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#헬스케어 의료

NEW 생성형AI 초거대 AI 헬스케어 질의응답 데이터

초거대 AI 헬스케어 질의응답 데이터 아이콘 이미지
  • 분야한국어
  • 유형 텍스트
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 7,311 다운로드 : 582 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-08-09 AI모델 소스코드 수정
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 헬스케어 분야에서 전문 지식 내용을 포함한 초거대 AI 모델을 만들기 위한 말뭉치 데이터로 의료 분야 카테고리에 대한 질문 및 답변 유형으로 구성

    구축목적

    - 의료용 챗봇 서비스를 위한 헬스케어 챗봇 학습용 대화 데이터 구축
  • - 최종 증강 데이터 구축량

    질문 어절 수
    질문 어절 수 
    질환 분류 어절
    호흡기질환 540,515
    신장비뇨기질환 664,627
    순환기질환 746,680
    뇌신경정신질환 1,179,013
    유방내분비질환 653,752
    소아청소년질환 438,335
    근골격질환 1,123,839
    치과질환 237,203
    응급질환 656,608
    유전질환 194,578
    귀코목질환 788,691
    기타 371,874
    소화기질환 946,099
    여성질환 741,541
    눈질환 502,573
    감염성질환 959,116
    피부질환 906,534
    성형미용 및 재건 205,132
    종양혈액질환 984,867
    전체 12,841,577

     

    의료진 답변 어절 수
    의료진 답변 어절 수 
    질환 분류 어절
    호흡기질환 1,694,986
    신장비뇨기질환 3,842,939
    순환기질환 2,439,279
    뇌신경정신질환 4,957,681
    유방내분비질환 2,955,153
    소아청소년질환 2,416,840
    근골격질환 4,766,769
    치과질환 932,301
    응급질환 3,116,101
    유전질환 1,659,768
    귀코목질환 4,130,182
    기타 1,392,876
    소화기질환 5,040,068
    여성질환 4,659,717
    눈질환 2,633,944
    감염성질환 4,278,142
    피부질환 4,524,034
    성형미용 및 재건 1,106,395
    종양혈액질환 5,111,776
    전체 61,658,951

     

    의료문서기반 어절 수
    의료문서기반 어절 수 
    질환 분류 어절
    호흡기질환 11,885,475
    신장비뇨기질환 4,459,708
    순환기질환 4,196,568
    뇌신경정신질환 25,210,067
    유방내분비질환 2,156,829
    소아청소년질환 4,375,227
    근골격질환 8,043,873
    치과질환 405,599
    응급질환 18,595,697
    유전질환 5,098,805
    귀코목질환 2,229,483
    기타 5,220,622
    소화기질환 8,276,157
    여성질환 6,178,579
    눈질환 5,147,155
    감염성질환 7,950,851
    피부질환 11,333,081
    성형미용 및 재건 -
    종양혈액질환 31,380,039
    전체 162,143,815

     

    - 데이터 분포
      -  카테고리는 질환 분류, 질환명, 질문 의도 등으로 구성
      - 질환 분류: 감염성 질환, 귀코목 질환, 근골격 질환, 눈질환 등19개
      - 질환명: 궤양성 대장염, 급성 심근경색증, 다운증후군 등 주요질환 500여개
      -  진료과: 마취통증의학과, 피부과, 응급의학과, 이비인후과, 가정의학과, 일반외과, 내과, 순환기내과, 내분비내과,소화기내과, 혈액종양내과, 감염내과, 신장내과, 호흡기내과, 류마티스내과, 심장내과, 알레르기 내과 등
      -  의도: 정의, 증상, 진단, 치료, 예방, 약물, 운동, 재활, 식이/생활 등 11개
      -  카테고리별 목표 비율로 데이터 구축

     

    - 최종 학습용 데이터 구성(라벨링 데이터 JSON파일수 기준)

    최종 학습용 데이터 구성
    분류 데이터 구축 총량
    (100%)
    학습 데이터
    (80%)
    테스트 데이터
    (10%)
    검증 데이터
    (10%)
    질문데이터 1,431,243 1,143,131 146,820 141,292
    답변데이터 2,461,960 1,966,902 249,654 245,404
    합계 3,893,203
    (242,870,922어절)
    3,110,033
    (194,061,198어절)
    396,474
    (24,625,829어절)
    386,696
    (24,183,895어절)
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 인공지능 데이터 활용 AI 모델 개발
    - ETRI T5 (답변 생성) 모델 
    - 성능 지표: 미세조정 학습 모델의 ROUGE 1, 2 점수
    - 성능 목표값: ROUGE 1 ≥ 0.18, ROUGE 2 ≥ 0.025
    - Input data: 질문, output data: 답변

    ETRI T5 (답변 생성) 모델 

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 원천 데이터 설명

    1) 증강 질문 데이터
    -원시데이터 질문데이터를 기반으로 증강
    -질문 카테고리별 분류 후 증강
    -BART모델을 활용한 의미 유지 증강 수행

     

    2) 증강 답변 데이터
    -의사, 간호사 등 의료진이 직접 작성한 건강 정보 데이터
    -카테고리별 증강을 통해 데이터 의미 혼동 방지

     

    3) 증강 답변 데이터(의료 문서 기반)
      -의료 문서, 공개 홈페이지 건강 상식 등 저작권 구매 또는 무료 데이터 활용
      -이를 리소스 데이터로 활용하여 증강 수행


    - 최종 증강 데이터(원천데이터) 규모 

    최종 증강 데이터(원천데이터) 규모
    항목 파일 수(json) 어절 수
    일반인
    질문 데이터
    1,431,243 12,841,577
    의료진
    답변 데이터
    633,637 61,658,951
    의료문서기반
    답변 데이터
    1,762,555 162,143,815
    합계 3,827,435 236,644,343

     

      - 구축된 증강 데이터를 기반으로 최종 학습용 데이터를 구성함
      - 최종 학습용 데이터의 수량: 3,893,203개(파일수)/242,870,922(어절)

     

    - 라벨링 데이터 어노테이션 명세

    라벨링 데이터 어노테이션 명세
    데이터명 AI 모델 Task 어노테이션
    방법
    주요 어노테이션 속성(질의, 답변 공통 속성) 속성 설명 라벨링
    데이터 포맷
    초거대 AI
    헬스케어
    질의응답
    데이터
    답변 생성 태깅 disease_category 질환 분류 JSON
    disease_name 질환명
    intention 질문 의도

     

    - 질문 레이블 데이터(JSON) 어노테이션 표

    질문 레이블 데이터(JSON) 어노테이션 표
    속성 설명
    fileName 파일명
    disease_category 질환 분류
    participantsInfo gender 참여자 성별
    age 참여자 나이
    occupation 참여자 직업
    history 과거병력유무
    rPlace 현 거주지
    disease_name kor 한글 질환명
    eng 영어 질환명
    intention 질문 의도
    question 질문 문장
    entities id 엔티티 id
    text 엔티티 텍스트
    entity 엔티티 값
    position 엔티티 텍스트 시작 위치
    num_or_words 질문 문장 어절 수

     

    - 답변 레이블 데이터(JSON) 어노테이션 표

    답변 레이블 데이터(JSON) 어노테이션 표
    속성 설명
    fileName 파일명
    disease_category 질환 분류
    disease_name kor 한글 질환명
    eng 영어 질환명
    department 진료과
    intention 질문 의도
    answer intro 서론(선택)
    body 본론
    conclusion 결론(선택)
    num_of_words 답변 문장 어절 수

     

    - 원천데이터 및 라벨링 데이터 샘플 

      -질문 데이터 샘플

    질문 데이터 샘플

      - 답변 데이터 샘플
    답변 데이터 샘플

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 미디어젠(주)
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    송민규 02-6429-7104 [email protected] 데이터 정제/가공, 모델링
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜메인 데이터 검수
    ㈜메트릭스 데이터 수집/획득, 크라우드 소싱
    ㈜비디 수집/검수 도구 개발, 모니터링
    ㈜위뉴 데이터 수집/검수
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    송민규 02-6429-7104 [email protected]
    김진아 02-6429-7100 [email protected]
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    송민규 02-6429-7104 [email protected]
    윤종성 02-6429-7100 [email protected]
    저작도구 관련 문의처
    저작도구 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    송주홍 02-2025-4999 [email protected]
    조영진 02-2025-4999 [email protected]
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    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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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.

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