※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-29 데이터 최종 개방 1.0 2023-05-04 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-01-10 산출물 전체 공개 소개
폐질환 진단에 도움이 되는 폐기능, 폐음 데이터 및 이에 대한 라벨링 데이터
구축목적
자가 폐기능 검사 기기를 이용하여 일상 생활에서의 폐기능을 평가할 수 있는 데이터를 구축하고 이를 바탕으로 만성폐질환을 예측할 수 있는 모델 개발
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 센서 데이터 형식 EDF 데이터 출처 의료기관 라벨링 유형 내용요약(자연어) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 만성 페질환 유무 예측 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/폐질환 : 4,502건, 폐음 : 1,376건 -
1. 데이터 구축 규모
- 자가 폐기능 검사 결과 데이터 4,502건과 동일한 환자에서 녹음된 폐음 데이터 1,376건이며, 환자의 임상 정보 데이터, 폐기능 검사를 실시한 날짜에 맞는 날씨 및 대기오염 데이터를 포함하는 어노테이션 파일을 포함함.
- 원천 데이터 : 전향적으로 수집된 자가 폐기능 검사 결과 및 폐음 데이터이며, 수집된 폐기능 데이터에서 Time, Flow, Volume 항목을 추출하고 EDF 표준 포맷으로 통합함. 수집된 폐음 데이터에서는 심장 소리와 폐음을 구분하고 폐음만 저장하여, EDF 표준 포맷으로 통합함. 전체 EDF 파일 개수는 폐기능 4,502건과 폐음 1,376건이며 용량은 총 0.6GB임.
- 라벨링 데이터 : 환자의 임상 정보 데이터, 폐기능 검사를 실시한 날짜에 맞는 날씨 및 대기오염 데이터에 대한 어노테이션 파일로, 각 자가 폐기능 검사 데이터 별로 1개의 JSON 파일이 포함됨. 전체 JSON 파일의 개수는 각각 폐기능 4,502건과 폐음 1,376건임.1) 폐기능
폐질환 유무 의료기관 건수 Normal A 12 B 47 C 102 D 73 E 342 ASTHMA A 385 B 223 C 310 D 539 E - COPD A 662 B 499 C 484 D 196 E 75 IPF A 189 B 166 C 108 D 90 E - 합계 4,502 2) 폐음폐질환 유무 의료기관 건수 Normal A 8 B 8 C 32 D 28 E 208 ASTHMA A 136 B 40 C 64 D 124 E - COPD A 244 B 100 C 112 D 56 E 24 IPF A 76 B 56 C 36 D 24 E - 합계 1,376 2. 데이터 분포
1) 폐기능항목 구분 비율 진단별 환자수 분포 ASTHMA 32.36% COPD 42.56% IPF 12.28% NORMAL 12.79% 천식 및 정상 남녀 성비 분포 천식 (남) 29.81% 천식 (여) 41.86% 정상 (남) 9.84% 정상 (여) 18.49% 진단별 연령대 분포 ASTHMA 24.06% (66세 미만) ASTHMA 8.31% (66세 이상) COPD 15.42% (66세 미만) COPD 27.14% (66세 이상) IPF 5.15% (66세 미만) IPF 7.13% (66세 이상) NORMAL 8.00% (66세 미만) NORMAL 4.80% (66세 이상) 항목 구분 비율 진단별 환자수 분포 ASTHMA 26.45% COPD 38.95% IPF 13.95% NORMAL 20.40% 천식 및 정상 남녀 성비 분포 천식 (남) 22.76% 천식 (여) 51.22% 정상 (남) 11.38% 정상 (여) 14.63% 진단별 연령대 분포 ASTHMA 15.41% (66세 미만) ASTHMA 11.05% (66세 이상) COPD 12.79% (66세 미만) COPD 26.16% (66세 이상) IPF 3.20% (66세 미만) IPF 10.76% (66세 이상) NORMAL 9.59% (66세 미만) NORMAL 11.05% (66세 이상) -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 활용 모델
- 폐기능 검사 데이터를 기반으로 만성 폐질환 유무 예측
2. 서비스 활용 시나리오
- 예측 모델을 활용하여 자가 검사를 통해 폐기능 질환 유무와 이에 따른 사용자의 위험 점수 및 위험군 상위 수준을 파악하여 질병에 조기 대응할 수 있는 정보를 제공
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 폐질환 분류 성능 Image Classification Multi Modal (GRU + ANN + feature extractor) F1-Score 0.6 점 0.7937 점
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 대표 도면
2. 라벨링 데이터 구성
1) 폐기능 라벨링 데이터구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 1 Case_Info Object Y 데이터셋정보 1-1 Case_Info.case_number String Y 데이터셋명 1-2 Case_Info.patient_id String Y 환자 ID 1-3 Case_Info.gender String Y 환자 성별 M, F 1-4 Case_Info.age String Y 환자 나이 1-5 Case_Info.height Number Y 환자 키 1-6 Case_Info.weight Number Y 환자 몸무게 1-7 Case_Info.bmi Number Y 환자 bmi 1-8 Case_Info.date String Y 폐기능 검사일 1-9 Case_Info.time String Y 폐기능 검사시각 1-10 Case_Info.smoking String Y 환자 흡연이력 Never, Ex, Current 1-11 Case_Info.py Number Y 환자 pack year 1-12 Case_Info.residence String Y 거주지 1-13 Case_Info.diagnosis String Y 폐기능 진단명 NORMAL, ASTHMA, COPD, IPF 2 Air_Pollution Object Y 대기오염정보 2-1 Air_Pollution.so2_value Number Y 아황산가스 정보 2-2 Air_Pollution.co_value Number Y 일산화탄소 2-3 Air_Pollution.pm10_value Number Y 미세먼지정보 2-4 Air_Pollution.pm25_value Number Y 초미세먼지정보 2-5 Air_Pollution.no2_value Number Y 이산화질소 정보 2-6 Air_Pollution.o3_value Number Y 오존 정보 3 PFT_Result Object Y 폐기능 검사 데이터 정보 2-6 PFT_Result.FVC_L Number Y FVC 정보 2-7 PFT_Result.FVC_P Number Y FVC 정보 2-8 PFT_Result.FEV1_L Number Y FEV 정보 2-9 PFT_Result.FEV1_P Number Y FEV 정보 2-10 PFT_Result.FEV1_FVC Number Y FEV / FVC 정보 2-11 PFT_Result.PEF Number Y PEF 정보 2-12 PFT_Result.FEF25_75 Number Y FEF25-75 정보 2) 폐음 메타데이터
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 1 Case_Info Object Y 데이터셋정보 1-1 Case_Info.case_number String Y 데이터셋명 1-2 Case_Info.patient_id String Y 환자 ID 1-3 Case_Info.gender String Y 환자 성별 M, F 1-4 Case_Info.age String Y 환자 나이 1-5 Case_Info.height Number Y 환자 키 1-6 Case_Info.weight Number Y 환자 몸무게 1-7 Case_Info.bmi Number Y 환자 bmi 1-8 Case_Info.date String Y 폐음 녹음일 1-9 Case_Info.time String Y 폐음 녹음시각 1-10 Case_Info.smoking String Y 환자 흡연이력 Never, Ex, Current 1-11 Case_Info.py Number Y 환자 pack year 1-12 Case_Info.residence String N 거주지 1-13 Case_Info.diagnosis String Y 폐기능 진단명 NORMAL, ASTHMA, COPD, IPF 2 Lungsound_Result Object Y 폐음 검수 정보 2-1 Lungsound_Result.good Array Y 품질이 좋은 폐음 원천 파일명 목록 2-2 Lungsound_Result.best String Y 이 환자를 대표할 수 있는 제일 좋은 폐음 원천 파일명 2-3 Lungsound_Result.description String Y 녹음 결과에 대한 Description 3. 라벨링 데이터 예시
(같은 환자에서 측정한 폐기능과 폐음데이터는 라벨데이터도 전반적으로 같음. 차이점은 폐음데이터에는 대기오염데이터가 포함되지 않음.)
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 서울대학교병원
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 신현우 02-740-8285 charlie@snu.ac.kr 자가 검사 데이터 구축 사업 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 서울대학교병원 데이터 수집 분당서울대학교병원 데이터 수집 보라매병원 데이터 수집 강원대학교병원 데이터 수집 부평세림병원 데이터 수집 알투소프트 데이터 정제 및 가공 유비즈정보기술(주) 데이터 검수 마인즈앤컴퍼니 AI 모델 개발 오엠인터랙티브 시범서비스 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 신현우 02-740-8285 charlie@snu.ac.kr
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※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
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