心悸
心悸是一种自觉心脏跳动异常的主观症状，常表现为心慌、心跳有力、不规律或间歇感。其发病机制多与心律失常、心肌收缩力增强、自主神经功能紊乱或精神心理因素相关，可见于器质性心脏病、内分泌疾病、电解质紊乱及药物影响等。典型临床表现为阵发性或持续性心前区搏动不适，可伴胸闷、头晕、焦虑。诊断需结合病史、体格检查、心电图及动态心电图，必要时行心脏超声、电生理检查。治疗针对原发病因，包括药物、导管消融或认知行为干预。心悸的数字化监测与人工智能预警模型是当前心血管健康管理的研究热点。
获取 心悸 专属定制方案心脏病2024
该数据集包含心脏病的临床表格数据，涉及患者人口统计学、生理指标和诊断信息等多模态特征，主要用于支持人工智能模型在心脏病分类、风险预测和辅助诊断方面的研究，以提升医疗AI在心血管疾病领域的应用效果。
心脏病数据集
该数据集包含心脏疾病的临床指标数据，涵盖多种模态如数值型临床表格和分类变量，主要用于心脏疾病的预测、分类和诊断辅助研究，支持机器学习模型在医疗健康领域的应用开发。
早期心脏病预测数据集
该数据集是一个包含多种临床特征（如年龄、血压、胆固醇、心电指标等）的表格数据，用于早期心脏病预测研究。它通过机器学习方法处理高维度和数据不平衡问题，主要应用于心血管疾病的风险评估、辅助诊断模型开发以及医疗决策支持系统的构建。
用于个性化心脏病预测的多模态数字孪生
该数据集包含电子健康记录、心电图时间序列信号和心脏核磁共振等多模态医疗数据，通过构建个性化心脏数字孪生框架，用于心脏疾病风险预测、进展估计和临床决策支持研究，主要应用于心血管领域的AI辅助诊断和个性化治疗规划。
Statlog 心脏病患者记录
该数据集包含心脏病患者的临床记录，数据模态为结构化表格，涵盖年龄、血压、胆固醇、心电图等多维医学属性，主要用于机器学习模型在心脏病诊断、风险分析和预测分类方面的研究，支持心血管疾病的数据驱动医疗决策。
心脏疾病CSV数据集
该数据集是一个心脏疾病相关的临床表格数据集，包含患者生理指标和症状特征等多维数据，主要用于心脏病预测、机器学习模型训练及临床诊断辅助研究，支持心血管疾病的风险评估与健康管理应用。
猪心脏不同梗死部位植入工程心脏组织后心律失常风险的硅内评估数据集
该数据集提供了基于猪心脏多模态数据构建的9个双心室梗死模型，包含三维网格模型、心肌纤维方向数据、光学映射视频及电生理仿真配置文件等多种数据模态，主要用于在硅内评估工程心脏组织植入不同梗死部位后诱发心律失常的风险，为计算心脏病学和组织工程治疗安全性研究提供基础数据支持。
心脏病预测数据集
该数据集包含患者的临床特征数据，如年龄、血压和胆固醇水平等表格模态信息，主要用于通过机器学习方法进行心脏病预测研究，支持医疗健康领域的疾病风险评估和早期诊断模型开发。
心脏病早期风险检测数据集
这是一个包含患者生理指标数据的临床表格数据集，记录了年龄、性别、血氧饱和度、心率、体温等6个关键特征，并标注了心脏病风险等级（正常、异常、高风险）。该数据集主要用于机器学习模型训练和健康分析研究，支持心脏病早期风险预测、医疗监测系统开发以及多分类监督学习任务，适用于医疗健康领域的算法研究和应用开发。