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자가 폐기능 검사 데이터

##헬스케어 의료
폐질환 진단에 도움이 되는 폐기능, 폐음 데이터 및 이에 대한 라벨링 데이터
분야
헬스케어
유형
센서
생성 방식
안심존(온라인)
  • 구축년도 : 2022
  • 버전 : 1.1
AI-HUB

데이터 변경이력

데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.1 2023-12-29 데이터 최종 개방
1.0 2023-05-04 데이터 개방 Beta Version

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자 변경내용 비고
2025-01-06 데이터셋 변경 메타데이터 데이터 구축량 정보 수정
2024-01-10 산출물 최종 공개

소개

폐질환 진단에 도움이 되는 폐기능, 폐음 데이터 및 이에 대한 라벨링 데이터

구축목적

자가 폐기능 검사 기기를 이용하여 일상 생활에서의 폐기능을 평가할 수 있는 데이터를 구축하고 이를 바탕으로 만성폐질환을 예측할 수 있는 모델 개발
메타데이터 구조표
데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 센서
데이터 형식 EDF 데이터 출처 의료기관
라벨링 유형 내용요약(자연어) 라벨링 형식 JSON
데이터 활용 서비스 만성 페질환 유무 예측 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량		 2022년/5,878

1. 데이터 구축 규모
- 자가 폐기능 검사 결과 데이터 4,502건과 동일한 환자에서 녹음된 폐음 데이터 1,376건이며, 환자의 임상 정보 데이터, 폐기능 검사를 실시한 날짜에 맞는 날씨 및 대기오염 데이터를 포함하는 어노테이션 파일을 포함함.
- 원천 데이터 : 전향적으로 수집된 자가 폐기능 검사 결과 및 폐음 데이터이며, 수집된 폐기능 데이터에서 Time, Flow, Volume 항목을 추출하고 EDF 표준 포맷으로 통합함. 수집된 폐음 데이터에서는 심장 소리와 폐음을 구분하고 폐음만 저장하여, EDF 표준 포맷으로 통합함. 전체 EDF 파일 개수는 폐기능 4,502건과 폐음 1,376건이며 용량은 총 0.6GB임.
- 라벨링 데이터 : 환자의 임상 정보 데이터, 폐기능 검사를 실시한 날짜에 맞는 날씨 및 대기오염 데이터에 대한 어노테이션 파일로, 각 자가 폐기능 검사 데이터 별로 1개의 JSON 파일이 포함됨. 전체 JSON 파일의 개수는 각각 폐기능 4,502건과 폐음 1,376건임.

1) 폐기능

1. 데이터 구축 규모1) 폐기능
폐질환 유무 의료기관 건수
Normal A 12
B 47
C 102
D 73
E 342
ASTHMA A 385
B 223
C 310
D 539
E -
COPD A 662
B 499
C 484
D 196
E 75
IPF A 189
B 166
C 108
D 90
E -
합계 4,502

 

2) 폐음
1. 데이터 구축 규모2) 폐음
폐질환 유무 의료기관 건수
Normal A 8
B 8
C 32
D 28
E 208
ASTHMA A 136
B 40
C 64
D 124
E -
COPD A 244
B 100
C 112
D 56
E 24
IPF A 76
B 56
C 36
D 24
E -
합계 1,376

 

2. 데이터 분포
1) 폐기능

2. 데이터 분포1) 폐기능
항목 구분 비율
진단별 환자수 분포 ASTHMA 32.36%
COPD 42.56%
IPF 12.28%
NORMAL 12.79%
천식 및 정상 남녀 성비 분포 천식 (남) 29.81%
천식 (여) 41.86%
정상 (남) 9.84%
정상 (여) 18.49%
진단별 연령대 분포 ASTHMA 24.06%
(66세 미만)
ASTHMA 8.31%
(66세 이상)
COPD 15.42%
(66세 미만)
COPD 27.14%
(66세 이상)
IPF 5.15%
(66세 미만)
IPF 7.13%
(66세 이상)
NORMAL 8.00%
(66세 미만)
NORMAL 4.80%
(66세 이상)

 

2) 폐음
2. 데이터 분포2) 폐음
항목 구분 비율
진단별 환자수 분포 ASTHMA 26.45%
COPD 38.95%
IPF 13.95%
NORMAL 20.40%
천식 및 정상 남녀 성비 분포 천식 (남) 22.76%
천식 (여) 51.22%
정상 (남) 11.38%
정상 (여) 14.63%
진단별 연령대 분포 ASTHMA 15.41%
(66세 미만)
ASTHMA 11.05%
(66세 이상)
COPD 12.79%
(66세 미만)
COPD 26.16%
(66세 이상)
IPF 3.20%
(66세 미만)
IPF 10.76%
(66세 이상)
NORMAL 9.59%
(66세 미만)
NORMAL 11.05%
(66세 이상)

 

1. 활용 모델 

- 폐기능 검사 데이터를 기반으로 만성 폐질환 유무 예측

폐질환 예측을 위한 멀티모달 파이프라인

2. 서비스 활용 시나리오
 - 예측 모델을 활용하여 자가 검사를 통해 폐기능 질환 유무와 이에 따른 사용자의 위험 점수 및 위험군 상위 수준을 파악하여 질병에 조기 대응할 수 있는 정보를 제공  

서비스 활용 시나리오 자가 폐기능 검사 소개

 

 

서비스 활용 시나리오 자가 폐기능 검사 데이터 분석 이력

 

 

 1. 대표 도면
대표 도면 1

 

대표 도면 2

2. 라벨링 데이터 구성
 1) 폐기능 라벨링 데이터

2. 라벨링 데이터 구성1) 폐기능 라벨링 데이터
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
1 Case_Info Object Y 데이터셋정보  
  1-1 Case_Info.case_number String Y 데이터셋명  
1-2 Case_Info.patient_id String Y 환자 ID  
1-3 Case_Info.gender String Y 환자 성별 M, F
1-4 Case_Info.age String Y 환자 나이  
1-5 Case_Info.height Number Y 환자 키  
1-6 Case_Info.weight Number Y 환자 몸무게  
1-7 Case_Info.bmi Number Y 환자 bmi  
1-8 Case_Info.date String Y 폐기능 검사일  
1-9 Case_Info.time String Y 폐기능 검사시각  
1-10 Case_Info.smoking String Y 환자 흡연이력 Never,
Ex,
Current
1-11 Case_Info.py Number Y 환자 pack year  
1-12 Case_Info.residence String Y 거주지  
1-13 Case_Info.diagnosis String Y 폐기능 진단명 NORMAL, ASTHMA,
COPD,
IPF
2 Air_Pollution Object Y 대기오염정보  
  2-1 Air_Pollution.so2_value Number Y 아황산가스 정보  
2-2 Air_Pollution.co_value Number Y 일산화탄소  
2-3 Air_Pollution.pm10_value Number Y 미세먼지정보  
2-4 Air_Pollution.pm25_value Number Y 초미세먼지정보  
2-5 Air_Pollution.no2_value Number Y 이산화질소 정보  
2-6 Air_Pollution.o3_value Number Y 오존 정보  
3 PFT_Result Object Y 폐기능 검사 데이터 정보  
  2-6 PFT_Result.FVC_L Number Y FVC 정보  
2-7 PFT_Result.FVC_P Number Y FVC 정보  
2-8 PFT_Result.FEV1_L Number Y FEV 정보  
2-9 PFT_Result.FEV1_P Number Y FEV 정보  
2-10 PFT_Result.FEV1_FVC Number Y FEV / FVC 정보  
2-11 PFT_Result.PEF Number Y PEF 정보  
2-12 PFT_Result.FEF25_75 Number Y FEF25-75 정보  

 

2) 폐음 메타데이터

2. 라벨링 데이터 구성2) 폐음 메타데이터
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
1 Case_Info Object Y 데이터셋정보  
  1-1 Case_Info.case_number String Y 데이터셋명  
1-2 Case_Info.patient_id String Y 환자 ID  
1-3 Case_Info.gender String Y 환자 성별 M, F
1-4 Case_Info.age String Y 환자 나이  
1-5 Case_Info.height Number Y 환자 키  
1-6 Case_Info.weight Number Y 환자 몸무게  
1-7 Case_Info.bmi Number Y 환자 bmi  
1-8 Case_Info.date String Y 폐음 녹음일  
1-9 Case_Info.time String Y 폐음 녹음시각  
1-10 Case_Info.smoking String Y 환자 흡연이력 Never,
Ex,
Current
1-11 Case_Info.py Number Y 환자 pack year  
1-12 Case_Info.residence String N 거주지  
1-13 Case_Info.diagnosis String Y 폐기능 진단명 NORMAL, ASTHMA,
COPD,
IPF
2 Lungsound_Result Object Y 폐음 검수 정보  
  2-1 Lungsound_Result.good Array Y 품질이 좋은 폐음 원천 파일명 목록  
2-2 Lungsound_Result.best String Y 이 환자를 대표할 수 있는 제일 좋은 폐음 원천 파일명  
2-3 Lungsound_Result.description String Y 녹음 결과에 대한  
Description

 

3. 라벨링 데이터 예시
(같은 환자에서 측정한 폐기능과 폐음데이터는 라벨데이터도 전반적으로 같음. 차이점은 폐음데이터에는 대기오염데이터가 포함되지 않음.)
라벨링 데이터 예시

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 서울대학교병원
수행기관(주관)
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
신현우 02-740-8285 charlie@snu.ac.kr 자가 검사 데이터 구축 사업 총괄
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무
서울대학교병원 데이터 수집
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강원대학교병원 데이터 수집
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