病状术语规范化基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王志国 编

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出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117194952

版次：1

商品编码：11701335

包装：精装

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：1208

字数：1897000

正文语种：中文

内容简介

　　《病状术语规范化基础》提供的普查结果包括中医、西医、中西医结合三大一级学科，囊括内科、外科、妇产科、儿科、皮肤科、眼科、耳鼻喉、口腔等二级学科的相关病状术语，覆盖常见症状术语1000余条、中西医疾病1500余种、中医证候1800余项。具体内容包括病位术语、症状要素、体征要素、常见症状、常见体征、复合症状、限定性症状、临床特点、临床特征、临床表现等术语内容，其中病位术语、症状要素、体征要素已经接近规范程度；常见症状术语、常见体征术语为制定《中医临床诊疗术语·症状体征部分》国家标准打下了坚实的基础；复合症状、限定性症状、临床特点、临床特征、临床表现等内容为病状术语规范提供了对比、参考和外延，具有一定的借鉴作用，能够满足临床基本需要。本项研究成果对病状术语规范化过程中遇到的主要问题及其解决方案进行了全面、深入的探讨，普查结果为病状术语规范化奠定了坚实的基础。

内页插图

目录

第一篇 思路与方法
第一章 症状体征术语规范化研究面临的主要问题
第二章 病状术语规范化解决方案探讨
第三章 技术路线

第二篇 病位术语
第一章 中医病位术语
第一节 经络系统概要
第二节 十二正经
第三节 奇经八脉
第四节 腧穴术语
第五节 其他常用中医病位术语
第六节 部分中医病位术语及其释义
第二章 西医解剖病位术语
第一节 方位术语
第二节 病位术语及其隶属关系

第三篇 症状术语
第一章 症状要素与症状术语规范化
第二章 症状要素术语
第三章 临床常见症状术语及其部位划分
第四章 临床常见症状术语的概念

第四篇 体征术语
第一章 体征要素与体征术语规范化
第二章 体征要素术语
第三章 舌象
第四章 脉象
第五章 临床常见体征术语及其部位划分
第六章 部分体征术语概念

第五篇 病状术语的内涵与外延
第一章 复合症状
第二章 临床表现
第三章 临床特点
第四章 临床特征
跋：制定《中医临床诊疗术语·症状体征部分》国家标准的必要性和迫切性
主要参考文献

前言/序言

《医疗文本精炼指南：从海量病历中提取精准信息》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，医疗领域的数据量正以前所未有的速度激增。海量的电子病历、医学期刊、临床试验报告、基因测序数据以及患者互动记录，构成了庞杂而深刻的知识宝库。然而，这些宝贵的医疗信息往往隐藏在结构不一、表达各异、甚至存在歧义的文本之中。如何有效地从这些非结构化或半结构化的医疗文本中提取出准确、规范、可供进一步分析和利用的信息，已成为制约医疗信息化、临床研究、辅助诊断乃至精准医疗发展的关键瓶颈。 《医疗文本精炼指南：从海量病历中提取精准信息》并非一本关于病状术语本身规范化理论的书籍，而是深入探讨如何运用现代信息技术和自然语言处理（NLP）技术，对海量的、多样的医疗文本进行系统性梳理、提炼和标准化处理的实用指南。本书旨在为医学信息学研究者、临床数据科学家、医疗IT从业者、以及对医疗大数据分析感兴趣的专业人士，提供一套系统性的方法论和操作框架，帮助他们驾驭医疗文本的复杂性，挖掘其内在价值。 本书将从以下几个核心维度展开论述，力求全面覆盖医疗文本精炼的各个关键环节： 第一部分：理解医疗文本的复杂性与挑战 医疗文本的多样性与非结构化特征： 详细分析不同类型医疗文本（如病历摘要、影像报告、病理报告、手术记录、出院小结、医嘱、文献摘要等）的语言特点、书写风格、专业术语的使用习惯、以及它们在结构化程度上的差异。重点阐述为何医学语言的模糊性、同义性、多义性以及缩写的使用，给机器理解带来巨大挑战。 信息孤岛与数据碎片化： 探讨在现有医疗信息系统中，数据是如何被分割存储在不同的模块、不同的数据库中，且缺乏统一的标准进行互联互通。分析这种碎片化现象对信息整合和深度挖掘造成的阻碍。 医学术语的演变与地域差异： 剖析医学术语并非一成不变，随着医学知识的进步不断演化，新的疾病、治疗方法、药物不断涌现，旧的术语可能被淘汰或修改。同时，不同国家、不同地区的医学实践和术语习惯可能存在差异，这增加了跨语言、跨文化数据处理的难度。 隐私与安全考量： 在处理敏感的医疗文本时，如何平衡信息提取的效率与患者隐私保护、数据安全之间的关系，是必须面对的严峻挑战。本书将概述相关法规要求和技术应对策略。 第二部分：自然语言处理（NLP）技术在医疗文本精炼中的核心应用 文本预处理与清洗： 深入介绍对原始医疗文本进行规范化处理的必要步骤，包括但不限于：分词（针对中文医疗文本的挑战）、去除停用词、词性标注、命名实体识别（NER）的原理与医学领域的特有实体（如疾病、症状、药物、检查、治疗、解剖部位、微生物等）。本书将详细讲解针对医疗文本特点的NER模型构建和优化方法。 信息提取（Information Extraction, IE）： 讲解如何从文本中抽取结构化信息，包括关系抽取（识别实体之间的关联，如“药物A用于治疗疾病B”）、事件抽取（识别具体的医学事件，如“患者于X日出现Y症状”）、以及属性抽取（提取实体的相关属性，如药物的剂量、用法）。 文本相似度计算与聚类： 介绍如何量化不同文本片段之间的相似程度，以及利用聚类算法对相似的病历记录或医学文献进行分组，从而发现共性，识别异常模式，或进行文献综述。 文本分类与情感分析： 探讨如何利用分类模型自动识别文本的类别（如报告类型、疾病分类），以及在患者反馈、社交媒体数据中进行情感分析，了解患者的就医体验和健康情绪。 知识图谱构建与应用： 介绍如何将从医疗文本中提取出的结构化信息构建成医学知识图谱，实现实体间的复杂关联查询，辅助临床决策支持，以及推动医学知识的智能化管理。 基于深度学习的NLP技术： 重点介绍近年来在医疗文本处理领域取得突破性进展的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、以及Transformer模型及其变种（如BERT、GPT系列）。分析它们在医疗NER、关系抽取、文本生成等任务上的优势与局限。 第三部分：医疗文本精炼的实用技术与实践 构建医疗领域的语言模型： 详细阐述如何针对医疗领域的特点，对通用语言模型进行预训练或微调，以适应医学文本的专业性和复杂性。分享构建领域特定词典、语料库的经验。 词语规范化与术语映射： 探讨如何将文本中出现的各种同义、近义、缩写、错别字等形式的医学术语，映射到标准的医学术语体系（如ICD、SNOMED CT、MeSH）中。重点介绍基于规则、基于词典、以及基于机器学习的方法。 实体消歧与链接（Entity Linking）： 解决同一个术语可能指代不同概念，或不同术语指代同一个概念的问题。介绍如何将文本中的实体链接到知识库中的标准概念，提高信息提取的准确性。 处理特定类型医疗文本的技巧： 针对影像报告、病理报告、基因报告等不同类型文本的特点，提供定制化的信息提取和精炼策略。例如，影像报告中的空间关系提取，病理报告中的形态学描述解析等。 数据标注与质量控制： 强调高质量标注数据在训练和评估NLP模型中的关键作用。介绍医疗文本标注的难点，以及如何设计有效的标注指南、进行多标注者评估、实现标注质量的持续监控。 模型评估与优化： 讲解在医疗文本处理任务中常用的评估指标（如准确率、召回率、F1值），以及如何根据任务需求选择合适的评估方法。提供模型性能调优的策略和技巧。 第四部分：医疗文本精炼的应用场景与未来展望 临床决策支持系统（CDSS）： 阐述如何利用精炼后的医疗文本信息，构建更智能、更精准的CDSS，为医生提供诊断建议、治疗方案推荐、药物相互作用预警等。 医学科研与药物研发： 演示如何通过大规模文本挖掘，发现新的疾病关联、潜在的药物靶点、分析药物不良反应，加速医学研究进程。 公共卫生监测与流行病学研究： 说明如何从海量文本数据中实时监测疾病爆发趋势，分析疾病传播规律，为公共卫生决策提供依据。 患者个性化医疗与健康管理： 探讨如何利用文本精炼技术，深入理解患者的病史、用药情况、生活习惯，实现更精准的个性化治疗方案设计和健康管理。 医疗质量改进与效率提升： 展示如何通过分析病历文本，识别医疗流程中的瓶颈，量化医疗服务质量，优化资源配置，提升医疗体系运行效率。 面向未来的挑战与机遇： 展望医疗文本精炼领域前沿技术的发展趋势，如多模态医疗数据融合（文本与影像、基因组学的结合）、可解释AI在医疗领域的应用、以及更高效、更鲁棒的低资源学习方法。 《医疗文本精炼指南》将以理论讲解与实践案例相结合的方式，力求深入浅出。书中将穿插大量的真实或模拟医疗文本示例，并介绍常用的开源工具和数据集，帮助读者更好地理解和掌握相关技术。本书不回避理论深度，但更注重实用性和可操作性，旨在成为每一位投身于医疗信息事业的专业人士案头必备的参考书。通过本书的学习，读者将能够构建一套高效的体系，从看似杂乱无章的医疗文本中，抽丝剥茧，提取出具有高度价值的精准信息，从而推动医疗健康事业的数字化转型和智能化升级。

评分☆☆☆☆☆

读完《病状术语规范化基础》，我最大的感受是，这本书不仅仅是关于术语的，更是关于“沟通”的。医学是一个高度专业化的领域，如果术语混乱、不统一，那么医生的诊断、护士的护理、药师的用药，甚至患者的理解，都可能出现巨大的偏差，其后果不堪设想。这本书就像一把钥匙，为我打开了通往精准、高效、安全的医学沟通之门。 书中对于术语“标准化”的论述，并非简单的罗列和记忆，而是深入浅出地讲解了标准化背后的原则和方法。从词义的界定、同义词的处理，到缩略语的规范、新术语的产生机制，作者都给出了非常有说服力的解释。我尤其喜欢书中关于“医学术语的生命周期”的章节，它让我明白，术语并非一成不变，而是在不断演进和发展中，这对于理解医学的进步也至关重要。这本书的价值，在于它为所有希望在医学领域做出贡献的人，提供了一个最基本的、也是最重要的共同语言。

评分☆☆☆☆☆

《病状术语规范化基础》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是思维方式的转变。在阅读之前，我总觉得医学术语是那些医务人员之间的“暗语”，与我普通人无关。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。 作者用一种极其易懂的方式，解释了为什么医学术语需要“规范化”，以及规范化带来的好处。它不仅仅是为了让医生之间交流方便，更是为了确保患者能够得到最准确的诊断和治疗，为了促进医学研究的深入和交流。书中对于“术语的模糊性”和“术语的歧义性”的分析，让我深刻认识到，一个看似微小的术语问题，可能就会导致严重的后果。这本书让我开始关注身边的医学信息，也让我对医疗的严谨性有了更深的敬意。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我是一名正在学习医学信息学的学生，在日常学习中，经常会遇到各种各样、五花八门的医学术语，很多时候都不知道该如何准确地理解和使用它们。《病状术语规范化基础》的出现，如同及时雨一般，解决了我的燃眉之急。 我特别喜欢书中对术语“演变”和“发展”的探讨。作者并没有将术语视为静态的存在，而是深入剖析了它们是如何随着医学的进步而不断演变的，以及新术语是如何产生的。这种动态的视角，让我认识到学习术语并非死记硬背，而是要理解其背后的逻辑和背景。书中还探讨了不同国家和地区在术语使用上的差异，以及如何进行有效的术语转换和整合，这对于我未来从事国际医学信息交流非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本《病状术语规范化基础》实在是一本令人眼前一亮的学术著作！初读之下，我便被它严谨的逻辑和清晰的条理所折服。书中对病状术语的定义、分类、演变以及在不同医学领域中的应用进行了详尽的阐述，堪称一本百科全书式的指南。作者在理论框架的构建上可谓煞费苦心，从历史溯源到现代发展，层层递进，使得读者能够深刻理解术语规范化为何如此重要，以及它如何为医学诊断、治疗和研究奠定坚实的基础。 我尤其欣赏书中对于不同术语体系的对比分析。作者不仅列举了大量经典案例，还深入剖析了各种体系的优劣，帮助我们认识到单一术语体系可能存在的局限性，以及跨学科、跨文化的术语交流所面临的挑战。这种宏观的视角，使得原本可能枯燥的术语研究变得生动有趣，也让我对信息共享、数据标准化等前沿课题有了更深的认识。书中还探讨了术语规范化在人工智能、大数据分析等新兴技术中的作用，为我们描绘了未来医学发展的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

《病状术语规范化基础》这本书，与其说是一本学术专著，不如说是一本“启蒙读物”。我一直觉得，在学习任何一门学科的时候，如果对基础概念、基本术语不甚了解，那后续的学习就会像是在沙滩上建楼，摇摇欲坠。而这本书，恰恰为我补足了这一块至关重要的“基石”。 作者在书中对于“规范化”的意义的解读，让我对医学术语有了全新的认识。它不再是死板的词汇，而是承载着丰富信息、连接着不同概念的“桥梁”。书中通过大量生动的实例，展示了术语规范化在实际医疗工作中的重要性，比如在电子病历的录入、医学文献的检索、临床试验的设计等方面，规范的术语体系能够极大地提高效率，减少错误。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一双“火眼金睛”，能够辨别那些模糊不清、容易混淆的术语，从而更清晰地理解医学信息。