Heart meter predice la posibilidad de sufrir una enfermedad cardiaca.
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Gran volumen de datos y cada vez más en un solo DataSet
Disponibles sin licencias privativas sobre la propiedad intelectual
Los datos utilizados en nuestros algoritmos de Machine Learning han sido obtenidos del portal OpenData de la Universidad de California Irvine y filtrados y formateados para poder ser usados por estos.
En total contamos con 303 filas, con 75 columnas, de las cuales tan solo necesitamos 13 de ellas. Entre estos se encuentran: la edad, el sexo, tipo de dolor de pecho, presión sanguínea en reposo, colesterol en suero, azúcar en sangre en ayunas, resultados del electrocardiograma en reposo, frecuencia cardiaca máxima alcanzada, angina inducida por el ejercicio, Depresión del ST inducida por el ejercicio en relación con el reposo, la pendiente máxima del segmento ST con ejercicio, número de vasos principales coloreados por flouroscopía, normal o defecto corregido o reversible.
Mapas por colores del número de casos de ataques al corazón en los estados de Estados Unidos de América
1. Hungarian Institute of Cardiology. Budapest: Andras Janosi, M.D.
2. University Hospital, Zurich, Switzerland: William Steinbrunn, M.D.
3. University Hospital, Basel, Switzerland: Matthias Pfisterer, M.D.
4. V.A. Medical Center, Long Beach and Cleveland Clinic Foundation: Robert Detrano, M.D., Ph.D.
