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《本草纲目》--“成如容易却艰辛”

作文与考试（高中版） 2024年第4期 36-38页

作者：陈文祝振全新疆乌鲁木齐实验学校新疆哈密市第二中学

文题:阅读下面的文字,根据要求作文。李时珍所著《本草纲目》,洋洋洒洒逾190万字的巨著,首次采用纲目体系为药物分类,这种编写体例,开创了本草著作之先河。青年李时珍“身如逆流船,心比铁石坚,望父全儿志,至死不怕难”,“凡大医治病,必... 详细信息

文题:阅读下面的文字,根据要求作文。李时珍所著《本草纲目》,洋洋洒洒逾190万字的巨著,首次采用纲目体系为药物分类,这种编写体例,开创了本草著作之先河。青年李时珍“身如逆流船,心比铁石坚,望父全儿志,至死不怕难”,“凡大医治病,必当安神定志,无欲无求。若有疾厄来求救者,不得问其贵贱贫富,长幼妍,怨亲善友,华夷愚智,普通一等,皆如至亲之想。”他与父并肩逆行,精诚为医,著成《本草纲目》。

关键词：安神定志本草著作《本草纲目》药物分类编写体例无欲无求李时珍逆行

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非处方药物管理及医院药学作用分析

中外医药研究 2024年第2期3卷 162-164页

作者：仲旭东邹城市香城镇卫生院山东邹城273500

为了进一步对非处方药物管理及医院药学作用进行分析,该文梳理了我国药品分类管理的阶段性进展与当前非处方药物管理的意义,结合实际工作经验,发现非处方药物应用管理中存在的问题。针对公众自我医疗水平不足、对非处方药物不良反应认... 详细信息

为了进一步对非处方药物管理及医院药学作用进行分析,该文梳理了我国药品分类管理的阶段性进展与当前非处方药物管理的意义,结合实际工作经验,发现非处方药物应用管理中存在的问题。针对公众自我医疗水平不足、对非处方药物不良反应认识不足、多种药物重复使用等问题,提出了优化与改善的相关策略。

关键词：非处方药物药物管理药物分类

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补肾类延年益寿方药物分类统计及探讨

南京中医学院学报 1989年第3期5卷 3-6页

作者：戴慎许济群南京中医学院

对汉至清七个朝代32部代表性古医籍中的384首延年益寿方加以整理分析,结果发现:其中补肾类方占60.7％,且以补阳药、补气药、补阴药为基本构成,有选择地配伍血、利水渗湿、补活血化瘀、收涩、安神、温里、理气之品,达到充复肾中精气,协... 详细信息

对汉至清七个朝代32部代表性古医籍中的384首延年益寿方加以整理分析,结果发现:其中补肾类方占60.7％,且以补阳药、补气药、补阴药为基本构成,有选择地配伍血、利水渗湿、补活血化瘀、收涩、安神、温里、理气之品,达到充复肾中精气,协调阴阳平衡,延缓衰老进程的目的。为寻找防老抗衰新方提供一定的可靠线索。

关键词：补肾药中药配伍药物分类

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抗骨质疏松药物分类的最新进展

中国骨质疏松杂志 2006年第1期12卷 78-79页

作者：张福才刘忠厚左希奎新疆煤矿总医院骨研所 830091 北京中日友好医院新疆医科大学第一附属医院

1986年Riggs和Melton[1]在论述退行性骨质疏松症时,将骨质疏松症的治疗分为抗'抗吸收法(Anti-resorptive regimens)'和'促形成法(formation-stimulating regimens)'两大类.在抗吸收药物(anti-resorptive drugs)中主要讨论了已被美国FDA批准用于骨质疏松症治疗的钙、雌激素和降钙素.在促形成药物(formation-stimulating dnags)中讨论了氟化钠和合成的甲状旁腺激素(1-34)片段,这个分类被广泛采用,直至今日.

关键词：药物分类抗骨质疏松骨质疏松症甲状旁腺激素 FDA批准吸收法降钙素退行性形成法雌激素

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抗动脉粥样硬化药物分类及研究进展

临床药物治疗杂志 2005年第6期3卷 4-10页

作者：赵志刚首都医科大学附属北京天坛医院北京100050

1动脉粥样硬化(AS)定义与病因AS是动脉硬化中常见的类型,动脉硬化是动脉管壁增厚、变硬、管腔缩小的退行性和增生性病变总称,其常见的有AS、动脉中层钙化以及小动脉硬化3种.最容易产生粥样硬化的部位是冠状动脉、脑动脉,其次是肾动脉、... 详细信息

1动脉粥样硬化(AS)定义与病因AS是动脉硬化中常见的类型,动脉硬化是动脉管壁增厚、变硬、管腔缩小的退行性和增生性病变总称,其常见的有AS、动脉中层钙化以及小动脉硬化3种.最容易产生粥样硬化的部位是冠状动脉、脑动脉,其次是肾动脉、腹动脉、眼动脉和下肢动脉.

关键词：动脉粥样硬化药物治疗药物分类内皮素纤维蛋白原

半结构化药物数据智能分类技术研究与系统实现（全日制专业学位）

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半结构化药物数据智能分类技术研究与系统实现（全日制专业学位）

作者：卢育红北京交通大学

学位级别：硕士

随着信息存储技术和通讯技术的发展,各行业的信息量呈爆炸式增长,作为已有几千年历史的医药行业更是具有庞大的数据量。信息自动分类技术已成为人们获取有用信息不可或缺的工具,文本分类、邮件分类、网页分类等已取得显著成效,为很多行... 详细信息

随着信息存储技术和通讯技术的发展,各行业的信息量呈爆炸式增长,作为已有几千年历史的医药行业更是具有庞大的数据量。信息自动分类技术已成为人们获取有用信息不可或缺的工具,文本分类、邮件分类、网页分类等已取得显著成效,为很多行业的数据管理带来了极大的方便。为了实现药物数据的智能化管理,提高管理效率,本课题研究了如何把智能分类技术用于半结构化的药物数据处理,最后并设计实现了半结构化药物数据智能分类系统。通过对各种分词技术和分类技术的研究,并结合药物数据的特点,本课题借助IK分词思想,采用自动增量学习和人工增量学习相结合的增量式朴素贝叶斯分类模型实现了半结构化药物数据分类任务。本文的主要内容如下：借鉴一般的文本分类流程,本文首先给出了系统的总体分类架构,并对每个环节给予了理论及技术介绍。通过对各种分词方法的比较研究,结合药物数据的特点,本文在IK分词思想的基础上完成了中文药物名称分词,并对分词步骤、词典库的建立、算法时间复杂度给予了详细描述。通过对特征选择算法的深入分析,本文提出了一种既考虑类不相关词汇对分类的贡献又考虑特征项在类间分布情况的改进的期望交叉熵算法,实验证明改进的特征选择算法具有更好的选择效果。针对朴素贝叶斯模型不具有学习新实例的缺陷,并结合特征项在药物名称中的权重,本文提出了自动增量学习和人工增量学习相结合的加权增量式朴素贝叶斯模型。并阐述了具体的修正算法,包括分类器修正和特征项集合修正。最后本文实现了半结构化药物数据智能分类系统,本系统包括应用系统和维护系统两部分,并在一个语料库的基础上对上述两个系统进行了完整测试和性能分析。最后在ETL工具上对整体系统进行了实验验证,结果表明分类效果良好。

关键词：药物分类中文分词类置信度加权增量朴素贝叶斯自动增量学习期望交叉熵