※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
NEW 정상 및 병적보행 융합데이터
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(온라인)
- 유형 텍스트
-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-20 데이터 최종 개방 1.0 2023-05-26 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-03-19 산출물 전체 공개 소개
근감소증 질환 발병에 영향을 미치는 요인들 간의 상관관계 분석을 위한 인공지능 모델 개발에 필요한 임상데이터를 5백명 이상(환자군 3백명, 건강군 2백명 예정임) 대규모 임상자원 대상으로 생산, 개방함.
구축목적
구축목적 고령자의 노쇠질병, 파킨슨 발병을 늦게 진단해서 발생하는 개인과 국가의 건강보험 지출을 절감하고, 고가의 영상진단 전에 대상군 선정에 기술을 적용하여 건보재정을 건전하게 하며, 개인의 노쇠예방 건강 관리를 돕는 AI 기술 개발 벤처 기업에 필요한 대규모의 학습데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 .csv 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 .xml 라벨링 형식 대상자 정보 요약 데이터 활용 서비스 근감소증/노쇠예측 및 재활걷기 코칭 모델 개발(제안기관 개발 계획 AI 모델) 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/보행융합 : 5,371 IMU 관성측정 :10,440 -
MS 키넥트 포항공대 ProMove STT iSen 비플렉스 낙상연기 감정연기 스켈레톤보행분석 IMU IMU IMU IMU IMU 음성 1차 인원 395 395 230 수 수집 5,371 10,440 21,770 건수 2차 인원 416 416 416 277 99 수 (계속359, 신규57) (계속359 ,신규57) (계속359 ,신규57) 수집 5,658 11,218 39,935 3,774 1,349 건수 연기자 인원 40 40 40 40 40 수 수집 1,160 2,316 8,120 600 360 건수 -
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드 근감소증/노쇠예측 및 재활걷기 코칭 모델 개발(제안기관 개발 계획 AI 모델)
- 만성질환 환자 대상으로 진행 단계별 체력과 건강상태 진단에 더불어 액티그라프 활동 데이터 수집
- 걸음에서 걷기 강도와 체력 상태 등 정제·라벨링 데이터 수집
- 딥러닝 학습을 통해,
일상에서 액티그라피 실시간 수집 데이터를 분석하여 걷는 중에 신체의 좌우 흔들림, 근력상태 등을 분석함.
10분 걷기 후 체력의 급격한 하락 위험을 예측
회원에게 걷기 중단과 쉬는 체력회복 과정을 실행하도록 추천
등의 회원의 건강재활 지원 서비스를 제공함.
- 누적 데이터를 활용하여 노쇠 진행 상태, 위험군의 선별을 통한 중재개입 실시
- 일상에서 낙상 등을 예측하고 알람 서비스를 제공함.파킨슨 치료복약 환자의복약순응도 진단 모델
- 파킨슨 환자는 치료약 복용과 적절한 운동의 병행이 중요함.
- 그러나 대부분 환자의 경우 재가 치료에서 복약 여부를 확인하기 위해 약봉지 관리를 실시하고 있으나, 실제 효과가 적으며 독거가구 증가로 어려움이 많음.
- 파킨슨 환자의 복약에 따라 보행 안정성의 증가, 흔들림 감소를 진단하고 이를 복약실시 여부로 추론하는 모델을 개발함
- 복약을 안하는 경우, 체내 약물농도 감소로 보행안전성이 감소하고 흔들림은 증가하게 되며 이를 가족이나 건강코칭 간호사에게 알려주고 환자의 복약을 확인하며, 정확하지 않은 경우 병원 내원을 통한 지원 등을 실시할 수 있음.
- 파킨슨 등 병적 보행 환자이며 복약을 하는 환자 대상으로 모델을 개발하고 실증을 실시함. 디지털 치료제 개발 기업의 맞춤 기술개발 활용 가능
- 디지털 치료제를 5가지로 나눌 수 있으며 ① 복약 관리용 보완 디지털 치료제, ② 질환 관리·예방용 보완 디지털 치료제, ③ 질환 관리·예방용 대체 디지털 치료제, ④ 질환 치료용 보완 디지털 치료제, ⑤ 질환 치료용 대체 디지털 치료제로 분류됨.
[표 ] 디지털 치료제의 유형
구분 디지털치료제의 목적 복약관리 의학적 장애·질병의 의학적 장애·질병의 관리 및 예방 치료 기존 보완제 ① 복약관리용 보완재 ② 질환 관리·예방용 보완재 ④ 질환 치료용 보완재 치료와 기존 치료제를 직접 보완하기 때문에 독립적으로 사용하지 않고 반드시 병용함 관계 대체제 ※ 용도 특성상 기존 치료제 ③ 질환 관리·예방용 대체재 ⑤ 질환 치료용 대체재 를 대체하는 투약 관리용 디지털 치료제는 없음 기존 치료제를 대체하여 독립사용이 가능함 검증 의료적 효능 및 안전성에 대한 검증이 요구됨 의료적 병원 치료 효과 증진 질병 예방 및 진행속도 지연 효과 임상시험에 근거한 효능 및 안전성 치료 효과 중증도·고도 위험 경도·중증도 위험 중증도·고도 위험 임상 근거 임상 시험을 통해 근거 기반 치료 효과가 입증됨 처방 여부 처방 불필요 (Over-the-counter) 의사 처방 필요 의사 처방 필요 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 정상 vs 근감소증 분류 성능 (10s 손목) Text Classification 1D CNN base model AUC-ROC 0.8 단위없음 0.880699999999999 단위없음 2 정상 vs 근감소증 분류 성능 (10s 허리) Text Classification 1D CNN base model AUC-ROC 0.8 단위없음 0.9041 단위없음 3 정상 vs 근감소증 분류 성능 (ST 손목) Text Classification 1D CNN base model AUC-ROC 0.8 단위없음 0.9562 단위없음 4 정상 vs 근감소증 분류 성능 (ST 허리) Text Classification 1D CNN base model AUC-ROC 0.8 단위없음 0.9608 단위없음 5 정상 vs 근감소증 vs 파킨슨 분류 성능 Text Classification AAGCN F1-Score 0.8 점 0.8545 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)
-
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드Key Type Description presentmedicalhistory1-1 string 병명1 dosingstatus string 병용 약물 여부 gender string 성별 medicalhistory string 과거병력 Anony_ID string drug string 약물 과민반응 sleep string 수면시간/하루 surveydate string 설문날짜 bankbook string 통장 사본 유무 waistline string 허리둘레 smoking string 흡연여부 medicinetime string 약물투여경과시간 presentmedicalhistory string 현재 병력 여부 drugchange string 약물 변화 group string 1 : 정상군 2 : 환자군 height string 키 agreement string 동의여부 drinking string 음주여부 hospitalization string 한달 내 입원 여부 medicalhistory3 string 결핵 여부 birth string 생년월일 medicalhistory4 string 간염 여부 allergy string 알러지 weight string 체중 medicine string 당일복용약물 medicalhistory5 string 뇌졸중 여부 medicalhistory6 string 암 여부 medicalhistory7 string 심장질환 여부 musclemass string 근육량 medicalhistory8 string 고지혈증 여부 medicalhistory9 string 기타질병 여부 inbody string 인바디 유무 group1 string 1 : 정상군 2 : 근감소증 3 : 파킨슨 surgerystatus string 1년 이내 수술 여부 bodyfat string 체지방량 graspingpowerr string 악력 R medicalhistory1 string 고혈압 여부 medicalhistory2 string 당뇨 여부 idcard string 신분증 사본 유무 invoice string 이체 수령증 서명 유무 ingestion string 끼/하루 age string 현재일자기준 만 나이 계산 bmi string BMI graspingpowerl string 악력 L presentmedicalhistory1-2 string 진단시기 smoking1 string 흡연 개피/일 presentmedicalhistory2-1 string 병명2 drinking2 string 음주 회/월 drinking1 string 음주 병/회 presentmedicalhistory2-2 string 진단시기 drinking4 string 음주 종류 smoking2 string 흠연 기간/년 hospitalization1 string 입원 질환 hospitalization3 string 입원 날짜 hospitalization2 string 구체적인 입원 사유 drinking3 string 음주 기간 group2 string 정상군 연령구분 group3 string 콩팥병 환자 병기 구분 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info Object 대상자정보 1-1 info.Anony_ID String 대상자 가명화 번호 1-2 info.group String 대상자 구분 1,2 1 : 정상군 2 : 환자군 1-3 info.group1 String Y 대상자 구분 1,2,3 1 : 정상군 2 : 근감소증 3 : 파킨슨 1-4 info.group2 String 정상군 연령구분 1,2,3,4 1. 20대 미만 2. 20세 이상 35세 미만 3. 35세 이상 50세 미만 4. 50대 이상 1-5 info.group3 String 투석환자와 만성콩팥병 환자 만성콩팥병 진단 병기 1,2,3,4,5,6 만성콩팥병 1기 만성콩팥병 2기 만성콩팥병 3기 만성콩팥병 4기 만성콩팥병 5기 투석환자 1-6 info.age String 나이 만 나이 1-7 info.gender String 성별 1,2 1 : 남자 2 : 여자 1-8 info.survey date String 설문날짜 1-9 info.agreement String 동의여부 0,1 1 : 동의 0 : 비동의 1-10 info.medicine String 당일복용약물 1-11 info.medical time Number 약물투여경과시간 1-12 info.medical history String 과거병력 0,1 1 : 유 0 : 무 1-13 info.medical history1 String 고혈압 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-14 info.medical history2 String 당뇨 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-15 info.medical history3 String 결핵 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-16 info.medical history4 String 간염 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-17 info.medical history5 String 뇌졸중 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-18 info.medical history6 String 암 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-19 info.medical history7 String 심장질환 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-20 info.medical history8 String 고지혈증 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-21 info.medical history9 String 기타질병 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-22 info.surgery status String 1년 이내 수술 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-23 info.present medical history String 현재 병력 0,1 1 : 유 0 : 무 1-24 info.present medical history1-1 String 병명1 1-25 info.present medical history1-2 String 진단시기 1-26 info.present medical history2-1 String 병명2 1-27 info.present medical history2-2 String 진단시기 1-28 info.allergy String 알러지 0,1 1 : 유 0 : 무 1-29 info.drug String 약물 과민반응 0,1 1 : 유 0 : 무 1-30 info.drinking String 음주여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-31 info.drinking1 Number 음주 병/회 0~30 1-32 info.drinking2 Number 음주 회/월 0~30 1-33 info.drinking3 Number 음주 기간 0~30 1-34 info.drinking4 String 음주 종류 1-35 info.smoking String 흡연여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-36 info.smoking1 Number 흡연 개피/일 10~20 1-37 info.smoking2 Number 흠연 기간/년 5~50 1-38 info.dosingstatus String 병용 약물 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-39 info.drugchange String 약물 변화 0,1 1 : 유 0 : 무 1-40 info.weigt Number 체중 1~200 1-41 info.height Number 키 1~300 1-42 info.bmi Number BMI 0~200 1-43 info.waistline Number 허리둘레 50~200 1-44 info.bodyfat Number 체지방량 1~200 1-45 info.musclemass Number 근육량 1~200 1-46 info.graspingpowerr Number 악력 R 0~100 1-47 info.graspingpowerl Number 악력 L 0~100 1-48 info.ingestion Number 섭취상태 0~10 끼/하루 1-49 info.sleep Number 수면 0~12 시간/하루 1-50 info.hospitalization String 한달 내 입원 여부 0,1 1 : 유 0 : 무 1-51 info.hospitalization1 String 입원 질환 1-52 info.hospitalization2 String 입원 날짜 2022 1-53 info.hospitalization3 String 구체적인 입원 사유 1-54 info.inbody String 인바디 유무 0,1 1 : 유 0 : 무 1-55 info.idcard String 신분증 사본 유무 0,1 1 : 유 0 : 무
10202
2
2
3
47
2
20221011
1
신장
40
0
0
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0
0
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0
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28.2
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38.4
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 한림대학교 산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김현숙 033-240-5196 keeee@hanmail.com 총괄책임 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 광주과학기술원 데이터 가공 유비플러스 데이터 정제 헬스브릿지 데이터 수집, 정제 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김현숙 033-240-5196 keeee@hanmail.com
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find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
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