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店铺： 书香斋图书专营店

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

内容介绍

基本信息

书名:英汉医学词汇第三版

定价：268元

作者:陆再英，唐锦治，陈安民　主编

出版社：人卫

出版日期：2014-10-1

ISBN：9787117187817

字数：4918000

页码：1681

版次：3

装帧：精装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

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目录

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内容提要

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词汇，是人类社会发展在语言文词上的反应，当代医学词汇，也是当代医学科学发展的重要佐证；它涵盖了基础医学、临床医学、预防医学及与医学有关的其他学科等方方面面；反映了世界医学科学日益紧密的交流和融合，以及当代医学科学发展的脉络、现状和趋势；它是人们学习医学科学知识，从事医学科学研究和交流不可或缺的基本钥匙。
　　为了适应当代医学科学迅速发展的客观需要，人民卫生出版社和华中科技大学同济医学院附属同济医院共同努力，编辑出版《英汉医学词汇》第3版，对第2版过时的词汇做了部分删减，搜集、整理、吸收了近几年来出现的大量新词汇，从而使新版《英汉医学词汇》紧跟时代发展的步伐，比较完整地反映了当代医学发展的全貌，具有较高学术价值和应用价值。
　　有了这本《英汉医学词汇》，必将有助于师者育人，学子成才，学者学习、研究、交流，它一定能够成为广大读者的良师益友，一定能够为医学科学发展做出应有贡献!

文摘

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作者介绍

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暂时没有目录，请见谅！

科技前沿探索：人工智能在现代医疗中的应用与展望 本书聚焦于当前科技浪潮中最引人注目的领域之一：人工智能（AI）在医疗健康领域的深度融合与未来发展趋势。 随着计算能力的指数级增长和大数据资源的日益丰富，AI正以前所未有的速度重塑着疾病的诊断、治疗方案的制定乃至公共卫生的管理模式。本书旨在为医学专业人士、技术研究人员以及政策制定者提供一个全面、深入且极具洞察力的视角，探讨如何有效地驾驭和应用这些革命性的技术。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到临床实践的多个层面，力求展现一个立体而详尽的AI医疗蓝图。 第一部分：人工智能在医学中的理论基石与技术引擎 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，解析驱动当前医疗AI革命的核心技术。 第一章：机器学习与深度学习在生物医学数据处理中的角色 本章详细阐述了监督学习、无监督学习和强化学习在处理复杂生物学数据（如基因组序列、蛋白质结构、电子病历等）时的适用性。重点解析了卷积神经网络（CNN）在医学影像（X光片、MRI、CT、病理切片）分析中的突破性进展，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在分析时间序列数据（如心电图、连续血糖监测）中的优势。内容深入到算法的数学原理和模型训练的优化策略，确保读者理解技术背后的“黑箱”如何被逐步透明化。 第二章：自然语言处理（NLP）与电子健康记录（EHR）的结构化革命 医疗数据的海量非结构化文本（如医生笔记、出院小结、文献摘要）是信息挖掘的宝贵金矿，但其复杂性也极高。本章专注于介绍现代NLP技术，包括词嵌入（Word Embeddings）、命名实体识别（NER）在提取临床关键信息中的应用。特别探讨了如何利用先进的语言模型，实现对临床叙述的语义理解、自动编码和辅助文档生成，从而极大地提高医疗信息的可检索性和利用效率。 第三章：可解释性AI（XAI）与医疗伦理的交汇 在人命关天的医疗决策中，“为什么”比“是什么”更为重要。本章深入探讨了XAI的必要性和现有方法，如LIME、SHAP值等，如何帮助临床医生理解AI模型的预测依据。同时，本书将此技术发展置于更广阔的伦理框架内，讨论偏见（Bias）的识别与缓解，确保算法的公平性、透明度和问责制，这是AI技术进入临床应用的先决条件。 第二部分：AI在临床诊断与预后评估中的前沿应用 本部分将理论转化为实际的临床工具，展示AI如何提升诊断的精度和效率。 第四章：医学影像分析的智能化飞跃 本章汇集了AI在放射学、眼科学和组织病理学中的最新成果。内容涵盖：早期癌症（如肺结节、乳腺微钙化）的自动筛查与量化分析；糖尿病视网膜病变分级的自动化；以及数字病理学中细胞核分割与组织学特征识别的深度学习模型。我们不仅展示了高准确率的结果，还详细分析了模型在面对罕见病和低对比度图像时的鲁棒性挑战。 第五章：辅助诊断与鉴别诊断系统 针对常见病和复杂疾病的鉴别诊断难题，本章介绍了基于知识图谱（Knowledge Graph）和概率推理模型的辅助诊断系统。系统如何整合患者的临床表现、实验室结果和家族史，提供一个概率性的诊断列表，并帮助医生快速排除低可能性的疾病，特别是在急诊和基层医疗场景下的应用潜力。 第六章：基因组学、蛋白质组学与精准用药 AI正在加速药物研发和个性化治疗的进程。本章阐述了如何利用深度学习模型预测基因突变对蛋白质功能的影响，发现潜在的药物靶点。同时，讨论了AI在药物反应预测中的作用，即如何基于患者的基因型和分子特征，精确预测其对特定化疗药物或靶向药物的敏感性与耐受性，真正实现“对症下药”。 第三部分：从治疗到管理的全面优化 本书的第三部分将视野扩展到治疗方案的制定、患者的长期管理以及医疗系统的效率提升。 第七章：智能化的治疗方案优化与机器人辅助手术 本章重点关注AI在介入治疗和手术规划中的应用。内容包括：利用强化学习为放射治疗计划剂量分布进行实时优化；AI驱动的术前规划，通过三维重建和模拟提高手术的精准度；以及下一代手术机器人系统如何利用视觉和触觉反馈，实现更加精细和微创的操作。 第八章：慢性病管理与远程健康监测 对于糖尿病、心血管疾病等慢性病，持续的监测至关重要。本章介绍了可穿戴设备收集的数据如何被AI算法实时分析，用于预测急性事件（如低血糖、心力衰竭加重）的发生，并自动调整用药建议或向医护人员发出预警。探讨了“数字疗法”的概念及其在行为干预中的有效性。 第九章：医疗质量控制与公共卫生决策支持 在宏观层面，AI在医院管理和公共卫生危机应对中发挥着关键作用。本章分析了AI在优化手术室排班、预测住院时长、管理医疗物资供应链中的应用。此外，还深入探讨了AI在流行病学建模中的优势，如何基于实时交通、气候和社交媒体数据，更准确地预测传染病的传播路径和爆发热点，辅助政府制定更具前瞻性的公共卫生政策。 第四部分：挑战、监管与未来展望 任何颠覆性技术的引入都伴随着现实的挑战。本书的最后一部分，着眼于未来十年的发展路径。 第十章：数据治理、互操作性与安全保障 医疗AI的效能高度依赖高质量的数据，但数据孤岛、隐私保护（如GDPR、HIPAA合规性）和数据标准化（如FHIR标准）是主要的障碍。本章详述了联邦学习（Federated Learning）等隐私保护技术如何实现在数据不出本地的情况下训练模型，以及如何构建稳健的数据治理框架以应对数据安全风险。 第十一章：构建人机协作的未来医疗生态 本书强调，AI不是为了取代医生，而是为了赋能医生。本章探讨了如何设计更符合临床工作流程的AI界面和交互方式，确保AI工具能够无缝嵌入现有的医疗实践中。内容包括对未来五年内可能出现的技术飞跃的预测，以及对医学教育体系改革的建议，以培养下一代具备“数据素养”的医疗工作者。 本书的特色在于其深度融合了计算科学的严谨性与临床医学的实用性。它不仅是一本技术手册，更是一份关于医疗范式转变的路线图，为所有致力于推进医疗健康事业的人们提供了清晰的导航和深刻的思考。

评分☆☆☆☆☆

从性价比的角度来看，这本书的定价是相当高的，但其附带的附加值却非常低。我期待一本优秀的医学词典能提供一些辅助学习的功能，比如附带的在线资源、词根词缀的详细解析，或者至少是二维码链接到相关的术语图解。然而，这本书除了纸和油墨，几乎没有提供任何增值服务。它是一本非常传统的、单向的信息传递工具。在数字化阅读和学习资源爆炸的今天，一本厚重的词典如果不能在内容深度之外提供一些交互性和拓展性，就很难说服消费者反复购买和使用。它更像是一个被时间冻结的产品，固守着旧有的出版模式，与快速迭代的现代医学学习环境格格不入。

评分☆☆☆☆☆

这部词典的排版简直是一场灾难，拿到手的时候我就感觉到了沉甸甸的分量，但翻开之后，那些密密麻麻的字体和毫无章法的布局立刻让我头大。有时候我想查一个生僻的术语，结果发现它和一些常见词挤在一起，根本找不到重点。更别提那些插图和表格了，简直是能用多小就用多小，仿佛是为了节省纸张而不惜牺牲读者的视力。有时候我需要对比几个相关术语的细微差别，但由于缺乏清晰的结构区分，我常常需要反复阅读好几遍才能理清头绪。如果不是因为工作需要，我真的会毫不犹豫地把它束之高阁，让它在书架上积灰。那种查找效率低下带来的挫败感，真的比学习一个全新的专业知识点还要令人沮丧。每一次翻阅都像是在进行一次寻宝游戏，只不过宝藏藏得太深，而且标记不清。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是它在处理多义词和语境依赖性翻译上的乏力。医学术语往往一个词在不同的学科分支下有完全不同的含义，但这本书在解释时，常常只是简单地罗列出几个对应的中文词汇，却缺乏对这些词汇使用语境的深入剖析。例如，某个英文词可能在病理学里是A，在药理学里是B，但在该词典里，它们被并列放在一起，读者需要自己去判断哪个才是自己需要的。这种处理方式对于初学者来说极其不友好，需要耗费大量时间去验证。如果能增加例句或者明确指出该术语在特定分支下的专有含义，这本书的价值将提升不止一个档次，现在它更像是词汇的“地图”，而不是能指引方向的“指南针”。

评分☆☆☆☆☆

作为一本工具书，它的便携性简直是硬伤。每次去医院查房或者参加小型研讨会，我都不敢轻易带上它。它的尺寸和重量，让我宁愿选择在手机上安装好几个App来替代。如果说它有什么优势，也许就是它那种“实体书”的安全感——不用担心电池耗尽，不用担心App闪退。然而，这种微不足道的优势，完全抵消不了它在实际使用中的笨重。我希望能有一本更精简、更侧重于核心常用词汇的版本，可以随时装进口袋，而不是需要一个专用的书包来承载。现在的版本，更适合安静地放在办公室的桌面上，作为资料库查阅，一旦离开了那个固定的环境，它的实用价值就大打折扣了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度和广度是毋庸置疑的，但它的“新”字却显得有些言过其实。我注意到很多新兴的、近年来才在医学界广泛使用的术语，在这本书里要么找不到，要么就是标注非常滞后，感觉像是停在了十年前的版本。这种“不与时俱进”的现象在涉及基因工程、精准医疗等前沿领域时尤为明显。当我将书中的翻译和最新的国际文献进行对照时，那种“落伍感”扑面而来，让人对它的权威性产生怀疑。我理解医学知识更新速度快，但作为一部“第三版”，至少应该反映出近五到七年的主流变化吧？它更像是一个老旧数据库的更新补丁，而不是一次彻底的革新。对于需要紧跟学术前沿的专业人士来说，这本书提供的帮助有限，更多时候像是一种历史参考，而非实时的工具书。