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电子健康记录数据的道德使用
随着医疗信息系统 (HIS) 的不断发展，这些数据模糊了不同类别的受保护健康数据之间以及受保护数据与通过商业应用程序和服务收集的数据之间的区别。这种动态格局对全球健康信息生态系统提出了重大的伦理、技术和信息/数据治理挑战。明显的挑战是对个人隐私的侵犯，包括身份盗窃和数据分析的不透明性。数据存储库难以访问，无法验证和确认所用数据和算法的质量 [4, 5]。缺乏社区参与、信任和对人工智能的道德理解可能会扭曲立法和政策，并遭到社区的拒绝，从而阻碍数据科学和信息学的接受和发展 [6]。此外，尽管美国的《有意义的使用/促进互操作性》等严格法规，但大多数医疗软件行业仍难以遵守严格的网络安全标准以及信息安全管理和个人健康信息保护的强制性认证 [7]。我们的目标是为初级保健中常规收集的健康数据和人工智能的管理制定实用建议，重点是确保它们在当代健康实践中的使用符合道德规范。这对于综合健康实践非常重要，因为在这种实践中，数据的共享和分析远离数据创建和记录的地点。我们将数据管理定义为整个生命周期内的数据管理，从最初的收集和存储开始，供数据保管人使用，以支持护理服务，以及用于二次使用的分析和分类 [8]。
电子健康记录数据的道德使用 - Thieme Connect
进入 HIS 后，这些数据模糊了不同类别的受保护健康数据之间的区别，以及受保护数据与通过商业应用程序和服务收集的数据之间的区别。这种动态格局给全球健康信息生态系统带来了重大的道德、技术和信息/数据治理挑战。明显的挑战是对个人隐私的损害，包括身份盗窃和数据分析的不透明性。数据存储库难以访问，无法验证和确认所使用的数据和算法的质量 [4, 5]。缺乏社区参与、信任和对人工智能的道德理解可能会扭曲立法和政策，并被社区拒绝，这可能会阻碍数据科学和信息学的接受和发展 [6]。此外，尽管美国有《有意义的使用/促进互操作性》等严格规定，但大多数医疗软件行业仍难以遵守严格的网络安全标准以及信息安全管理和个人健康信息保护的强制性认证 [7]。我们的目标是为管理日常收集的初级保健健康数据和人工智能提出切实可行的建议，重点是确保它们在当代医疗实践中的合乎道德的使用。这对于综合医疗实践非常重要，因为在综合医疗实践中，数据的共享和分析远离数据创建和记录的点。我们将数据管理定义为整个生命周期内的数据管理，从最初的收集和存储开始，供数据保管人使用，以支持护理服务，以及用于二次使用的分析和编目 [8]。
树引导的稀有功能选择和电子健康记录数据逻辑聚合
在分析电子健康记录（EHR）数据时，通常会遇到具有大量稀有二进制特征的统计学习，尤其是在具有先前医疗诊断和程序的疾病建模时。处理所产生的高度稀疏和大规模的二进制特征矩阵是众所周知的具有挑战性的，因为传统方法可能缺乏测试和模型拟合中的不一致性，而机器学习方法可能无法产生可解释的结果或临床上有意义的风险因素。为了改善基于EHR的建模并利用疾病分类的自然分层结构，我们提出了针对大规模回归的树木制定特征选择和逻辑方法，具有稀有的二进制特征，在这种情况下，不仅通过稀疏追求来实现降低尺寸，而且还可以通过与逻辑启动子进行逻辑启动子来实现。我们将组合问题转换为线性约束的正则化估计，该估计可以通过理论上的构造实现可扩展的计算。在具有EHR数据的自杀风险研究中，我们的方法能够选择和汇总以诊断疾病的诊断层次结构为指导的先前的心理健康诊断。通过平衡EHR诊断记录的稀有性和特异性，我们的策略都改善了预测和解释。我们确定了重要的高级类别和心理健康状况的子类别，并同时确定每个人都需要与自杀风险相关的特异性水平。
2023 年 10 月 12 日 101-92M-1004 在 DD 表格 567 上记录数据......
绩效衡量标准 通过 不通过 N/A 1. 准备 DD 表格 567： a. 为每一具找到的人类遗骸准备 DD 表格 567。 b. 在 DD 表格上所有不必要的方框中填写“无”或“N/A”。 c. 如果信息未知，请输入“未知”或“UNKNOWN”。 2. 在 DD 表格 567 中输入信息： a. 在方框 1 中输入搜寻和恢复的日期 (YYYYMMDD)。 b. 输入死者的信息： (1) 在方框 2a 中输入死者的疑似姓名（姓氏、名字、中间名）。 (2) 在方框 2b 中输入死者的等级。 (3) 在方框 2c 中输入死者的 SSN/DOD ID 号码。 (4) 在方框 2d 中输入死者的组织。c在方框 3 中输入搜索类型（初次还是后续）。d. 在方框 4 中输入任务日期（YYYYMMDD）。e. 在方框 5 中输入搜索和回收编号。f. 在方框 6 中输入回收日期（YYYYMMDD）。g. 如果在方框 7 中附有 CBRNE 声明，请勾选“是”或“否”。h. 在方框 8 中输入回收地点。i. 在方框 9 中输入在坟墓和/或周围区域发现的人类遗骸的身份识别介质。j. 在方框 10 中输入有关在任务中回收的其他人类遗骸的数据：(1) 在方框 10a 中输入分配给特定人类遗骸的搜索和回收编号。 (2) 在方块 10b 中输入分配给特定人类遗骸的搜索和回收编号。k. 在方块 11 中输入回收队员的信息：(1) 在方块 11a 中输入每位回收队员的姓名（姓氏、名字、首字母缩写）。(2) 在方块 11b 中输入每位回收队员的级别。(3) 在方块 11c 中输入每位回收队员的组织。l. 在方块 12 中输入团队负责人的信息：(1) 在方块 12a 中输入团队负责人的姓名（姓氏、名字、首字母缩写）。(2) 在方块 12b 中输入团队负责人的级别。(3) 在方块 12c 中输入团队负责人的组织名称。(4) 确保团队负责人在方块 12d 中提供签名。 （5）在方框 12e。m 中输入签名日期（YYYYMMDD）。在方框 13 中输入接收人类遗骸/生物证据的接收官员的信息：（1）在方框 13a 中输入接收官员的姓名（姓氏、名字、首字母缩写）。（2）在方框 13b 中输入接收官员的级别。（3）在方框 13c 中输入接收官员的组织名称。（4）确保接收官员在方框 13d 中提供了签名。（5）在方框 13e 中输入签名日期（YYYYMMDD）。
2023 年 10 月 12 日 101-92M-1005 在 DD 表格 565 上记录数据......
绩效衡量标准 通过 不通过 N/A 1. 准备 DD 表格 565： a. 在 DD 表格 565 上所有不必要的方框中填写“无”或“N/A”。 b. 如果信息未知，请输入“未知”或“UNK”。 c. 撤离表格原件和一份带有遗骸的副本。 2. 在 DD 表格 565 上输入信息： a. 输入暂时确定的死者信息： (1) 在方框 1a 中输入死者的疑似姓名（姓、名、中间名或未确定）。 (2) 在方框 1b 中输入死者的等级。 (3) 在方框 1c 中输入死者的 SSN/DOD ID 号码。 (4) 在方框 1d 中输入死者的出生日期。 (5) 在方框 1e 中输入死者的组织。 (6) 在方框 1f 中输入死者的服务。 (7) 在方框 1g 中输入收到的邮件。 (8) 在方框 1h 中输入撤离号码 (EVAC#)。 (9) 在方框 1i 中输入 RFID#。 (10) 如果方框 1j 中附有 CBRNE 声明，则划上“是”或“否”。b. 在方框 2 中输入暂时确认死者身份的人员提供的信息。c. 输入查看的详细信息：(1) 在方框 3a 中输入查看的日期（YYYYMMDD）。(2) 在方框 3b 中输入查看的时间。(3) 在方框 3c 中输入查看的地点。d. 输入进行目视识别的人员的信息：(1) 在方框 4a 中输入人员的姓名（姓氏、名字、中间名）。(2) 在方框 4b 中输入人员的等级。(3) 在方框 4c 中输入人员的社会安全号码。 (4) 在方框 4d 中输入人员的组织。 (5) 确保进行目视识别的人员在方框 4e 中提供了签名。 (6) 确保签名者在方框 4f 中输入签名日期（YYYYMMDD）。 (7) 在方框 4g 中输入与死者的关系。 (8) 在方框 4h 中输入您认识死者的时间长度。e. 输入证人信息：(1) 在方框 5a 中输入见证身份识别的人员的姓名（姓氏、名字、中间名）。 (2) 在方框 5b 中输入证人的级别。 (3) 在方框 5c 中输入证人的国防部编号。 (4) 在方框 5d 中输入证人的组织。 (5) 确保证人在方框 5e 中提供了签名。 (6) 在方框 5f 中输入签名日期（YYYYMMDD）。
使用灰色系统和地球物理记录数据对煤炭工业组件的定量解释：Qinshui Basin的案例研究，中国
煤层工业组件的含量是煤层甲烷（CBM）储层的主要参数之一，在整个煤矿资源探索和开发过程中至关重要。当前，使用地球物理记录数据来确定工业组件的内容是最广泛的方法。在这项研究中，Qinshui盆地中的PZ阻滞被用作评估Ash（AD），固定碳（FC AD），挥发性物质（V DAF）和水分（M AD）在空气干燥（AD）基础状态下基于地球物理级别的组合（1 compents commential Commenting Comment comment comment commential Commential Commential Commential Commential Commential Commential Commential Commential commential）组合。结果表明1）与OBGM（1，N）模型结合的地球物理记录曲线可以准确预测AD和FC AD内容物以及与使用单个地球物理记录曲线进行预测相比，地球物理日志记录曲线类型可以有效地改善模型性能。2）当预测V DAF含量时，使用与AD和FC AD内容的地球物理记录曲线相结合的预测准确性最高。此外，与仅使用地球物理记录曲线或工业组件内容之间的自相关相比，不存在预测偏差。整个评估过程始于对A AD和FC AD内容的评估。然后，使用这两个工业组件与地球物理记录数据相结合的含量评估了V DAF含量。最后，使用体积模型计算M AD含量。3）OBGM（1，N）模型具有获得了对新井的验证的准确应用结果，证明了本研究中描述的方法和过程的效率。
评估与他汀类药物相关的II型糖尿病的最脆弱的子组：电子健康记录数据的证据
越来越担心他汀类药物是治疗冠状动脉疾病的最常见药物之一，可能与新发育II型糖尿病（T2D）的风险增加有关。迄今为止，尚无强有力的证据，表明在服用他汀类药物后是否以及哪种种群确实很容易发生T2D。在本案例研究中，利用合作伙伴健康系统中的生物库和电子健康记录数据，我们引入了一个新的数据分析管道和一种新的统计方法，通过（i）系统地设计严格的因果框架来解决现有的限制，该框架系统地设计了对观察数据中的T2D风险的因果关系，该框架是（II），（ii）在（ii）探讨了T2D风险的因果关系，（II） （iii）通过引导程序校准程序评估最脆弱的亚组的可复制性和统计意义。我们提出的方法在存在高维协变量的情况下提供了最脆弱的亚组的治疗效果的渐近置信区间和依据估计。采用我们提出的方法，我们发现，由于他汀类药物的使用，具有高T2D遗传风险的女性患T2D的风险最高。
2023 年计划绩效评估程序手册
3 组织在行政和医疗记录数据中寻找分子合规性。分母由从该指标的合格人群中抽取的系统成员样本组成。组织审查行政数据以确定系统样本中的成员是否接受了服务，并通过行政数据审查不符合分子标准的成员的医疗记录数据。报告的比率基于样本中被发现已接受分子所需服务的成员（HEDIS MY 2022 技术规范，第 2 卷）。4 交易数据或其他管理数据库用于识别合格人群和分子。报告的比率基于所有符合合格人群标准（在可选排除后，如果适用）并且通过行政数据发现已接受分子所需服务的成员。
baihan lin*1，2，3，4，5; Adrian K. Andelin3
分析来自Intan Tech RHD 2000的一组电生理记录数据（图12），找到生成和呈现结果的最佳方法，并在简单的自动化协议中简化整个电生理分析，我开发了FAST_160504_INTANEPHYSANALASIS.M。与传统方法进行比较，该方法花费了17640分钟（〜300小时）来分析当前阶段的441个数据文件案例，我的方法仅需少于10分钟，即快的速度1764倍，并节省了300小时。我的方法还集成了各种新功能，例如符合Excel友好的日志和递归文件搜索，提供了一种更系统，更方便的方法来分析电生理记录数据（图13、14、15）。git：https：//github.com/doerlbh/olab_intanephys/