[개요] 고혈압 환자의 라이프로그 데이터를 통한 예측 모델 개발 및 통계적 분석을 위한 인공지능 학습용 데이터 셋 [학습목표] - 라이프로그 데이터와 혈액검사 데이터를 통하여 일반인과 고혈압 환자 예측 모델 개발 - 어떠한 변수가 유의미한지 통계적 분석 (상관도, 기여도 분석) [제공항목] - 고혈압 환자와 일반인의 혈액검사 값인 공복혈당, 총콜레스테롤, LDL, HDL, 중성지방, Hb, 당화혈색소 - 고혈압 환자와 일반인의 라이프로그 데이터 값인 키, 체중, 허리둘레, 혈압, BMI 데이터 및 고혈압 진단 여부를 제공

[개요] - 정상 상태/고칼륨혈증 이벤트 발생 후 2시간 이내 상태/치료 후 상태에서 각각 추출된 12 Lead 다채널 유도 심전도의 신호 데이터 [특징] - 고칼륨혈증의 환자군과 정상인 대조군을 구성하여 데이터 수집 - 심전도 신호의 속성을 파악하여, 환자의 상태 분석 가능 [제공항목] - 연속적인 파형의 수치 데이터 (샘플링주파수 - 500Hz, 5초 혹은 10초 데이터) [활용예시] - 다채널 유도 심전도를 통한 부정맥 악화 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 발생 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 악화 예측 서비스 [데이터 상품성] ㅇ 임상시험을 통해 획득된 실생활 데이터 - 의료기관이 진행한 임상시험을 통해 획득한 신뢰성을 갖춘 데이터 - 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 데이터(real world data) ㅇ 활용성 높은 데이터 - 각종 만성질환 관리 및 예방을 위한 효과적인 활용이 가능한 데이터 - 특정 질환군을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 ㅇ 대표성과 희귀성을 갖춘 데이터 - 데이터 마트나 타 플랫폼에서 쉽게 구하기 어려운 희귀성 있는 데이터 - 다양한 범위의 대사증후군 환자로부터 얻어진 대표성을 갖는 데이터 ※ 맞춤 데이터 안내 등록된 case보다 적거나 많은 case를 원하실 경우, [데이터 개방 요청] 게시판 또는 [Q&A] 게시판에 문의 주시기 바랍니다. 요청 사항을 검토하여, 데이터를 제공 드리도록 하겠습니다. (제공 불가능한 경우, 제공이 불가할 수 있음을 알려드립니다.)

경기도 내의 암수술, 관상동맥우회술, 약처방 등의 관한 병원평가에 관련된 정보 현황 정보입니다.

[개요] - 정상 상태/고칼륨혈증 이벤트 발생 후 2시간 이내 상태/치료 후 상태에서 각각 추출된 12 Lead 다채널 유도 심전도의 신호 데이터 [특징] - 고칼륨혈증의 환자군과 정상인 대조군을 구성하여 데이터 수집 - 심전도 신호의 속성을 파악하여, 환자의 상태 분석 가능 [제공항목] - 연속적인 파형의 수치 데이터 (샘플링주파수 - 500Hz, 5초 혹은 10초 데이터) [활용예시] - 다채널 유도 심전도를 통한 부정맥 악화 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 발생 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 악화 예측 서비스 [데이터 상품성] ㅇ 임상시험을 통해 획득된 실생활 데이터 - 의료기관이 진행한 임상시험을 통해 획득한 신뢰성을 갖춘 데이터 - 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 데이터(real world data) ㅇ 활용성 높은 데이터 - 각종 만성질환 관리 및 예방을 위한 효과적인 활용이 가능한 데이터 - 특정 질환군을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 ㅇ 대표성과 희귀성을 갖춘 데이터 - 데이터 마트나 타 플랫폼에서 쉽게 구하기 어려운 희귀성 있는 데이터 - 다양한 범위의 대사증후군 환자로부터 얻어진 대표성을 갖는 데이터 ※ 맞춤 데이터 안내 등록된 case보다 적거나 많은 case를 원하실 경우, [데이터 개방 요청] 게시판 또는 [Q&A] 게시판에 문의 주시기 바랍니다. 요청 사항을 검토하여, 데이터를 제공 드리도록 하겠습니다. (제공 불가능한 경우, 제공 불가 할 수 있음을 알려드립니다.)

[개요] - 정상 상태/고칼륨혈증 이벤트 발생 후 2시간 이내 상태/치료 후 상태에서 각각 추출된 12 Lead 다채널 유도 심전도의 신호 데이터 [특징] - 고칼륨혈증의 환자군과 정상인 대조군을 구성하여 데이터 수집 - 심전도 신호의 속성을 파악하여, 환자의 상태 분석 가능 [제공항목] - 연속적인 파형의 수치 데이터 (샘플링주파수 - 500Hz, 5초 혹은 10초 데이터) [활용예시] - 다채널 유도 심전도를 통한 부정맥 악화 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 발생 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 악화 예측 서비스 [데이터 상품성] ㅇ 임상시험을 통해 획득된 실생활 데이터 - 의료기관이 진행한 임상시험을 통해 획득한 신뢰성을 갖춘 데이터 - 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 데이터(real world data) ㅇ 활용성 높은 데이터 - 각종 만성질환 관리 및 예방을 위한 효과적인 활용이 가능한 데이터 - 특정 질환군을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 ㅇ 대표성과 희귀성을 갖춘 데이터 - 데이터 마트나 타 플랫폼에서 쉽게 구하기 어려운 희귀성 있는 데이터 - 다양한 범위의 대사증후군 환자로부터 얻어진 대표성을 갖는 데이터 ※ 맞춤 데이터 안내 등록된 case보다 적거나 많은 case를 원하실 경우, [데이터 개방 요청] 게시판 또는 [Q&A] 게시판에 문의 주시기 바랍니다. 요청 사항을 검토하여, 데이터를 제공 드리도록 하겠습니다. (제공 불가능한 경우, 제공이 불가할 수 있음을 알려드립니다.)

인공지능(AI)기반 뇌동맥류 판독 예측 서비스 및 판독 예측 알고리즘 소스코드(2017년 구축) / 의료영상정보(Brain MRA)을 이용하여 뇌동맥류를 진단하는 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘 모델 코드 및 학습 결과 파일을 제공 / 본 데이터는 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘 구동의 핵심인 모델 알고리즘 부분과 학습 결과물로 생성된 신경망 가중치 파일이 동봉되어 있음

웨어러블 기기를 장착하고 높이 100m를 등반하면서 측정되는 단일 심전도 데이터 중 등반 시작 후 5분간의 측정 데이터를 정형화하여 제공함. 데이터 활용 예시 - 단일 심전도를 통한 전해질 수치 분석 서비스 - 단일 심전도를 통한 만성질환 발생 예측 서비스 - 단일 심전도를 통한 만성질환 악화 예측 서비스 * 본 데이터는 데이터 안심구역 전용 데이터입니다.

인공지능(AI)기반 뇌동맥류 판독 예측 서비스 및 판독 예측 알고리즘 소스코드(2018년 구축) / 의료영상정보(Brain MRA)을 이용하여 뇌동맥류를 진단하는 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘 모델 코드 및 학습 결과 파일을 제공 / 본 데이터는 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘 구동의 핵심인 모델 알고리즘 부분과 학습 결과물로 생성된 신경망 가중치 파일이 동봉되어 있음 / 본 의료영상(뇌동맥류) 알고리즘은 2017년도 뇌동맥류 알고리즘을 고도화하여 성능을 개선한 자료임

[개요] - 정상 상태/고칼륨혈증 이벤트 발생 후 2시간 이내 상태/치료 후 상태에서 각각 추출된 12 Lead 다채널 유도 심전도의 신호를 수치화한 데이터 [특징] - 고칼륨혈증의 환자군과 정상인 대조군을 구성하여 데이터 수집 - 측정된 심전도 신호를 기계 판독한 진단내용을 포함하고 있어 폭넓은 데이터 분석 가능 [제공항목] - 성별, 환자나이, 측정일자 - 심전도 신호에 따른 진단내용(기계판독) [활용예시] - 다채널 유도 심전도를 통한 부정맥 악화 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 발생 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 악화 예측 서비스 [데이터 상품성] ㅇ 임상시험을 통해 획득된 실생활 데이터 - 의료기관이 진행한 임상시험을 통해 획득한 신뢰성을 갖춘 데이터 ㅇ 활용성 높은 데이터 - 특정 질환군을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 ㅇ 대표성과 희귀성을 갖춘 데이터 - 데이터 마트나 타 플랫폼에서 쉽게 구하기 어려운 희귀성 있는 데이터 - 다양한 범위의 대사증후군 환자로부터 얻어진 대표성을 갖는 데이터 ※ 맞춤 데이터 안내 - 본 데이터는 데이터안심구역 전용 데이터 입니다. [데이터 개방 요청] 게시판 또는 [Q&A] 게시판에 문의 주시기 바랍니다. 요청 사항을 검토하여, 데이터를 제공 드리도록 하겠습니다. (제공 불가능한 경우, 제공이 불가할 수 있음을 알려드립니다.)