中草药杂志

期刊简介

               《中草药》杂志是由中国药学会和天津药物研究院共同主办的国家级期刊,月刊,国内外公开发行。本刊创始于1970年1月。1992年荣获首届全国优秀科技期刊评比一等奖; 2002年荣获中国期刊方阵“双奖期刊”;2003年1月荣获第二届国家期刊奖(期刊界最高奖);2005年1月荣获第三届国家期刊奖提名奖,2005—2010年连续6次荣获“百种中国杰出学术期刊”;2006年荣获天津市优秀期刊“特别荣誉奖”;2008年荣获“中国精品科技期刊”;2009年荣获“新中国60年有影响力的期刊”和“中国科协精品科技期刊”;2010年荣获“第二届中国出版政府奖期刊奖”(中国新闻出版行业最高奖)。本刊为中国自然科学核心期刊、全国中文核心期刊,位居中药学期刊之首。多年来一直入选美国《化学文摘》(CA)千刊表,并被美国《国际药学文摘》(IPA)、荷兰《医学文摘》(EM)、荷兰《斯高帕斯数据库》(Scopus)、美国《乌里希期刊指南》(Ulrich’s Periodicals Directory)、世界卫生组织西太平洋地区医学索引(WPRIM)、波兰《哥白尼索引》(IC)、英国《质谱学通报(增补)》(MSB-S)、日本科学技术振兴机构数据库(JST)、美国剑桥科学文摘社(CSA/ProQuest)数据库等国际著名检索系统收录。本刊被收录为国家科技部“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)。经中国科学文献计量评价研究中心和中国学术期刊(光盘版)编委会认定,《中草药》杂志为“中国科学引文数据库来源期刊”和“中国学术期刊综合评价数据库来源期刊”,并由中国知网独家全文收录。本刊主要报道中草药化学成分;药剂工艺、生药炮制、产品质量、检验方法;药理实验和临床观察;药用动、植物的饲养、栽培、药材资源调查等方面的研究论文,并辟有中药现代化论坛、专论、综述、新产品、企业介绍、学术动态和信息等栏目。承蒙广大作者、读者的厚爱和大力支持,本刊稿源十分丰富,为了缩短出版周期,增加信息量,本刊自2011年1月起由A4开本每期168页扩版为208页,定价35.00元。国内邮发代号:6-77,国外代号:M221。请到当地邮局订阅。如有漏订者,可直接与本刊编辑部联系。欢迎广大作者踊跃投稿,欢迎广大读者订阅,欢迎与中外制药企业合作,宣传推广、刊登广告(包括处方药品广告)。中草药杂志社网上在线投稿、审稿、查询系统已开通,欢迎广大读者、作者、编委使用。                

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.