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본 데이터는

온라인 안심존 데이터

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

입니다.

#헬스케어 의료

자가 폐기능 검사 데이터

분야헬스케어
구분 안심존(온라인)
유형 센서

구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 4,492 다운로드 : 29

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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

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 구축량	2022년/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

1. 데이터 구축 규모1) 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) 폐음

1. 데이터 구축 규모2) 폐음
폐질환 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) 폐기능

2. 데이터 분포1) 폐기능
항목	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)	24.06%
	ASTHMA	8.31%
	(66세 이상)	8.31%
	COPD	15.42%
	(66세 미만)	15.42%
	COPD	27.14%
	(66세 이상)	27.14%
	IPF	5.15%
	(66세 미만)	5.15%
	IPF	7.13%
	(66세 이상)	7.13%
	NORMAL	8.00%
	(66세 미만)	8.00%
	NORMAL	4.80%
	(66세 이상)	4.80%

2) 폐음

2. 데이터 분포2) 폐음
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)	15.41%
	ASTHMA	11.05%
	(66세 이상)	11.05%
	COPD	12.79%
	(66세 미만)	12.79%
	COPD	26.16%
	(66세 이상)	26.16%
	IPF	3.20%
	(66세 미만)	3.20%
	IPF	10.76%
	(66세 이상)	10.76%
	NORMAL	9.59%
	(66세 미만)	9.59%
	NORMAL	11.05%
	(66세 이상)	11.05%

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드
저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드
1. 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

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)

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

1. 대표 도면
대표 도면 1

대표 도면 2

2. 라벨링 데이터 구성
1) 폐기능 라벨링 데이터

2. 라벨링 데이터 구성1) 폐기능 라벨링 데이터
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	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

2. 라벨링 데이터 구성2) 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
	2-3	Lungsound_Result.description	String	Y	Description

3. 라벨링 데이터 예시
(같은 환자에서 측정한 폐기능과 폐음데이터는 라벨데이터도 전반적으로 같음. 차이점은 폐음데이터에는 대기오염데이터가 포함되지 않음.)

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 서울대학교병원

수행기관(주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
신현우	02-740-8285	[email protected]	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	[email protected]

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