心力衰竭
心力衰竭是多种心血管疾病的严重终末阶段，指心脏收缩和（或）舒张功能发生障碍，导致心输出量绝对或相对下降，无法满足机体代谢需求的临床综合征。其核心发病机制涉及神经内分泌过度激活、心室重构及血流动力学异常。典型临床表现为呼吸困难、乏力、运动耐量下降以及体液潴留所致的肺淤血和体循环淤血。诊断主要依据病史、体格检查、利钠肽检测与超声心动图评估。治疗策略强调病因干预与神经内分泌拮抗，常用药物包括β受体阻滞剂、RAAS抑制剂和SGLT2抑制剂，重症患者可考虑器械治疗或心脏移植。该病在慢病管理、药物研发及预后评估数据库中被广泛关注。
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该数据集以临床表格形式记录了心力衰竭患者与非心力衰竭对照组的社会人口学及临床特征数据，包括年龄、性别、诊断、病史等多维度信息，主要用于心力衰竭的病因分析、临床特征比较、风险因素识别以及相关医学研究，为心血管疾病研究提供数据支持。
心脏病UCI数据集
心脏病UCI数据集是一个包含患者临床特征的结构化表格数据集，涵盖年龄、血压、胆固醇、心电图等多模态医学数据，主要用于机器学习在心脏病（如心力衰竭）诊断预测和风险分析中的应用研究。
心力衰竭预测合成数据集
该数据集是一个合成生成的临床表格数据，包含年龄、性别、血压、胆固醇和心电图等医学指标，主要用于通过机器学习方法预测心力衰竭风险，支持心血管疾病的研究与模型开发。
心力衰竭预测数据集
该数据集包含299名心力衰竭患者的临床表格数据，涵盖年龄、贫血、糖尿病、高血压、吸烟习惯、实验室检查指标（如肌酸磷酸激酶、血清肌酐、血清钠、血小板计数）以及射血分数等13个临床属性，并记录了随访期间的死亡事件，主要用于分析心力衰竭患者的死亡风险因素、开发临床预测模型以及支持医学研究中的相关数据分析工作。
心力衰竭预测数据集
该数据集包含患者的多模态临床表格数据，如年龄、性别、血压、胆固醇和心电图等指标，用于心力衰竭的预测与风险评估研究，支持机器学习模型在医疗健康领域的早期诊断和决策支持应用。
心力衰竭疾病数据集
该数据集是一个包含心力衰竭相关患者临床特征的多模态医疗数据集，涵盖年龄、性别、血压、胆固醇、心电图结果、血清肌酐和射血分数等临床表格数据，主要用于心力衰竭的风险预测、疾病分类和预后分析等医学研究方向。
心力衰竭ChatGPT图谱系统
该数据集是一个专注于晚期心力衰竭和左心室辅助装置生物学的多模态证据图谱，整合了代谢物、基因、组织、细胞类型、调控遗传学、性状关联等多层次生物医学数据，包括文献、蛋白质表达、单细胞测序、eQTL/sQTL、GWAS和RNA-seq验证信息，主要用于心脏疾病分子机制研究、生物标志物发现以及基因与代谢物的优先级排序，为心血管研究提供系统化的数据支持与解释框架。
心脏衰竭临床研究数据集
该数据集是一个心脏衰竭的临床研究数据集，包含患者的年龄、性别、血压、血清钠水平和射血分数等临床表格数据，主要用于机器学习模型在医疗分类任务中的应用研究，如通过特征选择和模型评估来预测心脏衰竭的发生与发展，以支持临床决策和风险评估。
心脏病数据集
该数据集是一个包含患者临床特征、检查指标和诊断结果等医疗信息的表格数据集，主要用于心脏疾病的风险预测、诊断辅助和医疗数据分析研究，适用于机器学习在心脏病早期筛查与分类模型开发中的应用。
弗雷明汉心脏研究
弗雷明汉心脏研究是一个包含临床表格、人口统计学和生活方式数据的医学数据集，涵盖血压、胆固醇、吸烟等模态，主要用于心血管疾病（如心力衰竭）的风险因素分析、流行病学研究和临床预测模型构建。
心力衰竭预测数据集
该数据集包含患者的临床表格数据，如年龄、心脏射血分数、血液指标和病史等特征，用于基于机器学习方法预测心力衰竭患者的死亡风险，主要应用于医疗健康领域的二元分类任务，支持疾病风险评估和预后分析研究。
ICU充血性心力衰竭患者院内死亡风险预测数据集
该数据集是一个面向重症监护室（ICU）充血性心力衰竭（CHF）患者的临床研究数据集，数据模态主要包括临床表格形式的患者人口统计学信息、生命体征、实验室检验指标及治疗干预记录。它整合了来自MIMIC-IV和eICU-CRD两大公开医学数据库的超过三万例患者数据，旨在通过多变量分析识别关键风险因素，并构建用于预测患者院内死亡风险的列线图模型，为ICU中CHF患者的早期风险分层、预后评估及临床决策支持提供数据基础和研究工具。