• 뇌경색 MRI영상과 임상데이터를 사용하여 뇌경색의 조기진단 및 예후, 예측을 도출해낼 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋

• 뇌경색 조기진단, 인공지능 기반 소프트웨어 의료기기 개발, 뇌경색 예측 및 정밀치료 인공지능 프로그램 개발

• 뇌경색 조기진단, 인공지능 기반 소프트웨어 의료기기 개발, 뇌경색 예측 및 정밀치료 인공지능 프로그램 개발

• 뇌경색 환자 영상데이터 6000례, 이 영상데이터에 120항목 이상의 임상데이터 6000례, 환자 추적관찰 20항목 이상의 임상데이터 최소 2000례, 총 1.5만례의 데이터
• 병원내 영상서버에서 개인정보 비식별화, 영상 판독의 코딩화, 병원 EMR기록의 코딩화, 임상병리 결과(연속변수)의 수집

  구축 내용 및 제공 데이터량

  데이터 명	형식	구축량
  뇌경색 영상데이터	dicom, png, nii.gz	6,000례, 6천건
  뇌경색 임상데이터	json	6,000례, 6천건, 각 120항목
  추적관찰 임상데이터	json	2,000례 이상, 2천건 이상, 각 20항목
  합계		총 1.5만건

• 뇌경색 질환의 증가
  1. - 해마다 국내에서 10만 5000명의 신규 뇌졸중 환자가 발생하는 가운데, 전체 뇌졸중 환자의 76%는 뇌경색 환자
  2. - 통계상 35분당 1명이 뇌졸중으로 사망에 이르며, 환자 수 추이는 증가 중. 그에 따라 뇌경색 진료비 역시 가파르게      증가
  3. - 고령인구 비율의 꾸준한 증가로 뇌경색 환자의 증가
• 신경계 질환 임상 및 진료 데이터의 문제
  1. - 의료영상 인공지능 프로그램 데이터를 생산하는데 영상의학과 전문의의 노동 집약적 레이블이나 어노테이션이 있    어야 된다는 점이 잘 정제된 데이터셋 구축에 가장 큰 걸림돌
  2. - 각 업체가 의료인공지능 소프트웨어를 개발하기 위한 데이터셋 수집이나 임상검증을 거치려면 데이터를 모을 연구    자나, 의료기관을 찾아 큰 비용을 지불하면서 임상연구 형태를 거쳐야 하므로 중소기업이나 신생 의료기기 업체에      게는 진입 장벽이 매우 높음. 또한 한 의료기관을 바탕으로 제공되는 학습용 데이터셋이나 수행되는 임상시험은 특    정지역이나 병원의 진단 프로세스 등에 의해 발생하는 편향
  3. - 가장 많은 의료 데이터가 병원에 존재하며, 또한 그 안에 존재하는 대부분의 의료 데이터가 개인정보 노출 위험성이    있기 때문에 외부 기관 및 기업에서 접근성이 매우 낮은 편임히 포함하지 못하는 한계점을 내포

• 데이터 구성
  1. - DICOM 영상/레이블 데이터 구성

      

  2. - PNG 영상/레이블 데이터 구성

   

• 어노테이션 포맷

   

수행기관(주관) : 서울대학교 산학협력단

수행기관(참여)