Клинические данные медицинских центров (Heart Disease UCI)

Датасет собран в клиниках Кливленда, Будапешта, Лонг-Бич и Цюриха. Наибольшее распространение получила кливлендская выборка. Бинарная целевая переменная указывает на наличие или отсутствие ишемической болезни сердца. Применяется в системах поддержки клинических решений (CDSS).

• Объём: 303 строки, 14 признаков

• Структура: табличная, бинарная классификация

• Признаки: age (возраст), sex (пол), cp (тип болей в груди: 0–3), trestbps (артериальное давление в покое, мм рт.ст.), chol (холестерин, мг/дл), fbs (сахар натощак > 120 мг/дл), restecg (результаты ЭКГ), thalach (максимальная ЧСС), exang (стенокардия при нагрузке), oldpeak (депрессия ST), slope (наклон сегмента ST), ca (кол-во окрашенных сосудов), thal (тип дефекта перфузии), target (0 = норма, 1 = болезнь)

Пример таблицы

Для кого

• Кардиологические клиники и диагностические центры

• MedTech-компании и разработчики медицинских ИИ-систем

• Страховые компании в сфере ДМС

• Исследовательские медицинские учреждения

• Телемедицинские платформы

Как помогает бизнесу

• Построение системы предварительной диагностики ИБС для триажа пациентов до осмотра врача

• Автоматическая стратификация пациентов по уровню кардиологического риска

• Снижение нагрузки на кардиологов за счёт фильтрации низкорисковых обращений

• Персонализация страховых тарифов ДМС на основе профиля сердечно-сосудистого риска

• Выявление наиболее значимых клинических маркеров для ранней диагностики

Задачи машинного обучения

• Tabular Classification

• Feature Extraction

• Anomaly Detection

Источники

• URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease

• Зеркало: https://www.kaggle.com/datasets/cherngs/heart-disease-cleveland-uci

• Источник: UCI Machine Learning Repository

Соотношение разделения данных: 70 / 15 / 15