※ 해당 자료는 한국데이터산업진흥원(K-data) 데이터안심구역(서울/대전), 충남대학교병원 의료데이터안심활용센터 내에서 열람 및 분석이 가능합니다.
목적 : 평발 검사를 위한 체중부하 족부 X-ray 영상의 인공지능을 활용한 랜드마크기반 자동화된 정형외과적 정량화 기법에 대한 연구 대상 : 병무청 영상정보처리시스템(PACS) 이미지 파일 약 1,000건 기간 : 2022년1월 ~ 2024년6월 범위내 랜덤추출 지역 : 전국 대상 데이터 수 : 507명, 1014장 평발 데이터
* 데이터 위험성 조치 - 성명 및 병적번호 항목은 개인정보 및 다른정보와 결합시 개인을 식별할 수 있는 데이터이므로 해당 개인정보를 전부 특수문자($)로 대체하여 비식별화 처리.
* 특이정보 유무 및 재식별시 영향도에 따른 가명처리 방안 - 표본추출(Sampling) 특정 지역 데이터는 모집단의 크기가 작아 추출시 평발판정 데이터의 대부분이 조건에 맞는 데이터로 포함될 수 있고 특이정보에 대해 인지할 수 있는 우려가 있기에 모집단의 크기가 큰 지역 데이터내에서 표본을 임의(RANDOM) 추출
* 데이터의 결합이나 재식별이 불가하도록 제공 방안 - 데이터의 결합이나 재식별 문제를 해결하기 위해 폐쇄분석환경인 한국데이터산업진흥원(K-data)의 데이터안심구역 이용
※ 해당 자료는 한국데이터산업진흥원(K-data) 데이터안심구역(서울/대전), 충남대학교병원 의료데이터안심활용센터 내에서 열람 및 분석이 가능합니다.
목적 : 평발 검사를 위한 체중부하 족부 X-ray 영상의 인공지능을 활용한 랜드마크기반 자동화된 정형외과적 정량화 기법에 대한 연구 대상 : 병무청 영상정보처리시스템(PACS) 이미지 파일 약 1,000건 기간 : 2022년1월 ~ 2024년6월 범위내 랜덤추출 지역 : 전국 대상 데이터 수 : 507명, 1014장 평발 데이터
* 데이터 위험성 조치 - 성명 및 병적번호 항목은 개인정보 및 다른정보와 결합시 개인을 식별할 수 있는 데이터이므로 해당 개인정보를 전부 특수문자($)로 대체하여 비식별화 처리.
* 특이정보 유무 및 재식별시 영향도에 따른 가명처리 방안 - 표본추출(Sampling) 특정 지역 데이터는 모집단의 크기가 작아 추출시 평발판정 데이터의 대부분이 조건에 맞는 데이터로 포함될 수 있고 특이정보에 대해 인지할 수 있는 우려가 있기에 모집단의 크기가 큰 지역 데이터내에서 표본을 임의(RANDOM) 추출
* 데이터의 결합이나 재식별이 불가하도록 제공 방안 - 데이터의 결합이나 재식별 문제를 해결하기 위해 폐쇄분석환경인 한국데이터산업진흥원(K-data)의 데이터안심구역 이용
※ 해당 자료는 한국데이터산업진흥원(K-data) 데이터안심구역(서울/대전), 충남대학교병원 의료데이터안심활용센터 내에서 열람 및 분석이 가능합니다.
목적 : 평발 검사를 위한 체중부하 족부 X-ray 영상의 인공지능을 활용한 랜드마크기반 자동화된 정형외과적 정량화 기법에 대한 연구 대상 : 병무청 영상정보처리시스템(PACS) 이미지 파일 약 1,000건 기간 : 2022년1월 ~ 2024년6월 범위내 랜덤추출 지역 : 전국 대상 데이터 수 : 507명, 1014장 평발 데이터
* 데이터 위험성 조치 - 성명 및 병적번호 항목은 개인정보 및 다른정보와 결합시 개인을 식별할 수 있는 데이터이므로 해당 개인정보를 전부 특수문자($)로 대체하여 비식별화 처리.
* 특이정보 유무 및 재식별시 영향도에 따른 가명처리 방안 - 표본추출(Sampling) 특정 지역 데이터는 모집단의 크기가 작아 추출시 평발판정 데이터의 대부분이 조건에 맞는 데이터로 포함될 수 있고 특이정보에 대해 인지할 수 있는 우려가 있기에 모집단의 크기가 큰 지역 데이터내에서 표본을 임의(RANDOM) 추출
* 데이터의 결합이나 재식별이 불가하도록 제공 방안 - 데이터의 결합이나 재식별 문제를 해결하기 위해 폐쇄분석환경인 한국데이터산업진흥원(K-data)의 데이터안심구역 이용