期刊简介
《西南国防医药》杂志是成都军区卫生部主管，成都军区医学科学技术委员会主办的综合性医学学术刊物。创刊于1973年，创刊时刊名为《资料汇编》，为不定期刊物，刊载内容以医学临床专题讲座、综述为主。1979年更名为《医学资料汇编》，定期季刊出版，刊载内容较以前有了很大改变，主要以科研课题论文、临床研究论文为主。1985年原昆明军区与成都军区合并后，改名为《西南部队医药》，仍为季刊。1991年经解放军总政治部和国家新闻出版署审查批准《西南部队医药》更名为《西南国防医药》（双月刊），在国内外公开发行，是全军各大军区、军兵种主办的同类期刊中第一个公开发行的医学刊物。2000年经国家科技部科技信息研究所审查批准，《西南国防医药》被收录为中国科技论文统计源期刊，列为国家科技核心期刊。2009年1月经解放军总政治部和国家新闻出版批准，《西南国防医药》改为单月刊，是全军同类期刊中第一本月刊。目前，《西南国防医药》已被美国化学文摘（CA）、波兰哥白尼索引、英国国际农业与生物科学研究中心及中国科技论文统计源等国内外十余个主要期刊数据库收录，是万方期刊网、清华学术光盘版、中文科技期刊数据库全文上网期刊，是国家级核心刊物，也被多个省（市、区）列为A类期刊，作为晋升高级专业技术职务的认可刊物。《西南国防医药》以传递医学科技信息、加强学术交流、促进医学科学技术发展为宗旨，以各类医务人员为主要读者对象。辟有专家论坛、论著、临床研究、高原医学、中医•中西医结合、护理园地、医院管理、卫勤研究、基层卫生、综述•讲座等栏目，集学术性、技术性及实用性为一体，具有军事医学和高原及亚热带疾病防治等特色。
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.