암 공공 라이브러리 데이터베이스 기반 유방암 병기 표본 데이터를 원시데이터로 하여 생성한 합성데이터 입니다. 정제된 원천데이터를 기반으로 표형 데이터 합성모델(TT-GAN*)을 적용하고, 진단 전·후 동반질환 변수의 논리적 상충 조합을 보정한 뒤, 분포 유사성, 구조적 유사성, 중복 여부 및 예측 모델 활용성 평가를 거쳐 20,000건의 동반 질환 반영 유방암 합성 코호트 데이터를 구축하였습니다. 데이터 상세 내용으로는 암 진단 병기, 검진 정보, 가족력 문진, 암 진단 전후 동반이환 질환에 대한 정보가 포함되어 있습니다. This is synthetic data generated using breast cancer staging sample data from the Public Cancer Library database as raw data. Based on the refined source data, a tabular data synthesis model (TT-GAN*) was applied. After correcting for logical conflict combinations of pre- and post-diagnosis comorbidity variables, a synthetic breast cancer cohort dataset reflecting 20,000 comorbidities was constructed through evaluations of distributional similarity, structural similarity, duplication, and predictive model usability. The detailed data includes information on cancer diagnosis stage, screening details, family history questionnaires, and comorbidities before and after diagnosis. 국립암센터_동반질환반영 유방암 합성 코호트 데이터 National Cancer Center_Synthetic Breast Cancer Cohort Data Reflecting Comorbidities 2026-07-10 2026-07-13 국립암센터 암빅데이터센터 보건 - 보건의료 유방암,동반질환,사망예측,합성데이터,공공라이브러리,코호트,병기,건강검진 Breast cancer,Comorbidities,Death prediction,synthetic data,Public Library,Cohort,ordnance,health checkup 이용허락범위 제한 없음 수시 zip 2026-07-13 국립암센터_동반질환반영 유방암 합성 코호트 데이터_20260710 암빅데이터센터 암 공공 라이브러리 데이터베이스 기반 유방암 병기 표본 데이터를 원시데이터로 하여 생성한 합성데이터 입니다. 정제된 원천데이터를 기반으로 표형 데이터 합성모델(TT-GAN*)을 적용하고, 진단 전·후 동반질환 변수의 논리적 상충 조합을 보정한 뒤, 분포 유사성, 구조적 유사성, 중복 여부 및 예측 모델 활용성 평가를 거쳐 20,000건의 동반 질환 반영 유방암 합성 코호트 데이터를 구축하였습니다. 데이터 상세 내용으로는 암 진단 병기, 검진 정보, 가족력 문진, 암 진단 전후 동반이환 질환에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 국립암센터_동반질환반영 유방암 합성 코호트 데이터 2026-07-10 2026-07-13 국립암센터 보건 - 보건의료 유방암,동반질환,사망예측,합성데이터,공공라이브러리,코호트,병기,건강검진 Breast cancer,Comorbidities,Death prediction,synthetic data,Public Library,Cohort,ordnance,health checkup 이용허락범위 제한 없음