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한국지능정보사회진흥원 - 단계별 욕창 환부 이미지 데이터
욕창 및 기타감별 궤양을 판단하기 위한 의료 이미지 데이터셋 구축 [개요] ㅇ 욕창 및 기타감별 궤양을 판단하기 위한 의료 이미지 데이터셋 구축 ㅇ 의료 영상의 판독 결과와 진단 및 치료에 영향을 주는 임상 정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축 ㅇ 구축된 AI데이터를 이용하여 의료 단계별 의사결정에 직간접적 영향을 줄 수 있는 AI모델 제시 ㅇ URL : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=509 [특징] ㅇ 욕창 환부 이미지 라벨링은 욕창 4단계 및 기타 감별 궤양, 정상 부위로 진행됨 ㅇ 욕창의 경우 1~4단계로 라벨링 ㅇ 기타 감별 궤양은 6종으로 미분류 욕창, 당뇨병성 궤양, 습윤 궤양, 의료기기 기반 조직 손상, 장시간 압력 노출 조직 손상, 심주조직 손상으로 라벨링 ㅇ 원천데이터는 .jpg, 라벨링데이터는 .json [활용사례] ㅇ 욕창 4단계 및 기타 감별 궤양 진단 AI알고리즘 개발 ㅇ 개발된 욕창 진단 알고리즘을 사용하여 전국 요양병원 및 각 지방의 보건소, 보건지소에서 환자를 평가하고 이송/회송 하는데 활용 가능
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환자 피부 영상을 기반으로 건선, 아토피 피부염, 여드름 등 피부 질환 데이터셋 [개요] ㅇ 환자 피부 영상을 기반으로 건선, 아토피 피부염, 여드름 등 피부 질환 데이터셋 ㅇ 염증성 피부질환, 피부종양 등을 포함한 총 32종류의 피부질환 및 정상피부 데이터 구축 ㅇ URL : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=230 [특징] ㅇ 개인정보보호법으로 인해 수집 및 활용이 어려운 32종류의 피부질환 임상데이터를 국내 10개 대학병원에서 수집한 데이터셋 ㅇ 기존 병원 데이터 및 사업 목적으로 수집한 데이터를 피부과 의사가 검수하였으며 인공지능 학습에 활용 가능한 10만6천건의 원천 데이터를 확보 [활용사례] 피부 병변 면적 계산 AI알고리즘 개발 초기 피부질환 감별 및 예후 예측 알고리즘 개발