期刊简介
《智慧健康》杂志（英汉语）由中华人民共和国工业和信息化部主管主办, 《智慧健康》杂志中国国内统一连续出版物刊号为：CN 10-1365/TN，国际标准刊号：ISSN 2096-1219，中国国际图书集团总公司海外发行代号：C9260。智慧健康杂志的邮发代号： 82-622 。办刊模式为立足国内，面向世界。 《智慧健康》期刊为国内外公开发行的国家一类专业性学术期刊，刊期为旬刊，其办刊宗旨为面向医疗科技人员和高等院校师生，报道国内外健康工程领域领先的科技成果与新理论、新方法、新技术、新发现以及健康工程学新进展，开展学术交流，推动健康科技成果的转化与应用，促进我国智慧健康学科的发展。其读者对象为高等院校相关专家学者、科研工作者、医疗卫生机构科研人员、医学工程科人员、技术研发人员、医疗管理人员等。力争打造成传播健康医学工程领域一流学术研究成果和受专业读者认可及喜欢的业界期刊，我们愿与专家、作者、读者一道为尽早进入国内国际知名期刊行列而奉献我们的力量。 《智慧健康》杂志以引领智慧医疗发展为己任，智慧健康学科是一个多学科交叉的领域，它包括现代信息科学技术、物理学、工程技术学、电子科学技术、生命科学与技术、医学工程学、材料科学、健康医学、脑科学和医疗技术以及其交叉学科等等。
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.