HC-CAR-010 — 卒中风险预测合成队列
该数据集是一个包含500名患者、144个特征列的合成临床数据，涵盖人口统计学、心血管风险因素、生物标志物、成像结果和卒中结局等多模态信息，主要用于卒中风险预测的机器学习建模、临床研究分析和教育演示，数据基于真实世界研究和临床指南校准，确保无隐私风险。
基本信息
资源简介
HC-CAR-010 — 卒中风险预测合成队列
【数据集背景】
本数据集源站标题为《xpertsystems/hccar010-sample》。源站首次发布：2026-05-26。
【数据内容】
源站原始描述：# HC-CAR-010 — Stroke Risk Prediction Synthetic Cohort **Sample dataset (500 patients × 144 columns) from the XpertSystems.ai Synthetic Data Factory — Cardiology vertical** A fully synthetic cohort designed for **stroke risk prediction modeling**, spanning the complete primary/secondary prevention pipeline: demographics and family history, comprehensive cardiovascular risk factors, cardiac and inflammatory/coagulation biomarkers, atrial fibrillation phenotyping with CHA₂DS₂-VASc/HAS-BLED, caroti…
主表 hccar010_sample.csv 含 144 列、样本前 501 行结构完整。
文件 validation_report.md 为文本内容，开头为：# HC-CAR-010 — Stroke Risk Prediction ## Validation Report - **Generated:** 2026-05-26T18:22:48.714388+00:00 - **N patients:** 500 - **Seed:** 42 - **Weighted…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 319.00 KB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:tabular-classification、task_categories:tabular-regression、task_categories:time-series-forecasting、language:en、license:cc-by-nc-4.0、size_categories:n<1K、region:us、synthetic-data、healthcare、cardiology。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/xpertsystems/hccar010-sample
使用许可：cc-by-nc-4.0。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("xpertsystems/hccar010-sample")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/xpertsystems/hccar010-sample
数据说明
HC-CAR-010 是一个专为卒中风险预测建模设计的完全合成数据集，覆盖初级和二级预防全流程。该数据集包含500名患者的144个特征列，涵盖10个模块：人口统计学、心血管风险因素、心脏生物标志物、凝血与血液学、心房颤动（包括CHA₂DS₂-VASc和HAS-BLED评分）、颈动脉与血管成像、心脏成像、神经成像、验证风险评分（如Framingham 10年卒中风险、SCORE2、Charlson、RRE-90）以及急性卒中结局（包括NIHSS、mRS、Barthel指数、TOAST分类、溶栓、血栓切除术、复发和1年死亡率）。数据集基于真实世界注册研究（如Framingham心脏研究、GBD 2022、MESA、IST-3等）和临床指南校准，适用于分析、机器学习建模、演示和教育用途，同时保持100%合成性，无真实患者数据或隐私风险。
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