期刊简介
《东方食疗与保健》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署于2003年正式批准的医学综合类学术期刊，国内统一刊号：CN 43-1418/R，国际标准刊号：ISSN 1672-5018 邮发代号：42-206。本刊由湖南省科学技术协会主管，湖南省药膳食疗研究会主办，月刊、大16开、语种：中文，英文名：Oriental Diet-Therapy and Health Care，出版地：湖南省长沙市。自创刊以来，被公誉为具有业内影响力的杂志之一，曾荣获中国优秀期刊奖。本刊为中国期刊全文数据库（CNKI）收录期刊；中国学术期刊综合评价数据库收录期刊；万方数据库全文收录期刊；中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊；维普中文科技期刊数据库（全文版）收录期刊。稿件要求1. 来稿要有科学性、先进性和实用性，论点鲜明、论据充分、数据准确、逻辑严谨、文字通顺、图表规范。每篇论文2500-6500字（一般不超过8000字），短篇1500字以内，来稿请详细注明作者名字、作者单位、邮寄地址、科室、邮编、办公电话、手机号码及邮箱地址。2. 来稿不涉及保密问题，署名无争议，稿件一律文责自负，本刊有权对来稿做文字修改。本刊不退稿，请作者自留底稿，请勿一稿多投。3. 凡来稿后10个工作日未接到稿件处理通知的作者，请及时与本刊编辑部联系。关于每期专题栏目的收录稿件内容要求每期专题为每期不同特定专业的学术会议报道，此栏目为本刊特有，本刊将根据每月本刊学术部所开的学术会议议题确定每期专题栏目内容。查稿电话：0731-83577619 投稿邮箱：zgyjlc@163.com编辑部；隆编辑 地址：湖南省长沙市韶山中路113号
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.