[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

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)

2020년 1년 간 혈당 데이터를 수집한 사람의 체중 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 및 체중 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 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 WT: 몸무게(kg, lbs)

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아이센스의 IoT 혈당측정기와 당뇨 및 혈압 관리 서비스 이용자들의 어플리케이션에서 수집한 혈당, 혈압, 식사, 운동 데이터 [데이터 활용 예시] [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정 일시 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) SBP_NMVL: 수축기 혈압 수치 DBP_NMVL: 이완기 혈압 수치 PSRT: 맥박수 FD_NM: 음식명 MEAL_CLRE: 식사량(kcal) TWT: 총 무게(g) CARBO_GRM: 탄수화물 무게(g) PROT_GRM: 단백질 무게(g) EXRCS_NM: 운동 종류 CNSMP_CLRE: 운동으로 소모된 칼로리(kcal) (운동 종류별 소모량 x 운동 시간(분)) EXRCS_HR_MIN: 운동 진행 시간(분)

[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

대상자의 생활습관 정보(e.g. 식이, 활동량), 생체정보(e.g. 혈압, 혈당) 등을 모니터링 결과를 바탕으로 코디네이터가 제공한 콘텐츠 정보(e.g. 문자, 인포그래픽, 동영상)

[개요] - 평창 농촌에 거주하는 40세 이상 남녀 일반인을 대상자로 구성한 코호트 데이터 - 고혈압을 진단 받은 환자와 그렇지 않은 대조군의 생활습관 및 식습관 데이터를 제공함 [특징] - 한국인의 질병 부담이 가장 큰 심혈관질환 및 만성질환을 중심으로 코호트 구축 [제공항목] - 고혈압 진단여부 - 나이, 성별 - 식습관 - 흡연/음주 습관 - 수면습관 [활용예시] - 개인별 질환 발생 가능성 예측 서비스 - 만성질환 발생가능성 기반 맞춤형 운동/식단 관리 서비스 제공 - 만성질환 발생 가능성 높은 환자 대상 타켓마케팅 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 해당 코호트에 대한 과거력, 가족력, 식습관, 식품섭취빈도, 우울증, 혈액검사, 신체계측 데이터 등 다양한 데이터를 보유 중입니다. 데이터 사용 목적에 맞게 컬럼을 구성하여 별도의 데이터 상품 생산이 가능합니다. 맞춤 데이터 구매를 희망하실 경우, [데이터 개방 요청] 게시판 또는 [Q&A] 게시판에 문의 주시기 바랍니다. (요청 사항 검토 후 제공 불가능한 경우, 제공이 불가할 수 있음을 알려드립니다.)

o (내용) 지사별 건강검진 종별 대상자 및 수검자 인원수 o (대상) 당해연도 건강검진 종별 중 하나라도 대상자인 건강보험 가입자 o (변수 레이아웃) 첨부파일 참고 o (자료제공범위) 조회일자 기준 최근 ‘1개월’ (2023년7월28일~2023년8월28일)

본 데이터는 충청북도 충주시 ‘굿충주헬스케어’ 플랫폼에서 제공되는 건강정보 콘텐츠의 관리 현황을 나타낸 자료로, 콘텐츠 제목, 조회수, 업데이트일 등의 항목으로 구성되어 있음. 콘텐츠는 주로 건강관리, 운동, 영양, 만성질환 예방 등과 관련된 정보로 구성되며, 시민들에게 온라인 기반의 건강생활 실천 유도를 목적으로 제공됨. 조회수 항목은 시민들의 관심도 및 활용도를 파악하는 데 유용하며, 업데이트일을 통해 최신성 여부도 확인 가능함. 해당 데이터는 시민 건강교육 자료의 품질 및 활용도 분석, 콘텐츠 개선 방향 수립, 온라인 건강정보 서비스 운영 성과 평가 등에 활용될 수 있음.