1. 请问中国最有影响力的数据库是哪个ISTIC、CNKI、维普
“中国知网”是集知识资源大规模整合出版、原创性学术文献出版、多媒体出版和专业化、个性化数字图书馆为一体的数字出版平台,全面整合了我国90%以上的学术文献和海外重要的学术文献数据库资源,文献类型包括:学术期刊、博士学位论文、优秀硕士学位论文、工具书、 重要会议论文、年鉴、专着、报纸、专利、标准、科技成果、知识元、哈佛商业评论数据库、古籍等;以网络出版和数字图书馆相结合的巨大优势,实现了知识资源的增值服务和学术文献的个性化与专业化的实时出版,面向全社会各行各业创新与创新管理提供知识管理服务。目前,《中国知识资源总库》中的各类文献资源已推广至海内外高等院校、政府、企事业单位、医疗卫生机构、情报服务机构以及农村等各个领域,带动了学术资源在党政领导机关管理决策、基础教育改革、城乡社区公共知识服务、农村文化建设中的大量普及与应用,产生了良好的社会效益和经济效益。为我国数字与网络出版产业的高速发展和国际化奠定了重要的基础。
CNKI工程
中国知识基础设施工程(China National Knowledge Infrastructure),简称CNKI工程,始建于1995年,是以实现全社会知识信息资源传播共享与增值利用为目标的国家信息化重点工程,由清华大学发起,同方知网技术产业集团承担建设,是“十一五”国家重大出版工程项目。
在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、新闻出版总署、国家版权局、国家计委的大力支持下,在全国学术界、教育界、出版界、图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下,同方知网技术产业集团经过多年努力,采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术,建成了超大型全文数据库《中国知识资源总库》,以“中国知网(www.cnki.net)”为网络出版与知识服务平台,通过产业化运作,为全社会知识资源高效共享提供丰富的知识信息资源和有效的知识传播与数字化学习平台。
“中国知网”的数字出版产品总称为《中国知识资源总库》,是一个采用符合国际、国家和行业技术标准的CNKI网络出版产品与技术服务标准,对各种文献资源进行规范化、标准化加工和集成化整合而成的超大型全文数据库。
其中,国家重点出版项目---《中国学术文献网络出版总库》,遵循“权威性文献检索工具、集成化增值性整合传播媒体、数字化学习与研究平台、智能化专业知识仓库、规范化学术文献与科研绩效评价工具、可二次开发的数字化资源战略馆藏”六大建设标准,按照知识网络建构模式,大规模集成整合了我国学术期刊、博硕士学位论文、会议论文、报纸、年鉴、工具书、学术图书、专利、标准、科技成果等各类文献资源,内容涵盖各学科、各行业领域,囊括基础研究、工程技术、高级科普、政策指导、行业指导、实用技术、职业指导、科技信息等各个层面,连续累积出版文献5600多万篇,并大量整合了互联网上外文科技资源。此外,《中国知识资源总库》还收录出版了大量高等教育、基础教育、党建、大众科普、政策法规、经济信息、大众文化、文艺作品类文献。尤其是基于《总库》的行业、专业与个性化数字图书馆,融合了各类先进的知识服务模式,为高效率创新、学习和管理决策创造了理想的信息化环境。
不管怎么样,有你自己需要的东西才是最实在的,来龙去脉没有必要搞清楚。
2. 医学的比较好的论文数据库有哪些呀
中国知网(清华大学创办的)、 万方数据库 、龙源、维普。这些都是比较好的数据库。
3. 中国哪个健康的网站最好
国家级别的机构好,例如中国保健协会、国家中医药管理局、疾病数据库……
4. 知网 中国生物医学数据库 pubmed 谷歌 哪个更好啊更实用
提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。每个数据库都提供初级检索、高级检索和专业检索三种检索功能。高级检索功能最常用。
PubMed 提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学,但亦包括其他与医学相关的领域,像是护理学或者其他健康学科。它同时也提供对于相关生物医学资讯上相当全面的支援,像是生化学与细胞生物学。这搜寻引擎是由美国国立医学图书馆提供,作为 Entrez 资讯检索系统的一部分。
本人认为查阅中文文献可以用CNKI,英文的Pubmed不错,highwire也可以。西文生物医学期刊里面有许多SCI的文章,很值得借鉴。
5. 国内医疗大数据公司有哪些最好结合案例
大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用:
(1)服务居民。居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如,提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送);同时减少患者住院时间,减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。
5、疾病模式的分析
通过分析疾病的模式和趋势,可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策,帮助其优化研发重点,优化配备资源。
新的商业模式
大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。
汇总患者的临床记录和医疗保险数据集
汇总患者的临床记录和医疗保险数据集,并进行高级分析,将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如,对医药企业来说,他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品,而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展,扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。
公众健康
大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测 和响应程序,快速进行响应。这将带来很多好处,包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低,卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。
6. 哪个药品数据库比较好
药品可以看药典,保健品可以看保健品通告
7. 有哪些国产数据库哪个比较好真的不如国外产品么
随着数据大数据的发展,数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业,其中不乏政府、国企。
8. 中国国家学生体质健康标准数据库的介绍
中国国家学生体质健康标准数据库(China National Student Health & Fitness Database,CNSHFD)是教育部为配合推广《国家学生体质健康标准》的需要,于2004年开始建设的大型全国性学生体质健康测试数据的信息系统。数据来源于每年各级各类学校向教育部上报的学生体质健康标准测试结果。
9. 常用的医学数据库和网络医学资源有哪些
有MEDLINE、《中华医学杂志》、骨密度数据库、CBM、PubMed等。
1、MEDLINE
MEDLINE是美国国立医学图书馆(The National Library of Medicine, 简称NLM)生产的国际性综合生物医学信息书目数据库,是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。
内容包括美国《医学索引》(Index Medicus, IM)的全部内容和《牙科文献索引》(Index to Dental Literature)、《国际护理索引》(International Nursing Index)的部分内容。
2、《中华医学杂志》
《中华医学杂志》是1915年创办的双语学术期刊,周刊,中国科学技术协会主管,中华医学会主办。
期刊主要反映中国医学最新的科研成果,积极推广医药卫生领域的新技术、新成果,及时交流防病治病的新经验。
3、骨密度数据库
2004 年11 月,GE 公司与中华医学会合作, 完成中国大陆骨密度正常值数据库项目,开创了中国骨密度发展的新时代,是中国医学界将临床问题数字化的一项巨大突破。
该项目的完成, 彻底结束了用其他人种的标准诊断中国人骨密度状况的混乱局面,树立了医生和患者对骨密度测量和骨质疏松定量诊断的信任。
4、CBM
CBM由中国医学科学院医学信息研究所/图书馆开发研制的中国生物医学文献服务系统(SinoMed);
整合了中国生物医学文献数据库(CBM)、西文生物医学文献数据库(WBM)、北京协和医学院博硕学位论文库等多种资源,是集检索、免费获取、个性化定题服务、全文传递服务于一体的生物医学中外文整合文献服务系统。
可访问中国生物医学文献数据库(CBM)资源 ,北京协和医学院博硕学位论文库(每篇论文的前30页内容)。
CBM收录1978以来1600余种中国生物医学期刊,以及汇编、会议论文的文献题录530余万篇,全部题录均进行主题标引和分类标引等规范化加工处理。年增文献40余万篇,每月更新。
5、PubMed
PubMed 数据库是美国国立医学图书馆(National libraryof Medicine, NLM) 的国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information,NCBI)研制开发的, 设在国家健康研究院。
PubMed 数据库收录MEDLINE, PRE-MEDLINE, 还有其它如《Science》, 《Nature》 等电子期刊构成的数据库。 自1996年至今,该数据库收录约1000 万篇生物医学文献。
可供检索的专业为,分子生物学及NCBI 部分的数据库题录。它收录了美国和另外70 个国家出版的生物医学期刊约3900种。
PubMed 网上更新速度是每周1次。Medline 收录的大多数论文原始语种是英语, 或有英文摘要。
参考资料来源:网络——医学数据库