期刊简介
《肿瘤研究与临床》由中华医学会、山西省肿瘤研究所、山西省肿瘤医院主办。本刊是肿瘤学专业学术期刊。办刊宗旨：开展学术交流，推广科技成果，反映发展动态，引导研究方向。基础与临床并举，普及与提高兼顾，努力推动我国恶性肿瘤防治事业的发展。服务对象：从事肿瘤研究及临床工作的中高级医务人员及其他关注本领域发展动态的相关人员。主要栏目：专论、专家讲坛、论著、短篇论著、调查报告、讲座、会议速递、综述、短篇及个案报告等。编委会由国内外100多位著名肿瘤学专家组成。为中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）、中国生物医学核心期刊、中国肿瘤学类核心期刊。被美国《化学文摘》（CA）等国际著名检索期刊及国内各大检索数据库收录。
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.