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医维度3d人体解剖app这个软件是一个提供三维画面人体解刨模型的免费软件，这个软件主要是为医学生以及专业的医疗人士提供的帮助服务软件，通过医维度人体解剖app你可以清晰的看到各种人体解刨动画，灵活控制3D模型，可以360度任意角度旋转、放大缩小察看，随时显示、隐藏、透明处理人体结构的任意一部分。这一款APP可以将繁琐的解剖学内容立体呈现，细致而准确，被称作最好的解剖学APP，可谓是学习解剖的神兵利器。
用药助手
用药助手也是丁香园旗下一款面向医生群体的APP，它可以用来查询药品说明书、查看用药指南及进行常用医学计算。它对临床医生及在校大学生（尤其是药学专业大学生）十分大！
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医景Medscape
Medscape是美国医疗健康服务网站WebMD旗下医景网的一款APP。其内容包括新闻资讯、药物配伍禁忌、治疗指南、医学计算器、医学培训等方面。Medscape是互联网上最大的免费提供临床医学全文文献和继续医学教育资源(CME)的网点。
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除了医学app排行榜前十名，还有很多很多非常好的医学APP，例如医学时间、全科医生、PCI病例荟、骨科时间、AO surgery、plos reader等等，另外很多医学APP都是全英文的，因此一款电子词典APP也是必不可少的（当然最好能精通医学英语）！
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生物医学动物实验研究论文
1实验设计
在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。
实验的偏倚和控制
偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。
减少偶然性的潜在影响
偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。
实验设计的要素
要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。
实验设计的原则
为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。
生物医学中常用的实验设计类型
如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。
2生物医学动物实验的描述统计学
生物医学实验资料的类型
生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。
统计描述指标
描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。
3生物医学动物实验的假设检验
生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。
检验方法的选用依据
资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。
正态性检验及拟合优度检验
统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。
方差齐性检验
连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。
单侧检验与双侧检验
检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。
多重比较及多重性问题
生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。
观察值或实验对象的独立性
许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。
历史对照数据的应用
某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。
假设检验的局限性
首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显著性差异（P=）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异（P<）。由此可见，统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。
生物医学工程对现代医学的发展进步具有促进作用，我国各级医院要明确划分医学工程部门的工作范围，提高医学工程部门的地位，完善医疗设备的管理制度，加强专业人才的培养，促进生物医学工程的建设与发展。接下来是我带来的生物医学工程毕业论文，希望对你有所帮助~
摘要：生物医学工程，是综合了工程学、物理学、生物学、医学等学科，以预防和治疗疾病、保障人体健康为主要目的的新兴学科。生物医学工程致力于研发新的生物学制品和生物学材料，改进医疗技术，在现代医学领域中占有重要的地位。本文将追溯我国生物医学工程学科的发展历程，提出发展过程中存在的一些问题，为解决这些问题提供一些可行的策略。
关键词：生物医学工程；学科发展；学科建设
电子学、光电子学、计算机技术、物理学、化学、精密仪器制造等科学技术的高速发展，对现代医学产生了极大的促进作用，生物医学工程就是在这些技术背景下产生的新型医学分支学科。生物医学工程利用现代工程技术来对人体进行研究，分析疾病的机理，从而制定有效的治疗措施，极大提高了现代医学的治疗水平。但是，我国在建设和发展生物医学工程学科的过程中，也遇到了一些问题，必须对这些问题加以解决，才能够促进生物医学工程学科的发展。
1生物医学工程的发展历程
生物医学工程的历史可以追溯到20世纪50年代，起源于美国。这一学科一经产生，就迅速受到世界各国的重视。1965年，国际医学和生物工程联合会建立，后来改名为国际生物医学工程协会[1]。生物医学工程之所以受到世界各国的重视，是因为具有广阔的应用前景，能够产生极大的经济效益与社会效益。生物医学工程将现代科学的技术成果与医学联系起来，极大地提高了人体对疾病的预防水平和治疗水平。欧美等地区的先进国家，在20世纪70年代初就已经成立了针对这一学科的研究部门，负责生物医学工程学科的发展与建设。而我国的生物医学工程起步相对较晚，而且应用范围比较窄，仅限于医院设备保管和维修、医疗物资采购等方面，生物医学工程学科的建设还有很大的提升空间。
2我国生物医学工程存在的问题
我国在生物医学工程的学科建设方面起步比较晚，应用也处于初级水平。导致这种局面的原因主要来自于以下2个方面。首先，历史遗留的体制问题。我国的各级医院，负责生物医学工程的科室没有统一的名称，也没有明确的职责范围，各级医院都是根据自己的理解，设定有关部门的名称、职责范围、人员编制、归属单位等情况，具有很大的随意性。有些医院的生物医学工程部门只负责医疗设备和物资的采购，对医疗设备进行维修，而另一些医院的类似部门，不仅要负责医疗设备和物资的采购，还要负责生活用品的采购；有些医院的生物医学工程部门由医务处来管理，而另一些医院却将其列为后勤保障处的管理范围。这种学科建设上的混乱，极大程度地妨碍了生物医学工程的'发展，导致人们对其产生了偏见，没有意识到生物医学工程的重要意义。其次，人员编制问题。我国很多医院在设立生物医学工程的相关部门时，为了方便医疗设备的维修，聘用了一些电工、钳工等专业维修人员。然而随着现代医疗技术的发展，医疗设备越来越精密，这些维修人员的水平已经远远不能满足生物医学工程的需要。如果医院不能够加强对员工的培养，建立起一支理论知识扎实、实践能力强、能够规范应用现代医疗技术的人才队伍，就会导致人员冗余，许多专业能力不足的人占据岗位，真正的人才难以被引进，不能对生物医学工程的发展起到促进作用。
3我国生物医学工程的发展策略
明确生物医学工程的职责范围
在一些生物医学工程发达的国家，医疗、护理、医学工程已经成为了医院发展的3个主要方面，这3大部门共同构成了现代医学的技术体系[2]。而在我国，医学工程的地位远远没有达到与医疗和护理平齐的地步，应用范围还比较狭窄，医学工程的作用还没有得到充分发挥。为了改变这种现状，我国的医院必须调整观念，强化对生物医学工程的建设和管理，明确地划分医学工程部门的工作范围，不仅要负责医疗设备的采购、安装、维修保养，还要做好下列工作。首先，医疗设备的安全性能调试。比如，目前我国医院所运用的先进医疗设备大多数依靠国外进口。但是，医院在引进设备的时候，往往只关注设备的技术水平和价格高低，忽视了医疗设备的插头问题。由于国内外医疗设备的插头标准不同，所以忽视插头问题，很容易导致花费大量资金引入的先进医疗设备无法在国内应用。另外，还有医疗设备的安全等级控制、设备之间的相互干扰问题，这些都是医学工程部门的工作内容。其次，医疗设备的保养。医疗设备的保养包括静态保养和东泰保养两个方面。静态保养就是建立医疗设备的维护保养制度，对设备的存放环境进行整顿；而动态保养则是根据设备的使用、消耗、故障情况实时进行的保养，比如检查设备的运行状况，及时进行故障诊断和维修，更换损害严重的部件等等。
完善医疗设备的管理制度
在我国很多大型医院，都具备各种先进医疗设备，其固定资产的总额甚至能达到几百万、几千万。但是，这些医院当中，都存在一个共同的问题：只重视医疗设备的采购，而忽视了医疗设备的管理，医疗设备的管理制度不够完善，难以发挥医疗设备的最大性能，导致医疗设备闲置或者损坏。对此，我国的医院应当积极完善医疗设备的管理制度，以便能够最大程度发挥医疗设备的性能。比如说，将医院所有的医疗设备集中起来进行管理，而不是将医疗设备分属于各个科室，在各个科室需要使用设备的时候进行租赁。通过这种方式，就能够有效避免医疗设备的闲置状况，而且方便了医疗设备的统一维修与保养。
加强专业人才培养力度
生物医学工程具有极高的科技含量，与众多高新科学技术成果都具有密切的联系。所以生物医学工程的从业人员也要具备相当高的科学素质，在具备应有的医学理论知识的同时，也要能够对各种先进医疗设备进行正确、规范地操作，制定针对患者身体健康状况的分析报告[3]。为了满足生物医学工程的发展需求，医院必须加强人才队伍的建设，着力培养生物医学工程的专业人才。医院要与各大高校进行合作，建立人才的引进机制，同时加强对内部员工的培养，制定激励制度来提高员工的学习热情。
4结论
生物医学工程对现代医学的发展进步具有促进作用，我国各级医院要明确划分医学工程部门的工作范围，提高医学工程部门的地位，完善医疗设备的管理制度，加强专业人才的培养，促进生物医学工程的建设与发展。
参考文献
[1]于璐，苏娟，王颖，等.中国生物医学工程类科技论文近期发文的计量研究[J].生物医学工程学杂志，2014（6）：1342-1345.
[2]吕昊，张杨，荆西京，等.军事生物医学工程“信号与系统”实验教学改革的探索与思考[J].工业和信息化教育，2015（1）：69-72.
[3]司清海，董旭.生物医学工程专业人才培养的几点建议[J].实用医药杂志，2014（12）：1151-1152.
需要快速翻译的话只能借助机器翻译了，我一般用谷歌，翻译个别的句子挺好的，缺点在于不能翻译文档；另外，你也可以试试qtrans快翻，支持多种格式和语言，能保留原文格式，不过是收费软件。翻译医学类的SCI论文的话，建议机翻之后再人工处理一下，另外医学专业词汇很难的，还有相关数据的准确度等等，不能完全依赖机器翻译哦。希望可以帮助到你~
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现在都在使用金山词霸了，里面的单词超过20W，很实用的，感觉比有道词典好用多了。
临床决策助手
看名字就很贴合，是专门针对临床的一款工具APP，总体来说是在应用商店比较新的一款产品，但是正因为后来者，所以在医生需求洞察上有比较深度的发现，除了医生常用的药品说明书、公式、指南等，还产出了前言顶刊类内容，以及循证用药的产品，以及临床群体用到的诊疗指南、临床答案等，内容长度以干货输出为主，精辟简洁，帮助完成经典内容的梳理。
说再多不如试一次更重要，APP初期还有一个优点就是福利很多，首先第一个福利是免费，其次是不定时的活动福利。
医生站
医生站是一个综合的资讯平台，主要的功能是资讯，还辅助有一些职考、临床课程等内容。资讯上主要构成分为两块，一块是医疗行业新闻，另一块是医疗相关的干货内容，比如如何用药、病 例、指南等功能。
对于临床医学生来说，这款产品是集合学习和休闲于一体。
丁香园
丁香园是一个医学类综合平台，随着内容的日趋饱和以及用户群体的多元化，丁香园越来越变成一个大众健康科普平台。主要的属性偏医疗气息比较重的医疗社区平台。在社区内看大家你来我往，还是蛮有趣的。
但是如果是以学习或者工具使用为目的，还是建议找一下针对性比较强的工具产品。
用药助手
用药助手是一个发展比较久的医学工具产品，几乎很多医学的小伙伴都在使用这个工具，总体功能上，基本上没有什么缺点，产品发展这么久能涵盖的方面都基本比较全面了。
唯一一个对临床医学比较不好的地方是，这是一款收费的工具产品，在变现模式上比较直白，除了一些基础内容支持免费，大多数内容都还是需要付费。这一点是唯一不喜欢的地方，毕竟还是免费香，不能捞完用户就开始噶韭菜啊。
临床指南
这款工具主打医学指南，但是现在也延伸出了公式、用药等相关的工具，相比较而言，主要表现在指南搜索上，当然也是跟上面的用药助手一样，需要付费，价格上会略便宜。
以上是我最近在用的几款医疗工具产品，希望对你有帮助。
医学文献翻译软件推荐如下：
1、Transgod。这款软件上传文件后直接翻译就可以，操作简单。同时它还可以保留医学专业词汇翻译的准确率和正确率。一般来说文献都存在有大量的表格，图线等，而这款软件翻译后可以保持文献的版式不变，从而有利于直接进行中英文对比，有利于中文直接进行引用。2、ACT智能医学翻译平台。这个平台最令人喜爱的是他免费开放使用，而且他既支持文档也支持文献的医学翻译使用，适用PDF、WORD等多种模板。当然，最重要的是涵盖大量的医药领域术语，这些术语来源于药典、开放性药物数据库、以及大量的医学书籍，可以很好地支持医学相关领域的翻译。3、欧路词典。欧路词典作为一个专业的词典，它的专业性词汇量毋庸置疑，可以提供其他软件提供不了的医学专业词汇。除此之外，它在进行相关翻译的同时会配备上相应的图文，不得不说配备上图文上对于翻译来说更有助于理解。
除了以上介绍的这三款软件，肯定还有各种各样的医学翻译软件，而且每个人的使用习惯也不尽相同，可能对于不同的软件的喜爱程度也不同，需要自己独自去摸索出来最适合自己的翻译软件。
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医学文献客户端（App）是杏树林信息技术（北京）有限公司[1] 开发的针对医学专业人士的手机客户端。 其ios版曾在苹果应用商店中国区医学版“时下热门”榜第一名。该产品定位于为医生“量身定做的随身医学杂志”。 医学文献App汇总了国内外最重要的医学期刊，比如新英格兰医学杂志（NEJM）、美国医学会杂志（JAMA）、柳叶刀（Lancet）、中华医学系列杂志的中英文摘要和部分全文。内容涵盖20多个专科，每天更新。目前已有数万医生使用该应用。 对于注册用户，还有4种个性化阅读模式可选择：1. 精选：影响最大，阅读最多的文章； 2.专科：与自己专科有关的文章； 3. 杂志：感兴趣的杂志上发表的文章；4. 关注：设定关键词，追踪相关文献。
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