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NEW 인공호흡기 작동 데이터
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(온라인)
- 유형 텍스트
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-13 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-12 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-02-27 산출물 전체 공개 소개
상급 종합병원의 중환자실의 경우 환자 중 40% 이상 인공호흡기를 적용하지만 사망률은 15~23%로 높고, 지역별 및 전담 전문의 배치에 따른 사망률 편차가 크기 때문에 호흡부전 환자에서 근거 중심의 표준화 지침에 따른 양질의 인공호흡기 치료가 필수적임.
구축목적
중환자 치료에 가장 중요한 역할을 담당하는 인공호흡기 관리와 관련하여 다양한 AI연구개발에 활용할 수 있도록, 정밀 웨이브폼, 라벨링, 관련 임상의료 데이터를 수집하여 학습용 빅데이터를 구축함.
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 wav, csv 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 세그멘테이션 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 온디바이스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/인공호흡기 작동데이터 1,500건, 유관데이터 6,000건 -
1. 데이터 구축 규모
후향적 수집 (1500건) [인공호흡기] [유관데이터] 파형데이터 전자의무기록정보 구축 규모 1,500건 6,000건 • 인공호흡기파형데이터
- 1건 : 최소 24시간이상 인공호흡기를 유지하면서 파형데이터가 유지기간의 60% 이상을 포함하는 경우
- 60Hz의 압력(pressure) 및 흐름(flow) 파형데이터로 구성됨
• 유관데이터
- 혈액검사 : 동맥혈가스검사
- 간호기록 : 진정상대점수
- 활력징후 : 혈압, 맥박, 호흡수, 체온, 산소포화도
- 투약 : 강심제, 진정제, 진통제
- 인구학적정보 : 키, 몸무게, 입실진단명, 중환자실입퇴실시간, 사망시간2. 데이터 수집 담당 의료기관
항목 서울대학교 연세대학교 (신촌) 아주대학교 항목별 총합 호흡 인공호흡기 인공호흡기 750 250 500 1,500건 기계 파형 데이터 유관 데이터 전자의무기록 3000 1000 2000 6,000건 기관별 데이터 총 수집 건수 3,750건 1,250건 2,500건 12,000건 3. 데이터 분포
1) 중환자실 Unit 유형별 분포구분 구성비 수량 내과계 중환자실 29.80% 447건 외과계 중환자실 29.93% 449건 내외과계 중환자실 19.53% 293건 기타 중환자실 20.73% 311건 합계 100% 1,500건 2) 연령대별 분포
구분 구성비 수량 성인 94.80% 1,422건 소아(18세 미만) 5.20% 78건 합계 100% 1,500건 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 모델링 활용
데이터 항목 모델링 항목 담당 기업 호흡기계 인공호흡기 인공호흡기파형데이터 환자-인공호흡기 부조화 검출 ㈜버드온 유관데이터 임상기록, 검사결과, 간호기록, CXR기록 인공호흡기 이탈 검출 총 모델링 수 2건 2. 모델 정의
[인공호흡기 이탈 성공 예측 모델]
환자가 인공호흡기를 뗀 이후 48시간 동안 인공호흡기 이탈이 성공할지를 예측함
이진 분류(Binary classification)
[인공호흡기 파형 노이즈 및 부조화 감지 모델]
기계환기 중 비정상 파형과 인공호흡기와 환자의 호흡 주기 비동시성을 감지함
이상치 탐지(Anomaly detection) 및 이진 분류(Binary classification)3. 모델 유형
⓵ 분류 ⓶ 탐지 ⓷ 추정 ⓸ 이해 ⓹ 합성 ⓺ 기타 ■ □ □ □ □ □ [인공호흡기 파형 노이즈 및 부조화 감지 모델]
⓵ 분류 ⓶ 탐지 ⓷ 추정 ⓸ 이해 ⓹ 합성 ⓺ 기타 □ ■ □ □ □ □ 4. 서비스활용 시나리오
[인공호흡기 이탈 성공 예측 모델]
인공호흡기로부터의 이탈이 지연될 경우 여러 합병증을 초래하며 이는 치료의 효율성을 저하시키고 입원기간을 연장시키는 부작용이 발생함
이탈 성공 예측은 기계환기 사용일, 인공호흡기 이탈 과정 소요 시간과 중환자실 재실 기간을 낮출 수 있음
[인공호흡기 파형 노이즈 및 부조화 감지 모델]
환자와 인공호흡기의 호흡 주기가 맞지 않으면 환자의 불편감이 초래되며, 폐손상의 악화로 인해 예후가 좋지 않음. 따라서 지속적으로 기계환기 그래프 파형을 관찰하여 비동시성을 감시해야 함
그러나 이에 따라 전문의료인의 노동력이 소모되므로 호흡 주기 부조화를 자동적으로 감지하는 모델은 불필요한 의료 비용을 감소시킬 수 있음
부착 오류, 기기 이동에 따라 발생하는 인공호흡기의 파형의 노이즈와 환자-인공호흡기의 부조화는 정상 파형에 비해 다른 형태를 띤다는 공통점이 있지만, 각기 다른 원인에 의한 것으로 이를 구분하는 알고리즘 개발이 필요함 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 인공호흡기 이탈 성공 여부 분류 성능 Text Classification Random Forest AUC-ROC 0.8 단위없음 0.8 단위없음 2 인공호흡기 부조화 분류 성능 Text Classification CNN F1-Score 0.7 점 0.7 점
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 데이터 포맷
1) 구축 데이터 명세
- 인공호흡기 수집장비를 적용하여 인공호흡기 파형 데이터를 구축함.
- 유관데이터로 전자의무기록에서 추출 가능한 데이터를 모두 수집함
인공호흡기 원시데이터 수집 기준
● 최소 24시간 이상 인공호흡기 데이터가 있어야 함
● 인공호흡기 적용시간 전체 데이터의 60% 이상이 파형(waveform) 데이터이어야 함
● 인공호흡기 적용 시 환자의 위치는 중환자실 외부여도 되지만 이탈 시 환자의 위치는 중환자실 이내여야 함
인공호흡기관련 유관데이터 수집 기준
● 인공호흡기 적용 시간 전 48시간 유관데이터 와 이탈 후 48시간 유관데이터 추출해야함
● 인공호흡기 관련 유관데이터는 활력기록정보(혈압, 맥박, 체온, 호흡수, 산소포화도), 투약정보(주사제-강심제, 수액, 진정제, 진통제), 검사결과정보(혈액검사), 간호기록정보 (의식상태 등) 포함해야함
● 단, 성별, 연령, 주진단명, 기저진단명, 체중, 몸무게, 입원정보, 수술/시술정보, 퇴원정보, 입실정보, 퇴실정보, 사망정보는 관련 인공호흡기 적용 시관과 관계 없이 추출해야 함2) 구축 데이터 포맷 및 규모
호흡기계 인공호흡기 유관데이터 파형데이터 전자의무기록 (num, sting) 원시 자료 형태 num, wave num, sting 원시 데이터 포맷 .csv .csv 확보방안 자체개발 수집 장치/서버 의료기관 전자의무기록 추출 데이터 데이터 100-200 MB 10 MB 규모 건당 크기 (MB) 총 수집 용량 (GB) 1.0 ~ 2.0 TB 50GB 수집 건수 1,500건 6,000건 2. 데이터 예시
원시 데이터 종류 데이터 예 호흡기계 인공호흡기 파형데이터 
유관 투약정보 
데이터 검사결과 간호기록 활력징후 [호흡기계] 인공호흡기 라벨링 데이터 파일형식 원천데이터 (인공호흡기 파형 데이터) 인공호흡기 라벨링 인공호흡기 파형 데이터 
label: - 인공호흡기 이탈 및 부조화 관련 <인공호흡기 이벤트> 1) 인공호흡기 이탈 성공 2) 인공호흡기 이탈 실패 3) 환자-인공호흡기 조화 4) 환자-인공호흡기 부조화 (거짓값) 5) 환자-인공호흡기 부조화 (참값) .json 파일 구조 { "patient_id": 1234567, "study_date": 20220218, "event_ventilator": 1, "vent_files.id": "vw_00001_01_vent", "vent_files.filename": "vw_00001_01_vent_pre.wav", "vent_files.filename": "vw_00001_01_vent_flo.wav", "vent_files.filename": "vw_00001_01_vent_vol.wav", "vent_files.location": "vent", "patient_status": "intensive_care_unit", "start_time": 41.55778, "end_time": 46.965 "ventilator weaning": "success", "ventilator status": “ventilator harmony” } 속성 설명 No. 속성명 속성 설명 Type 예시 1 patient_id 환자 ID (비식별화) number 1234567 2 study_date 데이터 생성일자 number yyyy-mm-dd 3 event_ventilator 인공호흡기 이벤트 카테고리 number 1 4 vent_files.id 인공호흡기 파일 식별자 number vw_00001_01_vent 5 vent_files.filename 인공호흡기 파일 이름 (유속) number vw_00001_01_vent_flo.wav 6 vent_files.filename 인공호흡기 파일 이름 (압력) number vw_00001_01_vent_pre.wav 7 vent_files.filename 인공호흡기 파일 이름 (용적) number vw_00001_01_vent_vol.wav 8 vent_files.location 인공호흡기 수집 위치 number vent 9 patient_status 환자 상태 string intensive_care_unit 10 start_time 이벤트 발생시간 number 41.55778 11 end_time 이벤트 종료시간 number 46.965 12 ventilator weaning 인공호흡기 이탈 여부 string 성공 13 ventilator status 인공호흡기 조화 여부 string 환자 인공호흡기 조화 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 연세대학교 산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 정경수 02-2228-2270 chungsk@yuhs.ac 인공호흡기 작동 데이터 업무 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 서울대학교 산학협력단 [서울대학교 본원] 서울대학교 데이터 수집 아주대학교 산학협력단 [아주대학교 병원] 아주대학교 산학협력단 데이터 수집 ㈜에스에스엘 품질관리체계 마련 및 품질검증 수행, TTA 품질검증 대응 ㈜크라우드웍스 인공호흡기 및 유관데이터 관리 도구 개발 및 라벨링 툴 개발 ㈜버드온 인공지능 학습용 데이터 활용 응용서비스‧제품 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 정경수 02-2228-2270 chungsk@yuhs.ac
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
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- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
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