期刊简介
《医学临床研究》由湖南省卫生厅主管、湖南省医学会主办，经国家新闻出版总署批准（中国连续出版物号ISSN1671-7171，CN43-1382/R）的医学临床类科技期刊。原名《湖南医学》，1984年10月创刊，由我国著名医学专家柳用墨教授任主编，1985年2月正式出版发行，2002年更名为《医学临床研究》由双月刊改为月刊。20多年来，本刊先后获得国家、省级一级一类优秀科技期刊奖多项，2000年入选中国期刊方阵（双效期刊），2002年4月再进入科技部中国科技论文统计源期刊，入编《中国学术期刊光盘版》，被万方数据库全文收录。本刊的宗旨是：注重学术，讲求质量，力创精品，为医学临床事业和广大科技工作者服务。设有论著、临床研究（含药物与临床、检验与临床、医学影像、麻醉等）、诊疗经验、护理园地、病例报告、医院管理等常规栏目，间有院士（专家）论坛、院长笔谈、述评及专题论述等特色栏目。目前稿源已涉及全国各省、市（区）及香港特区。 《医学临床研究》为月刊，每月26日出版，大16开本，192页，铜板纸印刷，每期定价15.00元，全年12期，国内外公开发行，邮发代号42-13，全国各地邮局均可订阅，编辑部亦可办理邮购。邮局汇款：湖南省长沙市湘雅路30号（省卫生厅内）医学临床研究杂志社，邮编410008。银行汇款：开户名称：医学临床研究杂志社开户银行：中国银行长沙市湘雅支行开户账号：610657349900Email:jcr_cs.hn@vip.163.com网址： http://www.jcr.net.cn联系电话（传真）：0731-84824007。
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.