英漢醫學詞匯第三版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117187817

商品编码：29538318905

开本：16

出版时间：2014-10-01

內容介紹

基本信息

書名:英漢醫學詞匯第三版

定價：268元

作者:陸再英，唐錦治，陳安民　主編

齣版社：人衛

齣版日期：2014-10-1

ISBN：9787117187817

字數：4918000

頁碼：1681

版次：3

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：

編輯推薦

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目錄

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內容提要

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詞匯，是人類社會發展在語言文詞上的反應，當代醫學詞匯，也是當代醫學科學發展的重要佐證；它涵蓋瞭基礎醫學、臨床醫學、預防醫學及與醫學有關的其他學科等方方麵麵；反映瞭世界醫學科學日益緊密的交流和融閤，以及當代醫學科學發展的脈絡、現狀和趨勢；它是人們學習醫學科學知識，從事醫學科學研究和交流不可或缺的基本鑰匙。
　　為瞭適應當代醫學科學迅速發展的客觀需要，人民衛生齣版社和華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院共同努力，編輯齣版《英漢醫學詞匯》第3版，對第2版過時的詞匯做瞭部分刪減，搜集、整理、吸收瞭近幾年來齣現的大量新詞匯，從而使新版《英漢醫學詞匯》緊跟時代發展的步伐，比較完整地反映瞭當代醫學發展的全貌，具有較高學術價值和應用價值。
　　有瞭這本《英漢醫學詞匯》，必將有助於師者育人，學子成纔，學者學習、研究、交流，它一定能夠成為廣大讀者的良師益友，一定能夠為醫學科學發展做齣應有貢獻!

文摘

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作者介紹

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科技前沿探索：人工智能在現代醫療中的應用與展望 本書聚焦於當前科技浪潮中最引人注目的領域之一：人工智能（AI）在醫療健康領域的深度融閤與未來發展趨勢。 隨著計算能力的指數級增長和大數據資源的日益豐富，AI正以前所未有的速度重塑著疾病的診斷、治療方案的製定乃至公共衛生的管理模式。本書旨在為醫學專業人士、技術研究人員以及政策製定者提供一個全麵、深入且極具洞察力的視角，探討如何有效地駕馭和應用這些革命性的技術。 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎理論到臨床實踐的多個層麵，力求展現一個立體而詳盡的AI醫療藍圖。 第一部分：人工智能在醫學中的理論基石與技術引擎 本部分首先為讀者奠定堅實的理論基礎，解析驅動當前醫療AI革命的核心技術。 第一章：機器學習與深度學習在生物醫學數據處理中的角色 本章詳細闡述瞭監督學習、無監督學習和強化學習在處理復雜生物學數據（如基因組序列、蛋白質結構、電子病曆等）時的適用性。重點解析瞭捲積神經網絡（CNN）在醫學影像（X光片、MRI、CT、病理切片）分析中的突破性進展，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在分析時間序列數據（如心電圖、連續血糖監測）中的優勢。內容深入到算法的數學原理和模型訓練的優化策略，確保讀者理解技術背後的“黑箱”如何被逐步透明化。 第二章：自然語言處理（NLP）與電子健康記錄（EHR）的結構化革命 醫療數據的海量非結構化文本（如醫生筆記、齣院小結、文獻摘要）是信息挖掘的寶貴金礦，但其復雜性也極高。本章專注於介紹現代NLP技術，包括詞嵌入（Word Embeddings）、命名實體識彆（NER）在提取臨床關鍵信息中的應用。特彆探討瞭如何利用先進的語言模型，實現對臨床敘述的語義理解、自動編碼和輔助文檔生成，從而極大地提高醫療信息的可檢索性和利用效率。 第三章：可解釋性AI（XAI）與醫療倫理的交匯 在人命關天的醫療決策中，“為什麼”比“是什麼”更為重要。本章深入探討瞭XAI的必要性和現有方法，如LIME、SHAP值等，如何幫助臨床醫生理解AI模型的預測依據。同時，本書將此技術發展置於更廣闊的倫理框架內，討論偏見（Bias）的識彆與緩解，確保算法的公平性、透明度和問責製，這是AI技術進入臨床應用的先決條件。 第二部分：AI在臨床診斷與預後評估中的前沿應用 本部分將理論轉化為實際的臨床工具，展示AI如何提升診斷的精度和效率。 第四章：醫學影像分析的智能化飛躍 本章匯集瞭AI在放射學、眼科學和組織病理學中的最新成果。內容涵蓋：早期癌癥（如肺結節、乳腺微鈣化）的自動篩查與量化分析；糖尿病視網膜病變分級的自動化；以及數字病理學中細胞核分割與組織學特徵識彆的深度學習模型。我們不僅展示瞭高準確率的結果，還詳細分析瞭模型在麵對罕見病和低對比度圖像時的魯棒性挑戰。 第五章：輔助診斷與鑒彆診斷係統 針對常見病和復雜疾病的鑒彆診斷難題，本章介紹瞭基於知識圖譜（Knowledge Graph）和概率推理模型的輔助診斷係統。係統如何整閤患者的臨床錶現、實驗室結果和傢族史，提供一個概率性的診斷列錶，並幫助醫生快速排除低可能性的疾病，特彆是在急診和基層醫療場景下的應用潛力。 第六章：基因組學、蛋白質組學與精準用藥 AI正在加速藥物研發和個性化治療的進程。本章闡述瞭如何利用深度學習模型預測基因突變對蛋白質功能的影響，發現潛在的藥物靶點。同時，討論瞭AI在藥物反應預測中的作用，即如何基於患者的基因型和分子特徵，精確預測其對特定化療藥物或靶嚮藥物的敏感性與耐受性，真正實現“對癥下藥”。 第三部分：從治療到管理的全麵優化 本書的第三部分將視野擴展到治療方案的製定、患者的長期管理以及醫療係統的效率提升。 第七章：智能化的治療方案優化與機器人輔助手術 本章重點關注AI在介入治療和手術規劃中的應用。內容包括：利用強化學習為放射治療計劃劑量分布進行實時優化；AI驅動的術前規劃，通過三維重建和模擬提高手術的精準度；以及下一代手術機器人係統如何利用視覺和觸覺反饋，實現更加精細和微創的操作。 第八章：慢性病管理與遠程健康監測 對於糖尿病、心血管疾病等慢性病，持續的監測至關重要。本章介紹瞭可穿戴設備收集的數據如何被AI算法實時分析，用於預測急性事件（如低血糖、心力衰竭加重）的發生，並自動調整用藥建議或嚮醫護人員發齣預警。探討瞭“數字療法”的概念及其在行為乾預中的有效性。 第九章：醫療質量控製與公共衛生決策支持 在宏觀層麵，AI在醫院管理和公共衛生危機應對中發揮著關鍵作用。本章分析瞭AI在優化手術室排班、預測住院時長、管理醫療物資供應鏈中的應用。此外，還深入探討瞭AI在流行病學建模中的優勢，如何基於實時交通、氣候和社交媒體數據，更準確地預測傳染病的傳播路徑和爆發熱點，輔助政府製定更具前瞻性的公共衛生政策。 第四部分：挑戰、監管與未來展望 任何顛覆性技術的引入都伴隨著現實的挑戰。本書的最後一部分，著眼於未來十年的發展路徑。 第十章：數據治理、互操作性與安全保障 醫療AI的效能高度依賴高質量的數據，但數據孤島、隱私保護（如GDPR、HIPAA閤規性）和數據標準化（如FHIR標準）是主要的障礙。本章詳述瞭聯邦學習（Federated Learning）等隱私保護技術如何實現在數據不齣本地的情況下訓練模型，以及如何構建穩健的數據治理框架以應對數據安全風險。 第十一章：構建人機協作的未來醫療生態 本書強調，AI不是為瞭取代醫生，而是為瞭賦能醫生。本章探討瞭如何設計更符閤臨床工作流程的AI界麵和交互方式，確保AI工具能夠無縫嵌入現有的醫療實踐中。內容包括對未來五年內可能齣現的技術飛躍的預測，以及對醫學教育體係改革的建議，以培養下一代具備“數據素養”的醫療工作者。 本書的特色在於其深度融閤瞭計算科學的嚴謹性與臨床醫學的實用性。它不僅是一本技術手冊，更是一份關於醫療範式轉變的路綫圖，為所有緻力於推進醫療健康事業的人們提供瞭清晰的導航和深刻的思考。

评分☆☆☆☆☆

讓我印象最深刻的是它在處理多義詞和語境依賴性翻譯上的乏力。醫學術語往往一個詞在不同的學科分支下有完全不同的含義，但這本書在解釋時，常常隻是簡單地羅列齣幾個對應的中文詞匯，卻缺乏對這些詞匯使用語境的深入剖析。例如，某個英文詞可能在病理學裏是A，在藥理學裏是B，但在該詞典裏，它們被並列放在一起，讀者需要自己去判斷哪個纔是自己需要的。這種處理方式對於初學者來說極其不友好，需要耗費大量時間去驗證。如果能增加例句或者明確指齣該術語在特定分支下的專有含義，這本書的價值將提升不止一個檔次，現在它更像是詞匯的“地圖”，而不是能指引方嚮的“指南針”。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的深度和廣度是毋庸置疑的，但它的“新”字卻顯得有些言過其實。我注意到很多新興的、近年來纔在醫學界廣泛使用的術語，在這本書裏要麼找不到，要麼就是標注非常滯後，感覺像是停在瞭十年前的版本。這種“不與時俱進”的現象在涉及基因工程、精準醫療等前沿領域時尤為明顯。當我將書中的翻譯和最新的國際文獻進行對照時，那種“落伍感”撲麵而來，讓人對它的權威性産生懷疑。我理解醫學知識更新速度快，但作為一部“第三版”，至少應該反映齣近五到七年的主流變化吧？它更像是一個老舊數據庫的更新補丁，而不是一次徹底的革新。對於需要緊跟學術前沿的專業人士來說，這本書提供的幫助有限，更多時候像是一種曆史參考，而非實時的工具書。

评分☆☆☆☆☆

這部詞典的排版簡直是一場災難，拿到手的時候我就感覺到瞭沉甸甸的分量，但翻開之後，那些密密麻麻的字體和毫無章法的布局立刻讓我頭大。有時候我想查一個生僻的術語，結果發現它和一些常見詞擠在一起，根本找不到重點。更彆提那些插圖和錶格瞭，簡直是能用多小就用多小，仿佛是為瞭節省紙張而不惜犧牲讀者的視力。有時候我需要對比幾個相關術語的細微差彆，但由於缺乏清晰的結構區分，我常常需要反復閱讀好幾遍纔能理清頭緒。如果不是因為工作需要，我真的會毫不猶豫地把它束之高閣，讓它在書架上積灰。那種查找效率低下帶來的挫敗感，真的比學習一個全新的專業知識點還要令人沮喪。每一次翻閱都像是在進行一次尋寶遊戲，隻不過寶藏藏得太深，而且標記不清。

评分☆☆☆☆☆

作為一本工具書，它的便攜性簡直是硬傷。每次去醫院查房或者參加小型研討會，我都不敢輕易帶上它。它的尺寸和重量，讓我寜願選擇在手機上安裝好幾個App來替代。如果說它有什麼優勢，也許就是它那種“實體書”的安全感——不用擔心電池耗盡，不用擔心App閃退。然而，這種微不足道的優勢，完全抵消不瞭它在實際使用中的笨重。我希望能有一本更精簡、更側重於核心常用詞匯的版本，可以隨時裝進口袋，而不是需要一個專用的書包來承載。現在的版本，更適閤安靜地放在辦公室的桌麵上，作為資料庫查閱，一旦離開瞭那個固定的環境，它的實用價值就大打摺扣瞭。

评分☆☆☆☆☆

從性價比的角度來看，這本書的定價是相當高的，但其附帶的附加值卻非常低。我期待一本優秀的醫學詞典能提供一些輔助學習的功能，比如附帶的在綫資源、詞根詞綴的詳細解析，或者至少是二維碼鏈接到相關的術語圖解。然而，這本書除瞭紙和油墨，幾乎沒有提供任何增值服務。它是一本非常傳統的、單嚮的信息傳遞工具。在數字化閱讀和學習資源爆炸的今天，一本厚重的詞典如果不能在內容深度之外提供一些交互性和拓展性，就很難說服消費者反復購買和使用。它更像是一個被時間凍結的産品，固守著舊有的齣版模式，與快速迭代的現代醫學學習環境格格不入。