SC03047=TEXTBOOK OF DIABETIC NEUROPATHY pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Andersen, Henning; Henning, Andersen; Arezzo, Joseph C.; Baynes, John W.; Biessels, G.J.; Bolli, Ger

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:

价格:1860.00

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isbn号码:9783131275813

丛书系列:

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• 糖尿病神经病变
• 神经病变
• 糖尿病
• 神经系统疾病
• 医学
• 教科书
• 内分泌学
• 临床神经病学
• 神经科学
• 医学教育

内科临床决策支持系统高级应用手册 本书简介 本书是一本面向临床医生、医学信息技术人员以及高级医疗管理者的深度专业参考书，聚焦于现代医学实践中日益复杂的临床决策支持系统（CDSS）的设计、实施、验证与优化。在全球医疗数据爆炸式增长的背景下，如何将海量的电子健康记录（EHR）、最新的临床指南和实时的生物标志物数据有效地转化为可操作、个性化的临床建议，是当前医疗领域的核心挑战之一。本书旨在提供一套全面、前沿且具有高度实践指导性的理论框架与操作指南，以应对这一挑战。 第一部分：临床决策支持系统的理论基础与架构演进 本部分深入探讨了CDSS的起源、发展脉络及其在现代医疗质量改进中的核心地位。 第一章：CDSS的演进与核心价值 从规则引擎到智能代理： 回溯CDSS从早期的基于固定规则（如药物相互作用警报）到基于机器学习和深度学习的概率性推荐系统的演变过程。详细分析了不同架构在处理复杂、非线性临床情境时的优劣。 循证医学与CDSS的融合： 阐述如何将Cochrane综述、大型随机对照试验（RCT）的结果结构化、编码化，并无缝嵌入CDSS的工作流中，确保决策支持的科学严谨性。 “警报疲劳”的结构性分析： 探讨过度警报对临床效率和患者安全的影响。提出多级警报分级系统、情境感知（Context-Aware）触发机制，以及动态阈值调整策略，以提高警报的特异性和临床相关性。 第二章：数据集成与互操作性挑战 异构数据源的清洗与标准化： 详述如何处理来自不同EHR系统、影像系统（PACS）、实验室信息系统（LIS）的非结构化文本、DICOM图像元数据和结构化数值数据。重点介绍FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）标准在促进数据交换中的应用，以及本体论（Ontology）在统一术语（如SNOMED CT、LOINC）上的关键作用。 时间序列数据的处理： 针对慢性病管理中连续监测数据（如血糖、血压、心电图）的特点，介绍先进的时间序列分析方法（如RNN、LSTM网络），用于预测短期风险事件的发生。 隐私保护与去标识化技术（De-identification）： 深入分析HIPAA、GDPR等法规对医疗数据使用的限制。重点介绍差分隐私（Differential Privacy）和联邦学习（Federated Learning）在保护患者隐私前提下训练模型的应用实践。 第二部分：智能算法在决策支持中的前沿应用 本部分侧重于介绍驱动新一代CDSS的核心人工智能技术及其在特定临床领域的落地。 第三章：基于机器学习的风险预测模型 早期脓毒症（Sepsis）识别模型： 详细剖析基于多模态数据融合的早期Sepsis预测模型构建流程，包括特征工程（如SOFA评分的动态计算）、模型选择（如XGBoost与深度神经网络的比较），以及模型在不同ICU环境下的外部验证策略。 再入院风险评估（Readmission Risk）： 讨论如何利用患者社会决定因素（SDOH）数据（如居住地、交通便利性）与临床指标相结合，构建更精准的30天再入院预测模型，并指导出院计划的个性化调整。 模型可解释性（XAI）的临床意义： 强调“黑箱”模型在临床接受度上的障碍。系统介绍LIME、SHAP值等工具，用于解释模型为何给出特定建议，从而增强医生的信任感和决策的合理性。 第四章：自然语言处理（NLP）与临床文本挖掘 非结构化病历的深度解析： 探讨如何利用BERT、Transformer架构的定制化模型，从自由文本的查房记录、手术记录中精准提取症状、体征、治疗反应和患者依从性等关键信息。 临床路径与指南的自动化映射： 介绍NLP技术如何自动比对患者的当前状态与预设的电子临床路径（eCPG）的偏差，并实时提示下一步最优行动。 临床文档自动生成与质量控制： 探讨AI辅助撰写摘要、出院小结的技术，及其在减少文档缺失、确保信息完整性方面的应用。 第三部分：CDSS的部署、验证与临床整合 本部分关注将成熟的模型转化为可信赖、易用的临床工具的工程化和流程化管理。 第五章：临床验证与前瞻性研究设计 从回顾性到前瞻性验证： 详细阐述CDSS在真实临床环境下的验证设计（如随机对照试验、准实验研究），强调“介入效果”而非仅仅是“模型准确性”。 影响偏差（Bias）的消除与公平性（Fairness）： 讨论由于训练数据集中包含的历史偏见（例如，特定种族或经济群体的诊断不足）对模型决策的潜在影响。介绍公平性指标（如Equal Opportunity Difference）和模型再校准技术。 性能漂移（Model Drift）的持续监控： 阐述随着医疗实践、新疗法和疾病模式的变化，模型性能可能下降。介绍在线学习与定期再训练的运维流程（MLOps for Healthcare）。 第六章：用户体验（UX）与工作流优化 CDSS的“嵌入式”设计哲学： 强调成功的CDSS必须“静默”地融入现有工作流，而非强迫医生切换应用或中断思考流程。分析“主动推送”与“被动查询”的最佳平衡点。 决策疲劳的最小化界面设计： 探讨信息可视化原则，如何用最小的信息量展示最大的临床价值。例如，使用“红-黄-绿”指示灯而非冗长的数值报告来突出风险等级。 跨学科协作与沟通的改进： 论述CDSS如何作为多学科团队（MDT）之间的“共同知识库”，促进会诊意见的统一和信息传递的准确性。 第七章：治理、伦理与法规遵从 软件即医疗器械（SaMD）的法规路径： 概述FDA、EMA等机构对高风险CDSS的监管要求，特别是涉及直接影响诊断或治疗方案的算法的审批流程。 问责制与法律责任界定： 在AI辅助决策中，当发生不良事件时，责任应如何分配给开发者、医院IT部门还是最终决策医生？本书提供了法律和伦理框架下的分析视角。 技术透明度与医生自主权： 探讨如何在利用算法提高效率的同时，维护临床医生的最终自主判断权，确保技术是增强（Augment）而非取代（Replace）专业判断。 本书旨在为构建下一代安全、高效、公平的临床智能系统提供坚实的理论基石和可操作的工程蓝图。

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这本书最让我印象深刻的是它在临床实践层面的深度。作为一名医学生，我正在学习如何诊断和管理各种疾病，而糖尿病神经病变作为糖尿病最常见的并发症之一，其诊断和治疗的复杂性确实令人望而却步。然而，这本书提供了一套非常系统且实用的指南。它详细介绍了如何通过详细的病史询问、神经系统体格检查（包括触觉、痛觉、震动觉等测试）以及各种辅助检查（如神经传导速度测定、肌电图、自主神经功能测试）来准确地诊断神经病变。我特别欣赏书中关于“鉴别诊断”部分的讲解，它列举了与糖尿病神经病变症状相似的其他疾病，并指导读者如何区分，这对于避免误诊和漏诊至关重要。在治疗方面，书中不仅强调了血糖控制的重要性，还深入探讨了药物治疗（如阿片类止痛药、抗抑郁药、抗惊厥药等）的选择和使用原则，以及非药物治疗（如物理疗法、足部护理、生活方式调整）的配合。书中的案例分析也很有帮助，通过真实的临床场景，让我能够更好地理解理论知识如何应用于实际。我甚至能想象自己将来在临床上遇到类似情况时，如何运用书中的知识来为患者提供最佳的治疗方案。

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我特别欣赏这本书对于“预防”和“早期干预”的重视。书中反复强调，控制血糖是预防糖尿病神经病变最基础也是最重要的一环。但它并未止步于此，而是深入探讨了如何通过改善生活方式，如均衡饮食、规律运动、戒烟限酒，以及优化血脂和血压管理，来协同降低神经病变发生的风险。我注意到书中对糖尿病患者足部护理的讲解非常细致，包括如何选择合适的鞋袜、如何进行日常的足部检查、以及在出现溃疡等情况时应如何及时就医。这些看似琐碎的细节，实则关系到患者的生活质量和远期预后。书中也提到了神经保护剂的研究进展，尽管这方面的内容相对前沿，但作者以严谨的态度，客观地介绍了相关研究的现状和未来方向。这让我感受到，这本书不仅仅是在描述已知的知识，更是在引领读者思考未来的可能性。总而言之，这是一本非常全面、实用且具有前瞻性的著作，对于任何希望深入了解糖尿病神经病变的人来说，都是一本不可多得的宝藏。

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刚拿到这本《糖尿病神经病变教科书》的时候，我带着一种既好奇又略感沉重的期待。我对糖尿病的了解仅限于基础知识，而“神经病变”这个词在我脑海中勾勒出的是一种复杂且难以捉摸的并发症。这本书的封面设计很简洁，没有花哨的图案，色调也偏向专业领域，这让我对内容的严谨性有了初步的信心。翻开第一页，清晰的字体和合理的排版瞬间吸引了我。虽然我对其中的一些专业术语尚不熟悉，但整体的逻辑清晰度，以及那些精心设计的插图和图表，都试图让我这个非专业人士也能尽可能地理解。我特别喜欢其中一些早期章节对糖尿病神经病变发病机制的详尽阐述，它不仅仅是简单地陈述“为什么会发生”，而是深入到分子层面，解释了葡萄糖代谢异常、氧化应激、炎症反应等一系列复杂的过程是如何一步步侵蚀神经纤维的。这种深入浅出的讲解方式，让我感觉作者不仅仅是在罗列事实，更是在引导我思考，去理解这个疾病背后的科学原理。即使是一些比较艰深的生物化学过程，通过图示的辅助，也变得相对容易消化。我尤其留意到书中对不同类型神经病变的分类和描述，比如感觉神经病变、运动神经病变，以及自主神经病变。它们各自的临床表现、诊断方法和潜在的后果都被一一呈现，这为我构建了一个关于糖尿病神经病变的全景图。

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这本书在数据呈现和图表运用方面做得尤为出色。在介绍不同亚型的糖尿病神经病变时，书中提供了大量的统计数据和临床研究结果，这些数据以直观的图表形式呈现出来，让我对不同类型神经病变的患病率、进展速度以及治疗效果有了清晰的认识。我特别喜欢书中那些详细的流程图，它们将复杂的诊断和治疗流程分解成一个个易于理解的步骤，让我在脑海中构建了一个清晰的决策树。例如，在讨论疼痛性糖尿病神经病变的管理时，书中提供了一个详细的算法，指导临床医生如何根据患者的疼痛程度、伴随症状以及对不同药物的反应，来选择最合适的治疗方案。这不仅节省了时间和精力，更重要的是，它能够最大程度地降低误诊和治疗的盲目性。另外，书中对影像学检查的解读也很有帮助，一些MRI和CT扫描的图片，以及对神经活检结果的分析，都让我对神经病变的病理改变有了更直观的认识。我感觉这本书就像一位经验丰富的老师，用最清晰、最易懂的方式，将最前沿的知识传递给我。

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我对这本书的评价是，它非常适合那些希望深入了解糖尿病神经病变背后科学机理的读者。书中不仅仅是停留在“是什么”的层面，而是不断追问“为什么”和“如何”。例如，在探讨神经病变发生机制时，书中详细阐述了多条通路，包括PKC信号通路、AGEs（晚期糖基化终末产物）的形成与累积、氧化应激等，并解释了这些通路如何相互作用，最终导致神经损伤。这些内容对于我理解糖尿病作为一种全身性代谢疾病，其对神经系统的影响并非孤立，而是与全身其他器官和系统的病理生理变化紧密相连。书中对神经炎症的讨论也十分精彩，它解释了微观层面的炎症反应如何在神经环境中被激活，并持续地破坏神经结构和功能。我甚至能感受到作者的严谨之处，他们在引用研究成果时，都尽可能地追溯到原始文献，并对研究的局限性也做了说明。这让我觉得这本书的内容非常有说服力，并且能够经受住时间的考验。即使是一些高级的概念，通过清晰的图示和逻辑严密的叙述，也让我这个非专业背景的读者能够逐步理解。

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