心脏病风险因素识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病,风险因素,健康,分析,IBM Watson AI XPRIZE,医疗研究,数据可视化,预测模型
数据概述：
心脏病风险因素识别数据集是关于心脏病及其死亡率相关因素的调查数据集。该数据集由匈牙利心脏病研究所、苏黎世大学医院和巴塞尔大学医院收集，包含超过300名心脏病患者的数据，涵盖了年龄、性别、胸痛类型、静息血压、血清胆固醇水平、空腹血糖结果、静息心电图读数、最大心率等关键指标。为了保护患者隐私，所有患者姓名和社会安全号码已被移除。该研究由David W. Aha慷慨捐赠给UCI ICS研究所支持。
数据用途概述：
该数据集适用于心脏病风险因素分析、治疗效果评估、生活方式因素对心脏病影响研究等多种场景。研究人员可以通过分析此数据集了解哪些潜在因素与心脏病发病风险较高或过早死亡有关；医疗机构可以利用数据识别高风险患者；政策制定者可依据数据制定有效的心脏病预防措施。此外，该数据集还可用于教育培训，帮助学习者更好地理解心脏病的预防和治疗。
举例：
该数据集包含32个列，对应各种属性，例如年龄、性别、胸痛类型、静息血压和血清胆固醇水平。其中胸痛类型有四类值：典型心绞痛、非典型心绞痛、非心绞痛性胸痛、无症状；静息心电图结果有多种值，表示不同的心电图类型；最大心率表示患者在运动中达到的心率；ST段偏移表示运动中相对于安静时的ST段改变情况等。通过研究这些变量之间的关系，可以预测患者是否有可能发展成心脏病。例如，研究年龄可以帮助了解年龄对心脏病的影响，因为老年人更容易患病，可能已有高血压等其他疾病的病史；还可以研究胆固醇水平、是否采取饮食控制等因素。此外，研究定期锻炼对这些变量的影响也是有意义的。
