
期刊简介
《实用中医药杂志》是在已故世界著名科学家、全国人大副委员长卢嘉锡教授亲自指导下,由新兴的直辖市——重庆市创办的、面向国内外公开发行的中医药优秀学术月刊。本刊从实用出发,以临床实践的学术研究和成果推广为重点,同时兼顾医药评介,提供医药开发、应用等各个方面的信息和资料,主要刊登与中医药和中西医结合临床报道及学术研究有关的文论,辟有:《论著》、《观察与研究》、《临床报道》、《非药物疗法》、《中西医结合》、《临床研究》、《方药外用》、《老中医经验》、《证治集粹》、《证治探讨》、《中医护理》、《新药展示》、《医生评药》、《神州药房》、《诊疗警示》、《医师笔谈》、《民间医生》、《临床护理》、《医院管理》、《中医保健》、《综述》、《杏林人物》、《杏林新秀》等20多个主要栏目。杂志具有实用、新颖、兼蓄、多彩的特色,已成为深受海内外读者欢迎的中医畅销杂志之一。现发行面已覆盖全国各省、市、自治区,并辐射到美国、日本、马来西亚和台湾、香港等12个国家和地区,发行量稳居全国前列。本刊大16开,彩色精印,2010年为72页,每期订价5.50元。半年价33.00元,全年价66.00元。邮发代号78-100,国内统一连续出版物号:CN50-1056/R,国际标准连续出版物号:ISSN1004-2814。全国各地邮局均可预订,脱订者也可直接向杂志编辑部办理邮购。刊社地址:重庆市渝中区上清寺太平洋广场B座14-7。邮编:400015。联系电话:023-63736801(编辑部)、63846413(广告部)、63720745(办公室/传真)。凭订阅单复印件投稿,同等条件优先选用。欢迎各医药单位、院校、厂家刊登宣传品和广告,有关事项请电话联系(023-63846413)。
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.