Programmed Medical Language pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Mosby Elsevier Health Science

作者:Myrna Lafleur Brooks

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-11

价格:USD 34.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780815112785

丛书系列:

图书标签:

• 医学语言学
• 医学术语
• 程序化语言
• 自然语言处理
• 生物医学信息学
• 医学文本挖掘
• 信息抽取
• 临床语言学
• 医学信息检索
• 计算语言学

《Programmed Medical Language》 内容简介 《Programmed Medical Language》是一部致力于深入剖析和系统构建医学信息处理语言的开创性著作。本书并非一本传统意义上的医学教科书，它不直接教授疾病诊断、治疗方案或临床操作。相反，它聚焦于一个更为基础却至关重要的领域：如何将纷繁复杂的医学知识转化为计算机能够理解、处理和生成的结构化语言。本书的读者群主要包括对医学信息学、生物信息学、计算医学、人工智能在医疗领域的应用感兴趣的学者、研究人员、工程师以及对未来医疗技术发展有深刻洞察力的专业人士。 本书的出发点在于认识到，尽管医学研究和临床实践取得了巨大的进步，但如何有效地利用海量医学数据，从中提取有价值的洞见，并将其转化为可执行的智能决策，仍然是当前面临的重大挑战。传统的自然语言医学文本，如病历、研究论文、诊断报告等，虽然包含丰富的医学信息，但对于计算机而言，这些信息往往是模糊、不规范且难以直接解析的。而《Programmed Medical Language》旨在填补这一鸿沟，它探讨并提出了一系列将这些自然语言化的医学知识转化为精确、可计算的“程序化”语言的方法和框架。 第一部分：理论基础与概念构建 本书的开篇，详细阐述了构建“程序化医学语言”的必要性和理论基础。作者首先回顾了计算机科学在语言处理和知识表示方面的经典理论，例如形式语言、语法分析、语义网络、本体论等。在此基础上，结合医学领域的独特性，提出了“医学概念模型”的核心思想。这种模型并非简单的术语表，而是力求捕捉医学概念之间的复杂关系，包括层级关系（如“心肌梗死”是“心血管疾病”的一种）、因果关系（如“高血压”可能导致“心脏病”）、属性关系（如“血型”是“血液”的一个属性）等等。 接着，本书深入探讨了医学知识的本体论构建。本体论在人工智能领域扮演着关键角色，它提供了一个共享的、形式化的概念模型，使得不同系统之间能够理解和交换信息。在医学领域，本体论的构建尤为重要，因为医学术语的歧义性、多义性以及概念的演变给信息标准化带来了巨大挑战。《Programmed Medical Language》系统性地介绍了构建医学本体的方法，包括自顶向下、自底向上以及混合式构建策略，并分析了当前主要的医学本体库（如SNOMED CT、MeSH、UMLS等）的优缺点，为读者提供了理论指导和实践参考。 此外，本书还着重讨论了医学语言的“程序化”特性。这里的“程序化”并非狭义的编程语言，而是指一种能够被计算机逻辑处理、推理和操作的语言形式。这包括将医学术语映射到唯一标识符，定义概念之间的精确关系，以及引入逻辑规则来描述医学过程和推理。例如，如何将“患者出现胸痛、呼吸困难，心电图显示ST段抬高”这一自然语言描述，转化为计算机能够理解的“事件序列”和“病理特征集合”，从而触发预设的诊断规则。 第二部分：核心技术与方法论 在奠定了理论基础之后，本书转入对实现“程序化医学语言”的核心技术和具体方法论的深入剖析。 2.1 医学自然语言处理（NLP）的进阶应用 本书并非对NLP进行基础讲解，而是聚焦于如何利用NLP技术来提取和结构化医学文本中的关键信息，从而为构建“程序化医学语言”奠定基础。这包括： 命名实体识别（NER）： 如何精确识别医学文本中的疾病、症状、药物、解剖部位、检查结果等关键实体。本书将探讨专门针对医学领域的NER模型，以及如何利用词嵌入、深度学习（如Bi-LSTM-CRF、Transformer模型）等先进技术来提高识别精度。 关系抽取（RE）： 如何识别实体之间的关联，例如药物与副作用、基因与疾病、症状与诊断等。本书将详细介绍各种关系抽取方法，包括基于规则、基于统计模型以及基于深度学习的方法，并讨论如何在医学知识图谱构建中应用这些技术。 事件抽取（EE）： 如何识别文本中发生的医学事件，例如诊断事件、治疗事件、手术事件等，并提取事件的关键论元（如事件类型、参与者、时间、地点等）。 文本分类与聚类： 如何对医学文档进行分类（如按疾病类型、文章主题等），以及将相似的医学文本进行聚类，这有助于信息检索和知识发现。 2.2 医学知识图谱的构建与应用 知识图谱是连接结构化数据和非结构化数据的桥梁，在医学领域具有巨大的潜力。《Programmed Medical Language》将知识图谱的构建视为实现医学语言程序化的关键环节。本书将详细介绍： 本体与实例的映射： 如何将医学本体中的概念映射到从医学文本中提取到的具体实体和关系。 多源异构数据的融合： 如何整合来自不同来源的医学数据（如文献、数据库、临床试验、基因组数据等），并将其组织到统一的知识图谱中。 知识图谱的推理与查询： 如何利用知识图谱进行医学推理，例如推断潜在的药物相互作用、预测疾病风险、辅助诊断等。本书将介绍各种推理技术，包括基于规则的推理、基于路径的推理以及基于嵌入的推理。 医学知识图谱的可视化： 如何将复杂的医学知识图谱以直观的方式呈现给用户，方便理解和交互。 2.3 形式化医学语言的设计与语法 本书的另一个核心内容是设计和规范化一种“程序化医学语言”。这种语言需要具备以下特征： 精确性与无歧义性： 确保计算机能够准确理解其含义，避免自然语言的模糊性。 可计算性： 能够被计算机程序解析、处理、存储和检索。 可扩展性： 能够随着医学知识的不断发展而不断扩充。 可读性（相对）： 在保持计算性的同时，也应尽量考虑人类的可读性，方便专家进行校验和维护。 本书将探讨设计这种语言的几种可能路径，包括： 基于本体的表示语言： 利用OWL（Web Ontology Language）等本体语言来描述医学概念和关系，并在此基础上扩展。 基于逻辑的表示语言： 引入形式逻辑（如一阶逻辑）来表示医学事实和规则。 基于语义标记的语言： 借鉴XML、JSON等标记语言，为医学信息赋予结构和语义。 本书将详细阐述这种语言的语法规则、词汇表以及如何将自然语言的医学信息转化为这种语言的表达形式。例如，如何将“患有2型糖尿病且血红蛋白A1c高于7%的患者，需要调整口服降糖药物”这样的陈述，转化为结构化的程序化语言，以便于计算机进行自动化的临床决策支持。 第三部分：应用场景与未来展望 在详细介绍完理论基础和核心技术后，本书将着重探讨“Programmed Medical Language”在实际应用场景中的价值和未来的发展方向。 3.1 临床决策支持系统（CDSS）的升级 现有的临床决策支持系统往往依赖于预设的规则库或简单的模板。而基于“Programmed Medical Language”，CDSS将能够更深入地理解患者的病情，并提供更智能、更个性化的支持。例如，系统能够根据患者完整的电子病历、基因组信息、生活习惯等多维度信息，动态地生成并执行复杂的诊断推理，推荐最优的治疗方案，甚至预测潜在的药物不良反应。 3.2 智能电子病历（EMR）的革新 本书提出的程序化语言将彻底改变当前电子病历的形态。未来的EMR将不再是简单的文本记录集合，而是结构化的、可计算的医学知识库。这使得数据的检索、分析和共享变得前所未有的高效和精准。病历数据能够被自动地用于流行病学研究、临床试验招募、以及个性化健康管理。 3.3 药物研发与精准医疗的加速 通过将大量的药物信息、基因组信息、疾病通路信息以及临床试验数据转化为程序化语言，可以极大地加速药物的发现和研发过程。例如，可以通过知识图谱推理来发现新的药物靶点，预测药物的疗效和安全性，或者为患者匹配最适合的治疗方案，从而推动精准医疗的发展。 3.4 医学教育与知识传播的智能化 程序化医学语言也为医学教育带来了新的可能性。例如，可以构建交互式的医学学习平台，学生可以通过与程序化语言的交互来理解复杂的医学概念和诊断流程。同时，医学知识的传播也将更加高效，研究成果能够更容易地被转化为可执行的知识，并被集成到各种医疗系统中。 3.5 面临的挑战与未来研究方向 本书的最后，作者也诚恳地指出了当前在构建和应用“Programmed Medical Language”过程中所面临的挑战，例如： 医学知识的动态性与不确定性： 医学知识在不断更新，且许多医学判断存在不确定性，如何处理这些动态和不确定的信息是一个持续的挑战。 数据隐私与安全： 处理敏感的医学数据需要严格的安全和隐私保护措施。 标准化与互操作性： 不同系统和机构之间需要统一的语言标准，以实现信息的互联互通。 人机协作的平衡： 如何在实现自动化处理的同时，保留和增强人类专家的作用，是需要仔细权衡的问题。 本书最后提出了未来研究的几个重要方向，包括：探索更强大的推理引擎，开发更易于使用的工具，研究如何处理更复杂的医学概念（如时间序列数据、多模态数据），以及如何将“Programmed Medical Language”与更广泛的AI技术（如深度学习、强化学习）相结合，共同构建下一代的智能医疗系统。 总而言之，《Programmed Medical Language》是一部具有前瞻性和实践指导意义的著作。它不仅为理解和构建医学信息处理的未来指明了方向，更提供了一套系统的理论框架和方法论，为推动人工智能在医疗领域的深度融合和应用奠定了坚实的基础。本书将激发读者对医学信息学的深刻思考，并为未来的医疗技术发展注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆