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World File Search System数据字
fitbit Web API数据字典 - 可下载版本
Fitbit的免费公共网络API旨在使开发人员能够快速，轻松地创建应用程序以利用授权的Fitbit用户数据。计划利用Fitbit的API的组织将需要计算资源以及具有API架构技术知识的开发人员。您的应用程序的设计和所需的端点（数据）将在很大程度上由您的应用程序目的定义。如果您是设计用于收集Fitbit用户数据的应用程序的研究人员，则需要评估哪些端点与您的研究相关。此外，您的应用程序可以组合端点以创建新指标。换句话说，使用我们的Web API收集，可视化和组合FITBIT数据的方法几乎有很多。重要的是要记住考虑数据存储成本 - 尤其是在收集盘中数据时。
为人工智能研究准备数据字典
• 确定目标人群并相应地选择训练和测试集 • 在社会经济多样化的医疗保健系统中构建和测试算法 • 确保与种族、性别等相关的关键变量。在适当的情况下被捕获并包含在算法中 • 在整个处理过程中测试算法是否存在潜在的歧视行为 • 开发反馈循环以监控和验证输出和有效性
描述数据字典
AZ = 阿斯利康 - Vaxzevria BECOV2A = Biological E - Corbevax BECNBG = 北京 CNBG - BBIBP-CorV BHACOV = Bharat - Covaxin CHU = Chumakov - Covi-Vac CAN = CanSino - Convidecia COM = 辉瑞 BioNTech - Comirnaty COMBA.1= 辉瑞 BioNTech - Comirnaty Original/Omicron BA.1 COMBA.4-5 = 辉瑞 BioNTech – Comirnaty Original/Omicron BA.4/BA.5 COMBIV = 辉瑞 BioNTech – Comirnaty（Original/Omicron BA.1 或 Original/Omicron BA.4/BA.5） CVAC = Curevac - CVnCOV HAYATVAC = Julphar- Hayat-Vax JANSS = 杨森 - Jcovden MOD = Moderna - Spikevax MODBA.1 = Moderna - Spikevax Bivalent Original/Omicron BA.1 MODBA.4-5 = Moderna - Spikevax Bivalent Original/Omicron BA.4/BA.5 MODBIV = Moderna - Spikevax Bivalent（Original/Omicron BA.1 或 Original/Omicron BA.4/BA.5） NVX = SII – Covovax NVXD = Novavax – Nuvaxovid QAZVAQ = RIBSP - QazVac SGSK = Sanofi GSK - Vidprevtyn SIICOV = SII - Covishield SIN = Sinovac - CoronaVac SPU = Gamaleya - Sputnik-V SPUL = Gamaleya - Sputnik-Light SRCVB = SRCVB – EpiVacCorona TUR = 土耳其卫生研究院 - Turkovac UNK = 未知 VLA = Valneva – VLA2001 WUCNBG = 武汉 CNBG - 灭活 ZFUZ =安徽 ZL - Zifivax
计划 ID Crosswalk 公共使用文件数据字典
1. 计划 ID Crosswalk PUF 概述 医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 消费者信息和保险监督中心 (CCIIO) 发布了交易所 PUF，以提高透明度并增加对合格健康计划 (QHP) 和独立牙科计划 (SADP) 数据的访问，这些计划通过交易所在个人市场和小型企业健康选择计划 (SHOP) 提供。PUF 包括来自具有联邦协助的交易所 (FFE) 的州的数据，包括执行计划管理职能的州，以及依赖联邦信息技术平台进行 QHP 资格审查和注册的州级交易所 (SBE-FP)。交易所 PUF 还包括有关跨州计划 (MSP) 和经过认证的场外 SADP 的数据。PUF 不包括来自不依赖联邦平台进行 QHP 资格审查和注册的 SBE 的数据。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
德克萨斯州地下水数据字典
ARC/INFO - ESRI 开发的地理信息系统软件 D - 日 EPA - 美国环境保护署 ESRI - 环境系统研究所，Inc. FGDC - 联邦地理数据委员会 FIPS - 联邦信息处理标准 GIS - 地理信息系统 GW - 地下水 ITFM - 美国水质监测跨部门工作组 LAB - 实验室 LP - 液化石油 M - 分钟或米 MAX - 最大值 MIN - 最小值 MSDE - EPA 地下水质量最小数据元素集 N - 数字 NAD - 北美基准（水平） NGVD - 国家大地测量垂直基准 NIST - 国家标准与技术研究所（前身为国家标准局） NRCS - 国家资源保护局（前身为美国土壤保护局） NWIS - 美国地质调查局国家水资源信息系统 OFR - 美国地质调查局公开文件报告 P - 主要 PO - 邮局 PUB - 出版物 PVC -聚氯乙烯 QA/QC - 质量保证/质量控制 S - 二级 T - 三级 TDH - 德克萨斯州卫生部 TECH - 技术 TNRCC - 德克萨斯州自然资源保护委员会 TWC - 德克萨斯州水资源委员会（现为 TNRCC 的一部分） TWDB - 德克萨斯州水资源开发委员会 UM - 德克萨斯州水资源开发委员会用户手册 US - 美国 USGS - 美国地质调查局 USPS - 美国邮政服务 VAP - 脆弱性评估计划