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연세대학교원주산학협력단 - [AI 학습용 데이터셋] 고혈압환자의 라이프로그 데이터
[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
데이터 정보
연관 데이터
연세대학교원주산학협력단 - [AI 학습용 데이터셋] 당뇨환자의 라이프로그 데이터
공공데이터포털
[개요] 당뇨 환자의 라이프로그 데이터를 통한 예측 모델 개발 및 통계적 분석을 위한 인공지능 학습용 데이터 셋 [학습목표] - 라이프로그 데이터와 혈액검사 데이터를 통하여 일반인과 당뇨 환자 예측 모델 개발 - 통계적 기법을 사용한 변수 기여도 분석 [제공항목] - 당뇨환자와 일반인의혈액검사 값인 공복혈당, 총콜레스테롤, LDL, HDL, 중성지방, Hb, 당화혈색소 - 당뇨환자와 일반인의 라이프로그 데이터 값인 키, 체중, 허리둘레, 혈압, BMI 데이터 및 고혈압 진단 여부를 제공
연세대학교원주산학협력단 - 일반인 및 고혈압 환자 라이프로그 융합데이터(혈액검사 포함)
공공데이터포털
일반인과 고혈압환자의 공복혈당, 총콜레스테롤, LDL, HDL, 중성지방, Hb, 당화혈색소, 키, 체중, 허리둘레, 혈압, BMI 데이터 및 고혈압 진단 여부를 제공
한림대학교산학협력단 - 경도인지장애코호트 라이프로그데이터(2022년)
공공데이터포털
경도인지장애 환자의 혈압, 혈당, 신체활동량 정보에 대한 데이터
(주)레몬헬스케어 - 고혈압 환자정보
공공데이터포털
 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
연세대학교원주산학협력단 - [가상] 원주 코호트 고혈압 환자의 기반 조사 가상데이터 생활습관 및 식습관
공공데이터포털
본 데이터는 "원주연세의료원: 원주 코호트 고혈압 환자의 기반 조사 데이터_생활습관 및 식습관"를 기반으로, VAE(Variational Auto Encoder) 모델을 활용해 생성된 가상 의료 데이터입니다. 개인정보를 포함하지 않으면서도 원본과 통계적으로 유사한 특성을 지니고 있어 임상 연구 및 의료 알고리즘 개발에 적합합니다. 원본 데이터 링크 https://bigdata-lifelog.kr/portal/find/dataList?mode=detail&name=ywm20211126153650
휴레이포지티브 - 만성질환 관리 서비스 혈압 수집 데이터
공공데이터포털
만성질환 관리 서비스 3종의 병원 및 개인 사용자의 자가 입력 및 혈압계 연동 혈압값 입력 데이터
아이센스 - 체중 데이터가 수집된 사람의 혈압 데이터
공공데이터포털
2020년 1년 간 체중 데이터를 수집한 사람의 혈압 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈압 측정 횟수에 따른 혈압 및 체중 관리 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 SBP_NMVL: 수축기 혈압 수치 DBP_NMVL: 이완기 혈압 수치 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 WT: 몸무게(kg, lbs)
아이센스 - [AI 학습용] 당뇨인의 혈당 수치에 영향을 주는 요소
공공데이터포털
당뇨인의 라이프로그 데이터로 혈당 수치에 영향을 주는 여러 가지 요소 분석 가능 AI 학습용 데이터 셋 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 SEX_CD: 성별 코드 - 1: 남자 - 2: 여자 PTNA_AGRDE_CD: 10세 단위 연령대 코드 - 0: 0~9세 - 10: 10~19세 - 20: 20~29세 - 30: 30~39세 - 40: 40~49세 - 50: 50~59세 - 60: 60~69세 - 70: 70~79세 - 80: 80~89세 - 90: 90~99세 MSRM_DT: 측정일시 ISN_MSRM_ERA_CD: 아이센스 측정 시기 코드 - B: 아침, B0: 공복, B1: 아침식사 후 1시간, B2: 아침식사 후 2시간 - L: 점심, L0: 점심식사 전, L1: 점심식사 후 1시간, L2: 점심식사 후 2시간 - D: 저녁, D0: 저녁식사 전, D1: 저녁식사 후 1시간, D2: 저녁식사 후 2시간 - S0: 취침전, N0: 기타, E0: 운동 전, E2: 운동 후 BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) PHSC_TYPE_NM: 약제 유형 명 DRUG_CAPA_UNIT_NM: 약 종류 및 단위 DRUG_CAPA: 약 용량(U) FD_NM: 음식 명 MEAL_CLRE: 식사량(kcal) TWT: 총 무게(g) CARBO_GRM: 탄수화물 무게(g) PROT_GRM: 단백질 무게(g) SBP_NMVL: 수축기 혈압 수치 DBP_NMVL: 이완기 혈압 수치 PSRT: 맥박수 EXRCS_NM: 운동 종류 CNSMP_CLRE: 운동으로 소모된 칼로리(kcal) (운동 종류 x 운동 시간(분)) EXRCS_HR_MIN: 운동 진행 시간(분) WT: 체중(kg) BMI_NMVL: 신체질량지수(kg/(m²))
아이센스 서버에 누적된 혈압 데이터
공공데이터포털
2021년까지 아이센스 어플리케이션을 통해서 수집한 혈압 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈압 측정 횟수에 따른 혈압 관리 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 SBP_NMVL: 수축기 혈압 수치 DBP_NMVL: 이완기 혈압 수치 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