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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

치매, 파킨슨병 등 노인 인지기능 장애 모니터링 음성데이터

구축목적

Speech Bio-Marker 기반 딥러닝 치매진단 알고리즘 개발을 위한 치매 및 인지기능장애 환자의 음성 데이터셋 구축

구축 내용 및 제공 데이터량

• 음성 녹음 파일 5,769 건 / 스크립트 파일 5,769 건
• 음성 원본 파일과 타자 음성 제거한 편집 파일 제공

   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표 1

  구분	목표	수량
  임상대상자(명)	1,000	1,002
  녹음파일(개수)	5,000	5,769
  스크립트파일(개수)	5,000	5,769
  녹음데이터(시간)	500	672

   

• 진단별 정상 2,424 개, MCI 1,611 개, AD 1,734 개 파일

   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표 2

  진단 별	파일 수	분포
  정상	2,424	42.02%
  MCI	1,611	30.06%
  AD	1,734	27.93%
  합계	5,769	100%

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데이터 변경이력

구축 목적

• Speech Bio-Marker 기반 딥러닝 치매진단 알고리즘 개발을 위한 치매 및 인지기능장애 환자의 음성 데이터셋 구축

활용 분야

• 음성을 통해 비침습적이고 무구속적이며 사용자가 직접 수행 가능한 치매 진단 솔루션. 치매 조기 진단 및 관리 효율화

소개

• SpeechTaskSet 앱과 종합신경인지검사녹음 앱을 사용하여 치매 환자 및 정상 대조군의 음성 데이터를 수집. 수집한 음성에서 타자 음성을 제거하고, 음성 내용에 대한 스크립트 파일을 생성함. 스크립트 파일에는 전문의의 진단 결과 등의 어노테이션이 포함됨. 음성 데이터에 대한 전문의 진단 결과를 기준으로 AI 학습 및 모델 개발 진행.

   

구축 내용 및 제공 데이터량

• 음성 녹음 파일 5,769 건 / 스크립트 파일 5,769 건
• 음성 원본 파일과 타자 음성 제거한 편집 파일 제공

   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표 1

  구분	목표	수량
  임상대상자(명)	1,000	1,002
  녹음파일(개수)	5,000	5,769
  스크립트파일(개수)	5,000	5,769
  녹음데이터(시간)	500	672

   

• 진단별 정상 2,424 개, MCI 1,611 개, AD 1,734 개 파일

   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표 2

  진단 별	파일 수	분포
  정상	2,424	42.02%
  MCI	1,611	30.06%
  AD	1,734	27.93%
  합계	5,769	100%

   

대표도면

필요성

• 치매 환자의 치료와 관리비용 16조 3천억 원(2019년), 2050년 100조원이 넘을 것으로 예측됨(중앙치매센터‘국제치매동향 2019’)
• 치매 조기 진단 시 5~10% 환자는 회복 가능성이 있으며, 치료를 빨리 시작할수록 사회 경제적 부담 경감 가능
• 기존 치매 진단은 병원에 방문해야 하는 접근성 및 사용 편의성에 한계가 있고, 인스트럭터의 경험과 스킬에 따라 진단 결과가 달라지는 신뢰도 문제가 있음
• 인공지능에 기반한 새로운 조기 진단은 위 문제들을 해결함

데이터 구조

• 데이터 구성

   

• 어노테이션 포맷

  어노테이션 포맷 표

  데이터셋	목표수량(건수)	구축수량(건수)	데이터셋	목표수량(건수)	구축수량(건수)	구축수량(건수)
  1	파일 시퀀스	file_seq	40	string	Y	개별 검사 중 개별 파일을 구분하는 유니크한 인덱스 번호
  2	테스트 인덱스	file_seq	36	string	Y	개별 검사를 구분하는 유니크한 인덱스 번호
  3	검사지 종류	file_seq		enum	Y	검사지 종류  ① IB_APPS : SpeechTaskSet     App 진행  ② CERAD-K : 종합신경경인지      검사지 녹음앱 시행 시      CERAD-K 검사지 진행  ③ SNSB-II : 종합신경경인지      검사지 녹음앱 시행 시     SNSB-II 검사지 진행
  4	생년	birth_year	4	string	Y	생년
  5	성별	gender		enum	Y	1 남성, 2 여성
  6	사전검사결과	simple_grade		string	N	MMSE 사전 검사 점수
  7	진단결과	subject_type		enum	Y	의사의 진단 결과 (정상 1, MCI 5, AD 10)
  8	CDR 점수	cdr_score		enum	N	CDR 점수
  9	원본파일	init-file		object	Y	개인정보 제거 수집 원본 음성 파일
  10	학습용 원본파일	raw-file		object	Y	잡음 제거 전 원본 음성 파일
  11	잡음제거 파일	fine-file		object	Y	잡음 제거 음성 파일
  12	파일명	file_name		string	Y	파일명
  13	파일 포맷	file_ext	4	string	Y	파일 포맷 형식
  14	파일 용량	file_size		number	Y	파일 용량
  15	재생 시간	play_time		number	Y	재생 시간
  16	문장	transcript		string	Y	구글 API가 인식한 단일 문장
  17	신뢰도	confidence		number	Y	구글 API가 판단하는 음성인식 신뢰도
  18	전체 단어	words		string	Y	구글 API가 인식한 단어 (가공/검증 과정에서 여러 단어로 변경 될 수 있음)
  19	시작 시간	startTime		number	Y	word 시작 시간
  20	끝 시간	endTime		number	Y	word 끝 시간
  21	단어	word		string	Y	시작 시간과 끝시간 사이 생성된 단어

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 가톨릭대학교 산학협력단

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처