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온라인 안심존 데이터 ?

온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석

입니다.
#근력운동 # 운동기록정보 # 운동처방 # AI학습 # PHR

근력운동 처방 데이터

근력운동 처방 데이터 아이콘 이미지
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 텍스트
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 8,110 다운로드 : 30

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-12-01 데이터 최종 개방
    1.0 2023-04-30 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-01 산출물 전체 공개

    소개

    심혈관, 호흡기, 관절 질환자 및 건강인의 근력운동 처방을 위한 AI 학습용 데이터(국내 최고의 병원 및 기관들에서 수집된 기본적인 운동 처방 및 근력운동 데이터에서 특화된 심혈관 질환, 무릎 골관절염, 스포츠재활 데이터를 통해 PHR, 검진, 설문, 근력, 체력측정의 후향적 데이터와 의료기록, 근력운동기록, 검진정보 등의 전·후향적 데이터)

    구축목적

    심혈관, 호흡기, 관절 질환자 및 건강인의 근력운동 처방을 위한 AI 학습용 데이터 구축을 통해 헬스케어 운동처방 원천기술을 확보하고 만성질환 및 근골격계질환, 근감소증 등 개선을 위한 근력 운동 처방 및 모니터링 서비스를 범국민적으로 활용 할 수 있는 초석을 마련하고자 함
  • 1. 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    데이터 종류 데이터 규모 데이터 유형
    심장 후향 1,163 텍스트
    전향 49 텍스트
    유인케어 48,217 텍스트
    호흡기 후향 242 텍스트
    전향 40 텍스트
    유인케어 35,257 텍스트
    근골격계 후향 2,693 텍스트
    전향 83 텍스트
    유인케어 45,971 텍스트
    건강인 후향 1,880,526 텍스트
    전향 231 텍스트
    유인케어 71,084 텍스트

     

    2. 데이터 분포

     

    - 성별 분포

    성별 분포
    남자 여자
    964,771 1,120,785

    성별 분포 차트

     

    - 질환별 분포(후향)

    질환별 분포(후향)
    심장 호흡기 근골격계 건강인
    49,429 35,539 48,747 1,951,841
    2.40% 1.70% 2.30% 93.60%

    질환별 분포 후향 차트

     

    - 질환별 분포(전향)

    질환별 분포(전향)
    심장 호흡기 근골격계 건강인
    48,266 35,297 46,054 71,315

    질환별 분포 전향 차트

    - 연령별 분포

    연령별 분포
    29세 이하 30-39세 40-49세 50-59세 60-69세 70-79세 80세 이상
    680,887 211,668 251,497 315,091 328,524 244,261 53,628
    33% 10% 12% 15% 16% 12% 3%

     

    연령별 분포 차트

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    ㅇ 시범 AI 모델 개발 결과 
       - 수집된 데이터를 통하여 각 질환별 임상적 필요성 및 유용성이 높은 4개 종류의 인공지능 예측 모델을 개발함. 첫 번째로, 심장질환 환자 대상 유산소 운동 처방을 위한 엠이티(MET, Metabolic Equivalent Task) 예측 모델임. 심장질환 환자를 대상으로 수집된 전·후향 데이터(PHR, 검진, 설문, 근력운동기록, 체력측정 데이터 등)를 활용하여, 운동처방에 임상적으로 가장 중요한 기준이 되는 Grip strength를 예측 가능한 AI 모델을 개발함. 이때 MET (Metabolic Equivalent Task)는 저·중·고 또는 상한·하한으로 2 class 또는 3 class로 카테고리화하여 Ground Truth로 활용함.


    심장질환 환자 대상 유산소 운동 처방을 위한 MET 예측 모델

    <심장질환 환자 대상 유산소 운동 처방을 위한 MET 예측 모델> 
     

     - 두 번째로, 호흡기질환 환자 대상 근력 평가를 위한 Grip strength 예측 모델로서, 전·후향 데이터(PHR, 검진, 설문, 근력운동기록, 체력측정 데이터 등)를 활용하여 AI 모델을 개발함. Grip strength는 수치형 데이터로서, 근감소 진단을 위한 특정 기준 값이 임상적으로 정의되어 있는 것을 기반으로 성별에 따른 임상적 진단 기준에 의해 이분화된 범주형 예측 모델을 개발함

    호흡기질환 환자 대상 근력 평가를 위한 Grip strength 예측 모델

    <호흡기질환 환자 대상 근력 평가를 위한 Grip strength 예측 모델> 

     

    - 세 번째로, 근골격계 환자를 대상으로 수집된 전·후향 데이터(PHR, 검진, 설문, 근력운동기록, 체력측정 데이터 등)를 활용하여, 운동처방에 임상적으로 가장 중요한 기준이 되는 바이오덱스(Biodex)의 Knee Peak Torque를 예측 가능한 모델을 개발함. 이때, Knee Peak Torque는 수치형 데이터로서, 기존 임상에서 활용하고 있는 knee peak torque의 범주형 값을 Ground Truth로 사용함.

    근골격계 환자 대상 근력 평가를 위한 Biodex-Knee extensor peak torque 예측 모델

    <근골격계 환자 대상 근력 평가를 위한 Biodex-Knee extensor peak torque 예측 모델>

     

    - 네 번째로, 건강인 대상 근력 평가를 위한 Grip Strength 예측 모델로서, 건강인을 대상으로 수집된 전·후향 데이터(검진, 설문, 근력운동기록, 체력측정 데이터 등)를 활용하여, 운동처방에 임상적으로 가장 중요한 기준이 되는 Grip Strength를 예측 가능한 AI  모델을 개발하였음. 이때, Grip Strength는 수치형 데이터로서, 근감소 진단을 위한 기준값이 임상적으로 정의되어 있으며, 본 개발에서 Grip Strength에 대해 성별에 ᄄᆞ른 임상적 진단 기준에 의해 이분화된 범주형 예측 모델을 개발함

    건강인 대상 근력 평가를 위한 Grip strength 예측 모델

    <건강인 대상 근력 평가를 위한 Grip strength 예측 모델>

     

    AI 모델 학습 방법

    AI 모델 학습 방법
    심장 유효성 검증 모델 학습 및 검증 조건
    항목명 심장질환 환자 대상 운동 처방을 위한 MET 예측 모델
    검증 방법 모델 검증 코드 제공(.py 형식)
    목적 회귀/분류 모델
    개발 언어 Python 3.7
    프레임워크 tensorflow 2.1
    Scikit learn 0.23.2
    학습 알고리즘 DNN(Deep Neural Network)
    학습 조건 epoch : 10000
    optimizer : Adam
    learning rate : 0.0001
    loss : mse
    Early Stopping : patience(5)
    파일 형식 • 학습 데이터셋: csv
    • 검증 데이터셋: csv
    • 평가 데이터셋: csv
    전체 구축 데이터 대비 모델에 적용되는 비율 AI모델 사용 환자 샘플 비율
    - 클래스 1(저): 10.15%(123)
    - 클래스 2(중): 58.00%(703)
    - 클래스 3(고): 31.85%(386)
    모델 학습 과정별 데이터 분류 및 비율 정보 - Training Set 비율
    (1) 클래스 1(저): 80%(98)
    (2) 클래스 2(중): 80%(563)
    (3) 클래스 2(고): 80%(308)
    - Validation Set
    (1) 클래스 1(저): 10%(12)
    (2) 클래스 2(중): 10%(70)
    (3) 클래스 2(고): 10%(39)
    - Test Set
    (1) 클래스 1(저): 10%(13)
    (2) 클래스 2(중): 10%(70)
    (3) 클래스 2(고): 10%(39)
    제한사항 •심장, 근골격계 : 가천대 / 호흡기, 건강인 : 스위트케이
    학습 기관이 질환별로 달라, 학습방법에서 차이가 있습니다.

     

    AI 모델 학습 방법
    호흡기 유효성 검증 모델 학습 및 검증 조건
    항목명 호흡기질환 환자 대상 근력 평가를 위한 Grip Strength 예측 모델
    검증 방법 모델 검증 코드 제공(.ipynb 형식)
    목적 Catboost 회귀모델로 점수 산출 후 후처리를 통한 양호/허약 사례 분류
    개발 언어 Python 3.8
    프레임워크 catboost
    학습 알고리즘 CatBoostRegressor
    학습 조건 iteration : 50
    learning rate : 1.0
    depth : 15
    subsample : 0.6
    나머지 CatBoostRegressor 기본값
    파일 형식 • 학습 데이터셋: csv
    • 검증 데이터셋: csv
    • 평가 데이터셋: csv
    전체 구축 데이터 대비 모델에 적용되는 비율 AI모델 사용 환자 샘플 비율(수량)
    - 클래스 0(양호): 72.3%(204)
    - 클래스 1(허약): 27.7%(78)
    모델 학습 과정별 데이터 분류 및 비율 정보 - Training Set 비율
    (1) 클래스 0(양호): 80%(163)
    (2) 클래스 1(허약): 80%(62)
    - Validation Set
    (1) 클래스 1(양호): 10%(20)
    (2) 클래스 2(허약): 10%(8)
    - Test Set
    (1) 클래스 1(양호): 10%(21)
    (2) 클래스 2(허약): 10%(8)

     

    AI 모델 학습 방법
    근골격계 유효성 검증 모델 학습 및 검증 조건
    항목명 근골격계 환자 대상 운동 처방을 위한 Biodex 예측
    검증 방법 모델 검증 코드 제공(.py 형식)
    목적 회귀/분류 모델
    개발 언어 Python 3.7
    프레임워크 tensorflow 2.3.0
    Scikit learn 1.0.2
    학습 알고리즘 DNN(Deep Neural Network)
    학습 조건 epoch : 10000
    optimizer : Adam
    learning rate : 0.01
    loss : mse
    Early Stopping : mse, patience (100)
    파일 형식 • 학습 데이터셋: csv
    • 검증 데이터셋: csv
    • 평가 데이터셋: csv
    전체 구축 데이터 대비 모델에 적용되는 비율 AI 모델 사용 환자 샘플 비율
    - 클래스 1(양호): 17.9%(498)
    - 클래스 2(허약): 82.1%(2278)
    모델 학습 과정별 데이터 분류 및 비율 정보 - Training Set 비율
    (1) 클래스 1(양호): 80%(398)
    (2) 클래스 2(허약): 80%(1822)
     
    - Validation Set 비율
    (1) 클래스 1(양호): 10%(50)
    (2) 클래스 2(허약): 10%(227)
     
    - Test Set 비율
    (1) 클래스 1(양호): 10%(50)
    (2) 클래스 2(허약): 10%(229)

     

    AI 모델 학습 방법
    건강인 유효성 검증 모델 학습 및 검증 조건
    항목명 건강인 대상 근력 평가를 위한 Grip Strength 예측 모델
    검증 방법 모델 검증 코드 제공(.ipynb 형식)
    목적 Catboost 회귀모델로 점수 산출 후 후처리를 통한 양호/허약 사례 분류
    개발 언어 Python 3.8
    프레임워크 catboost
    학습 알고리즘 CatBoostRegressor
    학습 조건 iteration : 500
    learning rate : 0.1
    depth : 5
    subsample : 0.9
    나머지 CatBoostRegressor 기본값
    파일 형식 • 학습 데이터셋: csv
    • 검증 데이터셋: csv
    • 평가 데이터셋: csv
    전체 구축 데이터 대비 모델에 적용되는 비율 AI모델 사용 환자 샘플 비율(수량)
    - 클래스 0(양호): 93.1%(1,751,697)
    - 클래스 1(허약): 6.9%(129,060)
    모델 학습 과정별 데이터 분류 및 비율 정보 - Training Set 비율
    (1) 클래스 0(양호): 80%(1,401,356)
    (2) 클래스 1(허약): 80%(103,248)
    - Validation Set
    (1) 클래스 1(양호): 10%(175,170)
    (2) 클래스 2(허약): 10%(12,906)
    - Test Set
    (1) 클래스 1(양호): 10%(175,171)
    (2) 클래스 2(허약): 10%(12,906)
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 심장질환 환자 대상 운동 처방을 위한 MET 예측 Text Classification DNN F1-Score 0.8 0.93
    2 호흡기질환 환자 대상 운동 처방을 위한 Grip Strength 예측 Text Classification CatBoostRegressor F1-Score 0.8 0.81
    3 근골격계 환자 대상 운동 처방을 위한 Biodex 예측 Text Classification DNN F1-Score 0.8 0.96
    4 건강인 대상 근력 평가를 위한 Grip Strength 예측 Text Classification CatBoostRegressor F1-Score 0.8 0.92

    ※ 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 다운로드

    1. 데이터 포맷

    1. 데이터 포맷
    파일 종류 파일 이름 형식
    원천데이터 <질환명>_<수집구분>_<파일명> .xlsx
    라벨링데이터 <질환명>_<수집구분>_<파일명> .xlsx

     

    2. 데이터 구성

    2. 데이터 구성
    심장후향
    항목 타입 필수여부 설명
    DI_Version number y "버전정보"
    DI_Name string y  
    DI_Provider string y "데이터 제공 기관명"
    DI_Date string y "데이터 생성 날짜"
    PI_PatientId string y "기본신상정보 > 대상자 No"
    PI_Age number y "기본신상정보 > 나이"
    PI_Sex number y "기본신상정보 > 성별"
    AERMET_Maximum number y "유산소 운동부하검사 > MaximalMET"
    Label string y  
    MICAD_Angina Number n  
    MICAD_NSTEMI Number n  
    MICAD_STEMI Number n  
    MI_CongestiveHeartFailure Number n  
    MIVHD_MitralStenosis Number n  
    MIVHD_MitralRegurgitation Number n  
    MIVHD_AorticStenosis Number n  
    MIVHD_AorticRegurgitation Number n  
    MIVHD_PulmonaryStenosis Number n  
    MIVHD_PulmonaryRegurgitation Number n  
    MIA_AtrialFibrillation Number n  
    MIA_ParoxysmalSupraventricularTachycardia Number n  
    MIA_SickSinusSyndrome Number n  
    MIA_ArteriovenousBlock Number n  
    MIA_Others Number n  
    MI_AorticDissection Number n  
    MI_AorticAneurysm Number n  
    MIUD_Hypertension Number n  
    MIUD_Diabetes Number n  
    MIUD_Hyperlipidemia Number n  
    MIUD_Liver Number n  
    MIUD_Lungs Number n  
    MIUD_Cancer Number n  
    MI_HeartSurgery Number n  
    MI_HeartProcedure Number n  
    MI_OtherSurgeries Number n  
    PI_Height Number n  
    PI_Weight Number n  
    PI_BMI Number n  
    QM_Stroke Number n  
    QM_HeartDisease Number n  
    QM_Hypertension Number n  
    QM_Diabetes Number n  
    QM_Hyperlipidemia Number n  
    QM_PulmonaryTuberculosis Number n  
    Q_Smoking Number n  
    Q_Drinking Number n  
    QE_HighIntensityExercise Number n  
    QE_ModerateIntensityExercise Number n  
    QE_WalkMoreThan30Minutes Number n  
    QD_Food Number n  
    QD_MeatConsumption Number n  
    QDL_Walking Number n  
    QDL_BathAndDress Number n  
    QDL_PainAndDiscomfort Number n  
    QDL_Medication Number n  
    QDL_ForgotMedication Number n  
    QDL_BothersomeMedication Number n  
    QDL_StopMedication Number n  
    QHDS_ChestPain Number n  
    QHDS_ChinNeckBackPain Number n  
    QHDS_WeakAndDizzy Number n  
    QHDS_ArmShoulderPain Number n  
    QHDS_OutOfBreath Number n  
    QE5_ExerciseAbility Number n  
    QE5_SelfCare Number n  
    QE5_DailyLife Number n  
    QE5_PainDiscomfort Number n  
    QE5_AnxietyDepression Number n  
    QE5_TotalScore Number n  
    QSF_Strength Number n  
    QSF_WalkingAssistance Number n  
    QSF_StandUpFromAChair Number n  
    QSF_WalkUpStairs Number n  
    QSF_Fall Number n  
    QSF_TotalScore Number n  
    QK_WalkDownStairs Number n  
    QK_WalkUpHill Number n  
    QK_WalkSlowly Number n  
    QK_WalkNormally Number n  
    QK_WalkQuickly Number n  
    QK_CarryHeavyObject Number n  
    QK_Hiking Number n  
    QK_Running Number n  
    QK_Showering Number n  
    QK_Chores Number n  
    QK_SexualActivity Number n  
    QK_LightExercise Number n  
    QK_MediumExercise Number n  
    QK_StrenuousExercise Number n  
    QK_DressedUndressed Number n  
    QK_TotalScore Number n  
    QK_Class Number n  
    PEGS_Rt Number n  
    PEGS_Lt Number n  
    PEGS_BestScore Number n  
    PEE_6MinutesWalkTest Number n  
    AELT_MaximalOxygenConsumption Number n  
    AELT_MaximalVentilatoryThreshold Number n  
    AELT_MaximalHeartRate Number n  
    AELT_RestHeartRate Number n  
    AELT_PredictedMaximalHeartRate Number n  
    AELT_MaximalMET Number n  
    AELT_VEVCO2 Number n  
    AELT_MaximalO2Pulse Number n  
    AELT_PredictedMaximalVO2 Number n  
    AELT_MaximalSystolicBP Number n  
    AELT_MaximalDistolicBP Number n  
    AELT_RestSystolicBP Number n  
    AELT_RestDistolicBP Number n  
    AELT_ExerciseDuration Number n  
    AELT_MaximalRespiratoryExchangeRatio Number n  
    AELT_5GradeAnginaScale Number n  
    AELT_5GradeDyspneaScale Number n  
    AELT_MaximalRatePressureProduct Number n  
    AELT_MaximalRatePerceivedExcertion Number n  
    AELT_RiskType Number n  
    AERMET_Mininum Number n  
    AERHB_Maximum Number n  
    AERHB_Minimum Number n  
    QPD_Exercise Number n  
    QPD_StrengthTraining Number n  
    QPD_Walking Number n  
    QPD_IndoorBiking Number n  
    QPD_Others Number n  
    QST_Type Number n  
    QST_Time Number n  
    QST_NoOfTimesPerDay Number n  
    QST_NoOfTimesPerWeek Number n  
    QW_Time Number n  
    QW_NoOfTimesPerDay Number n  
    QW_NoOfTimesPerWeek Number n  
    QW_Location Number n  
    QIB_Time Number n  
    QIB_NoOfTimesPerDay Number n  
    QIB_NoOfTimesPerWeek Number n  
    QIB_LevelOfExercise Number n  
    QO_Time Number n  
    QO_NoOfTimesPerDay Number n  
    QO_NoOfTimesPerWeek Number n  
    B_KneeExRNm Number n  
    B_KneeFlRNm Number n  
    B_KneeExLNm Number n  
    B_KneeFlLNm Number n  
    B_KneeExRBwt Number n  
    B_KneeFlRBwt Number n  
    B_KneeExLBwt Number n  
    B_KneeFlLBwt Number n  

     

    심장전향
    심장전향
    항목 타입 필수여부 설명
    DI_Version number y "버전정보"
    DI_Name string y  
    DI_Provider string y "데이터 제공 기관명"
    DI_Date string y "데이터 생성 날짜"
    PI_PatientId string y "기본신상정보 > 대상자 No"
    PI_Age number y "기본신상정보 > 나이"
    PI_Sex number y "기본신상정보 > 성별"
    AERMET_Maximum number y "유산소 운동부하검사 > MaximalMET"
    Label string y  
    MICAD_Angina Number n  
    MICAD_NSTEMI Number n  
    MICAD_STEMI Number n  
    MI_CongestiveHeartFailure Number n  
    MIVHD_MitralStenosis Number n  
    MIVHD_MitralRegurgitation Number n  
    MIVHD_AorticStenosis Number n  
    MIVHD_AorticRegurgitation Number n  
    MIVHD_PulmonaryStenosis Number n  
    MIVHD_PulmonaryRegurgitation Number n  
    MIA_AtrialFibrillation Number n  
    MIA_ParoxysmalSupraventricularTachycardia Number n  
    MIA_SickSinusSyndrome Number n  
    MIA_ArteriovenousBlock Number n  
    MIA_Others Number n  
    MI_AorticDissection Number n  
    MI_AorticAneurysm Number n  
    MI_DilatedCardiomyoPaythy Number n  
    MI_PacemakerOrICDInsertion Number n  
    MIUD_Hypertension Number n  
    MIUD_Diabetes Number n  
    MIUD_Hyperlipidemia Number n  
    MIUD_Liver Number n  
    MIUD_Lungs Number n  
    MIUD_Cancer Number n  
    MI_HeartSurgery Number n  
    MI_HeartProcedure Number n  
    MI_OtherSurgeries Number n  
    PI_Height Number n  
    PI_Weight Number n  
    PI_BMI Number n  
    I_SMI Number n  
    I_RtArm Number n  
    I_LtArm Number n  
    I_RtLeg Number n  
    I_LtLeg Number n  
    QM_Stroke Number n  
    QM_HeartDisease Number n  
    QM_Hypertension Number n  
    QM_Diabetes Number n  
    QM_Hyperlipidemia Number n  
    QM_PulmonaryTuberculosis Number n  
    Q_Smoking Number n  
    Q_Drinking Number n  
    QE_HighIntensityExercise Number n  
    QE_ModerateIntensityExercise Number n  
    QE_WalkMoreThan30Minutes Number n  
    QD_Food Number n  
    QD_MeatConsumption Number n  
    QDL_Walking Number n  
    QDL_BathAndDress Number n  
    QDL_PainAndDiscomfort Number n  
    QDL_Medication Number n  
    QDL_ForgotMedication Number n  
    QDL_BothersomeMedication Number n  
    QDL_StopMedication Number n  
    QHDS_ChestPain Number n  
    QHDS_ChinNeckBackPain Number n  
    QHDS_WeakAndDizzy Number n  
    QHDS_ArmShoulderPain Number n  
    QHDS_OutOfBreath Number n  
    QE5_ExerciseAbility Number n  
    QE5_SelfCare Number n  
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    호흡기후향
    호흡기후향
    항목 타입 필수여부 설명
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    호흡기전향
    호흡기전향
    항목 타입 필수여부 설명
    DI_Version number y "버전정보"
    DI_Name string y  
    DI_Provider string y "데이터 제공 기관명"
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    AELT_ExerciseDuration Number n  
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    AERMET_Maximum Number n  
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    Label string y  

     

    근골격계 후향
    근골격계 후향
    항목 타입 필수여부 설명
    DI_Version number y "버전정보"
    DI_Name string y  
    DI_Provider string y "데이터 제공 기관명"
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    근골격계 전향
    근골격계 전향
    항목 타입 필수여부 설명
    DI_Version number y "버전정보"
    DI_Name string y  
    DI_Provider string y "데이터 제공 기관명"
    DI_Date string y "데이터 생성 날짜"
    PI_PatientId string y "기본신상정보 > 대상자 No"
    PI_Age number y "기본신상정보 > 나이"
    PI_Sex number y "기본신상정보 > 성별"
    B_KneeExRNm number y "근력평가(Biodex) > knee ex_R(Nm)"
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    Label string y  
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    FPAV60LL_AverageSpeed Number n  
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    건강인후향
    건강인후향
    항목 타입 필수여부 설명
    DI_Version number y "버전정보"
    DI_Name string y  
    DI_Provider string y "데이터 제공 기관명"
    DI_Date string y "데이터 생성 날짜"
    PI_PatientId string y "기본신상정보 > 대상자 No"
    PI_Age number y "기본신상정보 > 나이"
    PI_Sex number y "기본신상정보 > 성별"
    PEGS_Rt number n "체력_성인 > 근기능(상지) > 절대악력D"
    PEGS_Lt number n "체력_성인 > 근기능(상지) > 절대악력ND"
    PEGS_BestScore number y "체력_성인 > 근기능(상지) > best값"
    Label string y  
    PI_Height Number n  
    PI_Weight Number n  
    PI_BMI Number n  
    PI_BodyFat Number n  
    PEGS_Relative Number n  
    PEGS_RelativePct Number n  
    PEME_CrossSitUp Number n  
    PEME_CrossSitUpPct Number n  
    PECE_20MetersShuttleRun Number n  
    PECE_20MetersShuttleRunPct Number n  
    PECE_TreadmillAndStepTest Number n  
    PECE_TreadmillAndStepTestPct Number n  
    PEF_SitAndReach Number n  
    PEF_SitAndReachPct Number n  
    PEMF_SitAndStand30Seconds Number n  
    PEMF_SitAndStand30SecondsPct Number n  
    PECE_WalkInPlaceFor2Minutes Number n  
    PECE_WalkInPlaceFor2MinutesPct Number n  
    PECE_6MinutesWalk Number n  
    PECE_6MinutesWalkPct Number n  
    PEB_TurnBackToChairFrom3MetersTarget Number n  
    PEB_TurnBackToChairFrom3MetersTargetPct Number n  
    PEC_8ShapeWalk Number n  
    PEC_8ShapeWalkPct Number n  

     

    ※ 더 자세한 내용은 데이터 설명서 파일 참고

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 고려대학교산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    이상헌 02-2286-1419 [email protected] 연구책임자
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    동아대학교산학협력단 데이터 수집
    부산대학교병원 데이터 수집
    (의료)길의료재단 데이터 가공, 검사, AI모델 개발
    ㈜스위트케이 데이터 정제, 가공, 검사, 저작도구 개발, AI모델 개발
    하늘스포츠재활센터 데이터 수집
    ㈜휴니버스글로벌 데이터 정제
    ㈜휴스파인 데이터 정제
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
    * 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
    * 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석

    1. AI 허브 접속
      신청자
    2. 안심존
      사용신청
      신청자신청서류 제출*
    3. 심사구축기관
    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
    3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
    4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
    5. 보안서약서 [다운로드]
    ※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다.

  • 신청 및 이용관련 문의는 [email protected] 또는 02-525-7708, 7709로 문의

데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.