期刊简介
本刊由上海中医药大学、上海市中医药学会主办，1955年6月创刊，是一份在国内外享有较高声誉、很有学术品味和影响的中医药学专业期刊。本刊为“中国科技论文统计源期刊”、“中国科技核心期刊”、“中国中文核心期刊”、“中国生物医学核心期刊”、“国家学位与研究生教育指定中文期刊”。本刊以“立足上海，服务全国，面向世界”为目标，既要全面展示上海地区在中医药基本理论、临床医疗、实验研究、养生康复及中西医结合研究等方面取得的最新科研成果与学术水平，也适当兼顾广大基层临床工作者对提高中医药理论水平和临床诊疗技术的需求，在满足不同层次读者需要上精心组织选题，精编刊物，以倡导新思路、新导向、新内容的“海派”风格，遵循“读者至上”和“学术面前人人平等”的编辑方针，继续成为广大读者“开卷有益、拓展思路”的挚友。本刊注重栏目的设置，因为它既是从事不同专业和研究方向的作者、读者与编辑进行交流的“眼睛”，更是我们共同辛勤耕耘的“园地”。
人工智能在医学影像诊断中的研究进展与临床应用
时间：2025-08-22 15:39:45
核心主题
AI辅助诊断在肺结节、乳腺肿瘤、脑卒中影像中的诊断效能及临床转化瓶颈
结构框架
1. 摘要
目的：系统评价深度学习算法在胸部CT、乳腺钼靶、头颅MRI诊断中的敏感性、特异性及临床实用性
方法：检索PubMed、Cochrane Library、中国知网2019-2024年文献，采用QUADAS-2工具评价文献质量，Stata 17.0进行Meta分析
结果：纳入58项研究（12万例患者），AI对肺结节诊断的合并AUC为0.94（95%CI：0.92-0.96），乳腺肿瘤诊断敏感性0.91（0.88-0.93），但基层医院临床采纳率仅32.6%
结论：AI影像诊断效能接近资深放射科医师，但在数据标准化、模型可解释性、医保政策配套等方面存在转化障碍
2. 关键词
人工智能；医学影像；深度学习；诊断准确性；系统综述
3. 正文大纲
引言：引用《自然医学》数据指出全球放射科医师缺口达40%，AI可能成为解决方案
技术原理：简述卷积神经网络（CNN）、Transformer模型在影像特征提取中的应用
临床证据：分部位阐述AI诊断性能（肺结节、乳腺肿瘤、脑卒中），对比不同算法（如3D-CNN vs 2D-CNN）的优势
转化瓶颈：分析数据孤岛（多中心数据共享率<15%）、模型泛化性（跨设备准确率下降12%-25%）、法律责任界定等问题
未来方向：联邦学习技术、AI+医师协同诊断模式、监管审批路径建议
4. 参考文献建议
Litjens G, et al. (2022). Deep learning as a tool for increased accuracy and efficiency in medical imaging. Nat Med.
国家药监局. (2024). 医疗器械软件审评技术指导原则.