건강보험심사평가원 인공지능 의료영상(뇌동맥류) 판독지원 알고리즘 정보 v2

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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

건강보험심사평가원 인공지능 의료영상 판독지원 알고리즘 정보 폐암

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인공지능(AI)기반 폐암 판독 예측 서비스 및 판독 예측 알고리즘 소스코드(2018년 구축) / 의료영상정보(Body PET-CT)를 이용하여 폐암을 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

한국지능정보사회진흥원 - 단계별 욕창 환부 이미지 데이터

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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

식품의약품안전처 인공지능 개발을 위한 알약 이미지 데이터

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의약품 식별표시 인식을 통해 당해 의약품 정보를 보다 쉽고 간편하게 접근할 수 있도록 "의약품 안전 사용을 위한 전자적 정보제공 체계구축" 용역연구 완료에 따라 정보 공개 * 상세 내용은 약학정보원 홈페이지 참고 https://www.health.kr/notice/notice_view.asp?show_idx=1001&search_value=&search_term=&paging_value=&setLine=&setCategory

한국지능정보사회진흥원 - 심장질환 진단을 위한 심전도 데이터

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심장질환 분야에서 가장 보편적으로 활용되고 있는 심전도 검사와 관련하여 다양한 AI 연구개발에 활용될 수 있는 관련 유관데이터 [개요] ㅇ 심장질환 분야에서 가장 보편적으로 활용되고 있는 심전도 검사와 관련하여 다양한 AI 연구개발에 활용될 수 있는 관련 유관데이터 ㅇ URL : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=529 [특징] 정확하고 효율적인 의료서비스를 지원하는 AI기술 개발이 가능하도록 심장질환 분야에서 일차적으로 활용되는 심전도 데이터와 그 활용성을 극대화 할 수 있는 유관 데이터를 포함하는 ‘학습용 표준 빅데이터’ [활용사례] 심장질환 관련 AI 진단 보조 서비스, 심장질환의 조기진단, 심장질환 진단과정의 최적화

㈜이노핀 - 스마트모멘텀 20

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모멘텀 감소 종목을 조기 감지하는 딥러닝 위험중립형 포트폴리오 데이터

건강보험심사평가원 의료영상진료정보조회서비스

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진료분야 기준으로 의료영상데이터의 진료 및 의료기기 촬영정보 통계현황을 조회하는 의료영상진료정보 조회서비스

연세대학교원주산학협력단 - [AI 학습용 데이터셋] 다채널 유도 심전도의 파형 데이터

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[개요] - 정상 상태/고칼륨혈증 이벤트 발생 후 2시간 이내 상태/치료 후 상태에서 각각 추출된 12 Lead 다채널 유도 심전도의 파형 데이터 - Image Prediction 및 OCR 학습을 위한 인공지능 학습용 데이터셋 [학습목표] - 그래프 이미지를 기반으로 ECG 데이터의 결과 예측 - ECG PDF 파일로부터 추출한 이미지(그래프)의 수치 추출 [제공항목] - 정상 상태 ECG 파형 - 고칼륨혈증 이벤트 ECG 파형 - 치료 후 ECG 파형

연세대학교원주산학협력단 - [AI 학습용 데이터셋] 고혈압환자의 라이프로그 데이터

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[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

식품의약품안전처 인공지능 개발을 위한 알약 이미지 인식 알고리즘 소스 코드

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의약품 식별표시 인식을 통해 당해 의약품 정보를 보다 쉽고 간편하게 접근할 수 있도록 "의약품 안전 사용을 위한 전자적 정보제공 체계구축" 용역연구 완료에 따라 정보 공개※ "식품의약품안전처_인공지능 개발을 위한 알약 이미지 데이터" 게시물에서 알약 이미지 샘플 다운로드 받아 학습하여 사용함※ 상세 내용이나 보다 다양한 알약 이미지 필요한 경우 약학정보원에 문의 요망https://www.health.kr/notice/notice_view.asp?show_idx=1001&search_value=&search_term=&paging_value=&setLine=&setCategory