2022 다채널 유도 심전도 정형 데이터 (5,000case_16).csv

2022 다채널 유도 심전도 정형 데이터 (5,000case_16)

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항목
파일명 2022 다채널 유도 심전도 정형 데이터 (5,000case_16).csv
파일 포맷 CSV
설명 2022 다채널 유도 심전도 정형 데이터 (5,000case_16)
데이터셋 설명

[개요] - 정상 상태/고칼륨혈증 이벤트 발생 후 2시간 이내 상태/치료 후 상태에서 각각 추출된 12 Lead 다채널 유도 심전도의 신호를 수치화한 데이터

[특징] - 고칼륨혈증의 환자군과 정상인 대조군을 구성하여 데이터 수집 - 측정된 심전도 신호를 기계 판독한 진단내용을 포함하고 있어 폭넓은 데이터 분석 가능

[제공항목] - 성별, 환자나이, 측정일자 - 심전도 신호에 따른 진단내용(기계판독)

[활용예시] - 다채널 유도 심전도를 통한 부정맥 악화 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 발생 예측 서비스 - 다채널 유도 심전도를 통한 만성질환 악화 예측 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 등록된 case보다 적거나 많은 case를 원하실 경우, [데이터 개방 요청] 게시판 또는 [Q&A] 게시판에 문의 주시기 바랍니다. 요청 사항을 검토하여, 데이터를 제공 드리도록 하겠습니다. (제공 불가능한 경우, 제공이 불가할 수 있음을 알려드립니다.)

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원본 페이지 https://www.bigdata-lifelog.kr/portal/find/dataList?mode=detail&name=ywm20221024085920
버전 2022-10-26
파일 크기95 Byte
행 수 0 100건 이하의 작은 데이터
컬럼 수1
텍스트 인코딩utf-8
컬럼 구분자 , 콤마 (COMMA)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('2022 다채널 유도 심전도 정형 데이터 (5,000case_16).csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')

컬럼 타입 샘플
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항목
column_info_url https://www.bigdata-lifelog.kr/egf/ext/data/field/schema.json?prodCode=LI012100030005
생성일시 2022-10-29T05:16:42.104325
아이디 79801e26-c4f3-4c4a-8cd7-1bc46ce907eb
메타데이터 수정일시 2023-08-21T00:50:46.678620
데이터셋 아이디 6dbae855-ac16-4a72-9881-73dc1489ab85
sample_url https://www.bigdata-lifelog.kr/egf/ext/data/preview.json?name=ywm20221024085920&prodCode=LI012100030005
상태 active
url https://www.bigdata-lifelog.kr/portal/find/dataList?mode=detail&name=ywm20221024085920