期刊简介
本刊是国内外公开发行的综合性学术刊物，创办于1984年。原名《微量元素》，1992年更名为《微量元素与健康研究》。是国内创刊最早的唯一一份微量元素学科专业期刊。现被“中国核心期刊（遴选）数据库”、“CNKI中国期刊全文数据库”全文收录，《中国期刊网》、《万方数据-数字化期刊群》入网期刊，《中国学术期刊（光盘版）》入编期刊，《中文生物医学期刊文献数据库》（CMCC）、《中文科技期刊数据库》、《中文科技资料目录—医药卫生》全文收录，并被列为《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊，《CAJ-CD规范》执行优秀期刊。 从2003年起，本刊已由原来的季刊改为双月刊，逢双月28日出刊。发表周期可由原来的6～9个月缩短至平均3～6个月或更短。为了节省审稿时间，编辑部承诺：①凡经编委推荐的具有突破性创新成果的文章，编辑部不再另找审稿人审查，优先在最近一期发表。②国家自然科学基金资助项目，部、省、市级科研基金资助项目的文章，以及特别优秀的论文，本刊可优先发表。 本刊特别欢迎论点鲜明、有独到见解、理论与实践相结合的论著性文章。内容包括实验研究、临床医学、预防医学、中医中药、妇幼保健、食品营养与食物链、实验技术、综述与讲座、环保、商检以及中西医结合的新理论、新技术、新成果等稿件。也十分欢迎短篇论著性论文。
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.