期刊简介
本刊由中国科学院武汉病毒研究所、中国微生物学会共同主办、科学出版社出版的学术性双月刊，创刊于1986年，原名为《病毒学杂志》(Virologica Sinica)，季刊。1991年更名为《中国病毒学》，外文刊名不变，2003年改为双月刊，自创刊以来，发表病毒学研究论文1000多篇，发表论文基金率为65%以上。曾三次荣获湖北省优秀期刊奖，被评为中国生物学核心期刊、基础医学类核心期刊和中国科学引文数据库核心期刊。长期被BA（生物学文摘）、CA（化学文摘）和中国生物学文摘、医学文摘、农业学文摘等国内外20余种文摘及检索刊物收录，为国家科技部信息所“万方数据（ChinaInfo）系统”、清华大学“中国学术期刊光盘版”和“中国期刊网”的期刊源。是CSCI (中国科学引文索引)、中国生物学和医学期刊的核心期刊。影响因子为0.553 (2003年统计数据)
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.