醫學縮寫的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

內外科護理學總複習：心智圖解析

為了解決醫學縮寫的問題，作者林玫君 這樣論述：

　　這是一本輔助你學習內外科護理學、協助你複習內外科護理學的教材！   　　作者透過心智圖法獨特的學習方式，讓讀者較為容易架構出內外科護理學的整體概念，進而獲得並且輕鬆記住重要的資訊。   　　心智圖是將主要概念當作核心，透過關鍵字／概念與圖像等素材向外發散，可同時展現主要概念及相關訊息的階層性與關聯性。這樣的方式具有精簡閱讀內容、整合資訊與快速記憶等功能，相當適合用於正在實習以及準備各項考試的學生閱讀。   　　對於護理科系的學生，內外科護理學是相當重要的入門基礎科目，然而內外科護理學涵蓋範圍龐大，讓學生在複習、準備考試時常常陷入困擾，找不到適當方式準備。   　　本書以護理師國考為主，

揀選出內外科護理學中重要的核心概念，進而繪製成心智圖，提供一種如同導覽地圖般的指引，讓閱讀者能一窺相關內容之全貌，同時，利用記號輔助說明，在心智圖筆記中若有虛線連結，表示有其關聯性；若出現問號，表示是或否之情況題。在心智圖之外，也搭配相關圖片，經由視覺圖像呈現大腦思考內容，進而提高讀者的記憶與理解力。此外，書中提供了醫學用詞的縮寫彙整，可有效掌握護理重點，建立完備的臨床概念。   　　這本【內外科護理學總複習－心智圖解析】是學習內外科護理學很好用的輔助教材，更是複習內外科護理學的秘笈！如果再配合「全方位護理應考ｅ寶典─內外科護理學」加強演練近年來護理師國考試題，考場上必能無往不利。

醫學縮寫進入發燒排行的影片

以詞嵌入與概念擷取方法進行生物醫學縮寫的詞義消歧

為了解決醫學縮寫的問題，作者陳韋諭 這樣論述：

在醫院病歷資料與醫學文獻中，英文縮寫經常被使用。由於許多縮寫擁有多種展開形式，使它們在詞義上模稜兩可，因此縮寫的詞義消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）成為了自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）領域中的一個重要課題。在這篇論文中，我們提出了一個監督式機器學習的方法來解決這項問題。首先，我們使用了一個事先訓練好的詞向量（Word Embedding）模型和一個一體化醫學語言系統（Unified Medical Language System, UMLS）的概念擷取（Concept Extraction）工具，來建造四種

不同的特徵（features）：詞向量特徵（word embedding features）、UMLS概念名稱特徵（UMLS concept preferred name features）、UMLS概念原文字詞組特徵（UMLS concept n-gram features）和詞性特徵（part-of-speech features）。接下來，我們選擇了支持向量機（Support Vector Machine, SVM）作為進行機器學習的模型。在我們以美國明尼蘇達大學（University of Minnesota, UMN）的一個公開資料集進行訓練與測試之後，我們能夠以最好的特徵組合與參數

組合，在完整75個縮寫的資料集中得到97.17%的準確率，在部分50個縮寫的資料集中獲得96.97%的準確率，並且在部分13個縮寫的資料集中得到98.50%的準確率。最終，相較於其它論文中使用的方法，我們提出的方法能夠得到更好的表現，因此證明了本篇論文的實用性。

實用護理師英語(3版)

為了解決醫學縮寫的問題，作者王令璿,李英中,汪麗琴,洪慧真,陳雅玲,彭孃慧,溫千慧 這樣論述：

　　全書共分七大篇，分別為初診篇、病史詢問及症狀評估篇、住院照護篇、內外科病人指導篇、婦產科病人指導篇、小兒科病人指導篇及公共衛生概論篇，各篇中包含數種不同照護主題，每種內容依據情境、對話、文章選讀及字彙等編排，期使閱讀對象學習實用性之醫護對話，並深化其對各科常用字彙之敏感度。

船員健康資訊查詢系統之研究

為了解決醫學縮寫的問題，作者謝璦如 這樣論述：

台灣目前極缺乏高等海勤人員，但是其養成卻無法在短時間完成，因此，目前所能採取的方式除了積極加強高等海勤人員的培育外，另一種方法便是延長現有高等海勤人員在海勤職場的服務年限。由於50歲以上的高等海勤人員普遍對健康保健的觀念與知識不足，且船舶長期行駛於海上，醫療條件普遍不佳，因此，本論文乃提出一個『船員健康資訊查詢系統』的概念，以供我國各航商參考，並期望透過此系統的運用，使航商能夠掌握住所屬船隊之所有船員的健康情形，減少人為疏失，增進海事安全，延長我國現有高等船員人才在海勤職場的服務年限。