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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心脏病数据集
包含4240行16列心脏病临床表格数据，用于风险预测或分类。
AarushMLDataset
用于心脏病分类的医疗记录表格数据集，包含特征和标签，适用于机器学习分类任务。
克利夫兰心脏病数据集
包含美国克利夫兰地区不同患者的健康数据，用于心脏病研究。
心脏病数据集-21134
用于心脏病分析的数据集，包含心脏病的相关特征和标签。
心脏病患者数据集
心脏病患者靶向治疗数据集，表格模态，用于分类预测。
心脏病数据集-UCI
UCI提供的心脏病临床数据集，用于预测心脏病风险，包含多种医疗指标。
心率时间序列/MIT-BIH数据库
基于MIT-BIH数据库的心率时间序列数据，用于心脏疾病研究。
心脏病数据集-21069
心脏病预测数据集，包含患者临床指标表格数据，用于二分类预测任务。
心脏病预测数据集-21034
来自Kaggle的心脏疾病预测数据集，包含临床特征表格数据，用于二分类预测任务。
UCI心脏病数据集-21018
UCI心脏病数据集，包含临床指标和心脏病诊断结果，用于预测心脏病。
心脏病数据集-20982
来自UCI的心脏病临床表格数据集，用于心脏病诊断预测。
心脏病预测数据集（使用不同技术）
用于预测患者心脏病患病概率的数据集，包含临床指标，支持多种建模技术。
