医学小图谱——经典实用,值得拥有

还记得那些年我们躺在宿舍的床上一起看书的情景吗?还记得在校园的书店里发现了一本心爱的图书,但又苦于囊中羞涩只得将其放回原处吗?转眼间,我们已经长大,经历过一些事,明白过一些理,悟出了一些禅。在漫漫修行路上,小编特别甄选了一套小而精的医学袖珍图谱(24分册),这些图谱浓缩了临床实践的精华,让你在看图的过程中涨知识,开眼界。虽然现代诊疗技术在以惊人的速度发展,但过去所建立的一套原则,包括病史的询问和体格检查依然是指导临床实践的基础。相信您在重温这些图谱时,定会有所发现,有所感悟。

袖珍诊疗彩色图谱

这套丛书引进自世界著名医学出版社Elesiver的子公司ChurchillLivingstone,编者为世界医学领域各学科的权威人士,内容涉及心脏病、急症、口腔科、骨科、儿科、皮肤科、妇科、产科、神经疾病、传染病、眼科病、血液病等。在病因学、病理学、诊断学、治疗学等方面做出了全面的综述。书中的很多图片采用特殊技术拍摄而成,具有珍贵的学术及收藏价值。

这套丛书(24册)包括:

B1.妇科学B2.心脏病学B3.急症学B4.新生儿学B5.正畸和儿童牙科学B6.牙周病学B7.性传播疾病B8.皮肤病学B9.眼科学B10.产科学B11.传染病学B12.口腔疾病的内、外科学B13.口腔疾病B14.口腔病理学B15.外科体征B16.骨科学B17.风湿病学B18.血液病学B19.胃肠病及肝病B20.耳鼻咽喉科学B21.神经病学B22.糖尿病学B23.儿科学B24.HIV感染及艾滋病

出版多年,值得拥有!

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1.中文医学知识图谱模型随着知识图谱的完善,语义类型和语义关系将不断丰富。 60种语义类型1. 发病机理 2. 发作性 3. 病理学进程 4. 严重程度 5. 动作 6. 数值 7. 过程 8. 给药途径 9. 临床专科 10. 测量单位 11. 限定值 12. 操作进路 13. 相关位置 14. 药物制剂类型 https://www.hustimi.com.cn/?page_id=95
2.医疗知识图谱.doc案例都为医疗知识图谱的发展和应用提供了有益的参考和借鉴。 医疗知识图谱的定义 医疗知识图谱是一种以图形化的方式表示医疗领域的知识和概念,以及它们之间的关联和关系的工具。它可以帮助医疗专业人员更好 地理解、记忆和应用医疗知识,提高医疗服务的效率和质量。 https://max.book118.com/html/2024/0523/8106002073006072.shtm
3.新进展知识图谱+大模型>医疗诊断大模型知识图谱医学为了应对这些挑战,研究者们提出了一种创新方法,通过引入医学知识图谱(KG),结合一种名为“DR.KNOWS”的图模型,来增强LLMs在自动生成诊断的准确性。该模型基于临床诊断推理过程,旨在帮助LLMs更好地解释和总结复杂的医疗概念,提供一个更准确和可解释的诊断路径。 https://blog.csdn.net/bugyinyin/article/details/143706411
4.谈谈构建医疗知识图谱的三个阶段腾讯云开发者社区随着人工智能技术的迅猛发展,构建医疗知识图谱成为了现代医学领域的重要任务之一。医疗知识图谱是一个结构化的知识存储和表示框架,在医学研究和临床实践中扮演着重要的角色。构建医疗知识图谱可以帮助医生更好地理解和应用医学知识,提高疾病的诊断和治疗效果。本文将介绍构建医疗知识图谱的三个阶段,包括机器自动抽取医学知识https://cloud.tencent.com/developer/news/1190557
5.知识图谱在医学领域的应用:从诊断到治疗51CTO博客随着人工智能技术的不断发展,知识图谱(Knowledge Graph, KG)在各个领域的应用也逐渐成为主流。医学领域也不例外。知识图谱是一种以实体(Entity)和关系(Relation)为核心的数据结构,它能够表示实际世界中的复杂关系,为人工智能提供了一种高效的表示和推理方式。在医学领域,知识图谱可以用于诊断、治疗、药物研发等方面。本https://blog.51cto.com/universsky/9143718
6.医疗行业知识图谱特别是在医疗行业,知识图谱能够为医生提供精准的诊断依据,辅助医学研究和 2024/01/19 2554 医疗行业知识图谱医疗行业知识图谱搭建医疗行业知识图谱有什么用产品专题 医疗行业知识图谱:数字化赋能医疗智能化发展 医疗行业知识图谱通过整合和分析海量的医疗数据和知识资源,构建出一个全面而准确的医疗知识体系。这个知识https://www.udesk.cn/ucm/tag/5510
7.医学知识图谱初识医学知识图谱是实现智慧医疗的基石,有望带来更高效精准的医疗服务。然而,现有知识图 谱构建技术在医学领域中普遍存在效率低,限制多,拓展性差等问题。针对医疗数据跨语种,专业性强,结构复杂等特点,本文对构建医学知识图谱的关键技术进行了自底向上的全面解析,涵盖了医学知识表示、抽取、融合和推理以及质量评估五部分内容https://www.jianshu.com/p/5b33f21733de