 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 이상 지질혈증 환자수 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2020년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 이상 지질혈증 환자의 정의는 혈증질환으로 진단된 환자를 정의함. * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2020년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 질환명 : 혈증질환명 - 진단명 : 혈증질환으로 발생된 법정 질병 명칭 - 환자수 : 혈증질환 법정 질병 명칭에 대한 환자수 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 혈증질환 환자의 월별 증감 추이 2) 혈증질환 환자의 세부 질병 구분에 따른 환자 분포

 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 고혈압 환자수 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2020년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 고혈압 환자의 정의는 고혈압으로 진단된 환자를 정의함. * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2020년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 질환명 : 고혈압 질환명 - 진단명 : 고혈압으로 발생된 법정 질병 명칭 - 환자수 : 고혈압 법정 질병 명칭에 대한 환자수 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 고혈압 환자의 월별 증감 추이 2) 고협압 환자의 세부 질병 구분에 따른 환자 분포

 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 기저질환의 환자수 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2020년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 기저질환의 정의는 환자가 평소 가지고 있는 만성적인 질병으로 정의함. - 기저질환의 구분은 아래와 같이 6가지 질환으로 구분함. 1. 내분비 장애 2. 심혈관 질환 3. 만성 신장 질환 4. 만성 호흡기 질환 5. 신경계 질환 6. 소화기 질환 * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2020년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 질환구분명 : 기저질환의 6가지 질환 구분명 - 환자수 : 6가지 질환 구분에 대한 환자 수 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 기저질환 환자의 월별 증감 추이 2) 기저질환 질환 구분에 따른 환자 분포

 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 심장질환 환자수 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2020년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 심장질환 환자의 정의는 심장질환으로 진단된 환자를 정의함. * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2020년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 질환명 : 심장질환명 - 진단명 : 심장질환으로 발생된 법정 질병 명칭 - 환자수 : 심장질환 법정 질병 명칭에 대한 환자수 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 심장질환 환자의 월별 증감 추이 2) 심장질환 환자의 세부 질병 구분에 따른 환자 분포

 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 법정 감염병 환자수 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2020년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 감염병 환자의 정의는 법정 감염병으로 진단된 환자를 정의함. * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2020년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 법정감염병구분코드 : 1등급부터 4등급까지 감염병에 대한 법정등급 구분 - 진단명 : 법정 감염병 질병 명칭 - 전체 환자수 : 법정 감염병 질병 명칭에 대한 전체 환자수 - 입원 환자수 : 법정 감염병 질병 명칭에 대한 입원 환자수 - 입원 환자비율 : 법정 감염병 질병 명칭에 대한 입원 환자 비율 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 감염병 환자의 월별 증감 추이 2) 감염병 환자의 세부 질병 구분에 따른 입원환자 비율

 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 감염병 환자 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2022년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 감염병 환자의 정의는 법정 감염병으로 진단된 환자를 정의함. * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2022년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 감염병 환자수 : 법정 감염병 진단받은 환자수 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 감염병 환자의 월별 증감 추이

 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 법정 감염병 환자수 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2020년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 감염병 환자의 정의는 법정 감염병으로 진단된 환자를 정의함. * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2020년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 법정감염병구분코드 : 1등급부터 4등급까지 감염병에 대한 법정등급 구분 - 진단명 : 법정 감염병 질병 명칭 - 전체 환자수 : 법정 감염병 질병 명칭에 대한 전체 환자수 - 외래 환자수 : 법정 감염병 질병 명칭에 대한 외래 환자수 - 외래 환자비율 : 법정 감염병 질병 명칭에 대한 외래 환자 비율 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 감염병 환자의 월별 증감 추이 2) 감염병 환자의 세부 질병 구분에 따른 외래환자 비율

2021년까지 아이센스 어플리케이션을 통해서 수집한 인슐린 데이터 [데이터 활용 예시] - 당뇨인들이 사용하는 인슐린 타입/이름 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 INSLN_KIND_NM: 인슐린 타입 - rapid 초속형 - regular: 속효성 - long: 장시간형 - nph: 중간형 - mixtype: 혼합형 INSLN_NM: 인슐린 명 INSLN_INJC_QTY: 인슐린 투여량(U)

2020년 1년 간 혈당 데이터를 수집한 사람의 인슐린 데이터 [데이터 활용 예시] - 당뇨인들이 사용하는 인슐린 타입/이름 분석 - 인슐린 타입/이름/투여량에 따른 혈당 추이 분석 - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 혈당 수치과의 상관관계 및 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 INSLN_KIND_NM: 인슐린 타입 - rapid 초속형 - regular: 속효성 - long: 장시간형 - nph: 중간형 - mixtype: 혼합형 INSLN_NM: 인슐린 명 INSLN_INJC_QTY: 인슐린 투여량(U) BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후

임신성 당뇨인의 건강관리를 위한 어플리케이션에서 수집한 이용자들의 혈당 데이터 [특징] 임신성 당뇨인의 건강관리를 위한 어플리케이션을 통해 수집한 혈당 데이터 부가적으로 임신성 당뇨인의 신체 및 병력 정보와 임신 관련 데이터가 어플리케이션을 통해 기록 및 수집됨 [제공 항목] - 생년(나이), 측정 시간, 측정 시 식사 여부, 혈당 값 [활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 기간에 따른 혈당 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 측정 시기에 따른 혈당 값과의 상관관계 및 추이 분석 - 개인의 만성질환정보(고혈압, 고지혈증, 당뇨 가족력 등)에 따른 혈당 관리 분석 - 개인의 나이(생년), 출산 경험 등에 따른 혈당 측정 횟수 및 혈당 관리 추이 분석 [데이터 상품성] - 임신성 당뇨인이 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 혈당 데이터 - 특정 질환군(임신성 당뇨)을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 - 세분화된 식후(1시간/2시간) 혈당 측정 데이터 분석을 통해 더 상세한 혈당 관리 상태 분석 가능 [데이터 속성 설명] * 임신성 당뇨병 환자의 혈당 데이터 DATA_ID: 데이터 아이디 USER_DV_NO: 사용자별 구분 USER_MCNG_SN: 사용자 매칭 일련번호 MSRM_DT: 측정 일시 ISN_MSRM_ERA_CD: 아이센스 측정 시기 코드 - B0: 공복 - B1: 아침식사 후 1시간 - B2: 아침식사 후 2시간 - L0: 점심식사 전 - L1: 점심식사 후 1시간 - L2: 점심식사 후 2시간 - D0: 저녁식사 전 - D1: 저녁식사 후 1시간 - D2: 저녁식사 후 2시간 - S0: 취침전 - N0: 기타 BLSG_NMVL: 혈당 수치 (mg/dL)