期刊简介
《中国病毒病杂志》(CN 11-5969/R, ISSN 2095-0136)是卫生部主管，中华预防医学会主办的国内第一种专注于病毒病基础、临床、药物、疫苗、防控等的综合性专业学术期刊，国内外公开发行。
本刊为为中国科技核心期刊(中国科技论文统计源期刊)，被美国《化学文摘》(CA)、美国《剑桥科学文摘》(CSA)、波兰《哥白尼索引》(IC)、英国《农业与生物科学研究中心文摘》、英国《全球健康》、中国知网《中国学术期刊》网络出版总库(CNKI)等国内外检索系统收录。
《中国病毒病杂志》拥有强大的编委阵容，由8位院士和4位资深专家担顾问、名誉主编和主编，77位全国知名专家和9位外籍知名专家担任本刊常务编委和编委。
《中国病毒病杂志》自创刊以来，多次获得各项奖励。2018年本刊被评为“中国最美医药卫生期刊”;2017年本刊的“防治指南”及“手足口病专题”栏目被国家卫生计生委评为“优秀宣传作品”奖;2013年本刊荣获“国家卫生计生委首届优秀期刊”奖。杂志还多次荣获中华预防医学会优秀期刊一等奖及二等奖。2017、2018年本刊有3篇论文获“中华医学百篇优秀论文”奖。
本刊办刊宗旨：坚持理论与实践、普及与提高相结合的办刊方针，报道国内外病毒病研究相关信息，普及病毒病防治知识，提高民众病毒病防治意识，搭建病毒病研究学术交流平台，促进病毒病相关医务工作及研究人员的交流与合作，推进病毒病研究成果的临床应用，提高我国病毒病防治工作的水平和能力。
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.