、胆固醇等14个核心临床属性，主要用于构建心脏病预测模型、分析疾病风险因素以及支持医疗健康领域的机器学习研究。
医疗保健：心脏病发作的可能性数据集
包含304条数据，用于预测心脏病发作可能性的医疗表格数据集。
心脏病和中风预防
该数据集是一个针对心血管疾病（如心脏病和中风）的公共卫生监测数据集，主要包含来自美国国家监测系统的结构化临床与流行病学数据，涵盖疾病发病率、死亡率、行为风险因素及环境指标等多模态信息，主要用于公共卫生负担评估、疾病预防策略研究、风险因素分析和相关政策制定支持。
心脏病的个人关键指标
该数据集包含2020年美国约40万成年人的健康调查数据，涵盖279个临床表格与行为指标特征，数据模态包括数值型、分类变量及文本描述，主要用于心脏病风险预测和健康指标分析，支持机器学习分类模型在公共卫生领域的应用研究。
心脏病发作分析和预测数据集
该数据集包含303名心脏病患者的临床表格数据，涵盖年龄、性别、血压、胆固醇、心电图等多维临床指标，主要用于构建心脏病发作风险预测模型，支持机器学习、医学研究和心血管疾病早期预警等研究方向。
心脏疾病数据（UCI）
该数据集是一个包含克利夫兰心脏数据库临床记录的多模态医学数据集，涵盖年龄、性别、胸痛类型、血压、胆固醇、血糖、心电图结果等14个关键临床属性，主要用于心脏病风险预测和临床诊断模型的研究与开发，支持机器学习、数据挖掘在医疗健康领域的应用。
先天性心脏病主动脉血流动力学变化数据集
该数据集是一个基于文献综述的医学研究数据集，主要包含先天性心脏病（如主动脉缩窄、二叶式主动脉瓣、法洛四联症等）相关的主动脉血流动力学变化信息，数据模态包括文本形式的病理机制描述以及临床影像学（如超声、CT、MRI）诊断资料。其主要用途是支持儿科心血管疾病的研究，特别是在血流动力学异常分析、早期诊断方法优化、手术干预评估以及预防心血管并发症等方向提供科学依据。
布尔实验室心脏病数据集
该数据集包含CST基因敲除小鼠的心脏分析数据，涉及基因表达、代谢参数和分子生物学实验等多模态数据，主要用于研究猫抑素如何通过逆转胰岛素抵抗和增强线粒体功能来改善心脏代谢灵活性，为心脏代谢疾病的分子机制研究提供重要实验数据支持。
