期刊简介
《国际精神病学杂志》(季刊)创刊于1974年，由教育部主管，中南大学主办，中南大学湘雅二医院承办。编辑部目前有4名专职工作人员，其中三位专职编辑均是教授，并有两位是博士生导师。
《国际精神病学杂志》是由国家新闻出版总署正式批准的医学专业性综合学术期刊。国内外公开发行，已被《中国知网》、《中文科技期刊数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》、《中国学术期刊(光盘版)数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊》等收录。本刊以广大临床医务工作者为读者对象，报道医疗领域内领先的科研成果和临床诊疗经验，帮助广大临床医师提高学术水平，解决在临床中遇到的具体问题。办刊宗旨：充分利用广泛的专家资源，技术资源和人力资源，科学化组织和出版医药卫生知识和相关信息，为医药卫生行业和医药卫生工作者提供交流与探索的园地，成为具有现实性和实用性的知识平台。主要刊登医学教育、科研、临床的中医、临床医学、中西医结合、公共医学、民族医药、护理、检验、医技、药学、管理等与医学相关的学术论文。
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.