期刊简介
本刊是经国家科委和新闻出版署批准出版的国内外公开发行国家级中药科技学术刊物。由国家药品监督管理局主管，国家药品监督管理局中药材信息中心站主办。主要报道中药材的种（养）技术（GAP），资源开发和利用，药材的加工炮制与养护，鉴别，成分，药理，临床，制剂，用药等方面的研究论文。并辟有专论、考证、综述、药膳、经验、动态与信息等栏目。内容丰富，信息面广。创刊二十多年来，质量不断提高，为我国的中医药事业作出了突出贡献。多次荣获全国医药信息成果奖，为“中国自然科学核心期刊”。1999年中国科技期刊总被引频次，《中药材》杂志排第81名（统计刊源为1372种）。《中药材》杂志发行全国医药卫生行业及大专院校、科研院（所）等单位；国外发行日本、美国等二十多个国家和地区，是发行量较大的科技杂志。
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.