期刊简介
《转化医学杂志》是经新闻出版总署审批的国内转化医学研究领域内的专业性期刊(CN 10-1042/R，ISSN 2095-3097)，双月刊，每双月20日出刊。本刊由中国人民解放军海军后勤部卫生部主管，中国人民解放军海军总医院主办，第四军医大学陈志南院士任主任委员，海军总医院钱阳明院长担任本刊主编，采用同行评议评审论文，面向全国各级医务工作者。本刊被中国期刊全文数据库、中国核心期刊(遴选)数据库、中国学术期刊综合评价数库、中文生物医学期刊文献数据库、中文生物医学文献数据库、万方数据-数字化期刊等收录;获中国期刊方阵军队双效科技期刊。
办刊宗旨：遵循国家和军队出版相关法律法规，坚持理论与实际相结合、临床与基础相结合，适时追踪医学热点，着重介绍转化医学领域的新进展。突出反映基础医学、药学、计算机信息技术等方面的新技术和新方法在临床医学、预防医学及军事医学领域的应用，促进学术交流和学术发展，以提高军地伤病员的医疗救治、预防保健和健康促进水平为目的。
稿件录用范围主要为：着眼当前基础医学和临床技术的发展，研究新条件下转化医学建设的理论，国内外转化医学发展动态、新技术和新方法等;具体包括：基础-临床-预防转化整合;临床-康复-预防转化整合;药学-临床-预防转化整合;军事医学的应用;中医-西医相互转化整合等。
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.