期刊简介
《西南军医》杂志于1991年创刊，原名《成都军区医院学报》，系西南战区总医院主办、西宁联勤保障中心卫勤处主管的国内外公开发行的综合性医学期刊(双月刊)。国际刊号：ISSN 1672-7193，国内连续出版物号：CN 51-1673/R。本刊先被《中国核心期刊(遴选)数据库》、《中国期刊全文数据库》、《中华首席医学网》、《万方数据数字化期刊群》、《中国生物医学文献数据库(BMDISC)》、《中国生物医学期刊文献数据库(CMCC)》、《中中文科技期刊数据库》等大型数据库和期刊网站收录，并于2011年荣获“全军医学期刊优秀编辑奖”。
本刊以研究、总结和传递军内外医疗机构医学科技信息、加强军内外医疗机构学术交流、提高我国医疗学术技术水平、促进我国医疗卫生事业发展为宗旨，着眼各学科发展前沿，努力为军内外医务工作者、科技人员提供良好地交流平台，本刊开设：论著、临床研究与进展、专家(专题)讲座、临床护理、医学卫勤与教育、个案、短篇等栏目。本刊为双月刊，单月15号出版。
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.