期刊简介
《中华老年心脑血管病杂志》是医药卫生类专业学术期刊。创刊以来始终遵循办刊宗旨，贯彻党和国家的卫生工作及方针政策，结合我国老年人口超过1亿并逐年增加的现状，为促进我国老年医学的发展，吸收借鉴国内外老年心、脑、血管疾病防治研究的最新科技成果，全心全意为老年医疗保健专业服务。 《中华老年心脑血管病杂志》是向国内外公开发行的科技期刊（国内统一刊号：CN11-4468/R，国际标准刊号：ISSN 1009-0126，邮发代号：2－379）。现为月刊，大16开本，72页，用铜板纸印刷，图文并茂。是中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊），中国医药卫生核心期刊。2004年获得全军医学期刊“优秀学术质量奖”。主要报道国内外老年心脏疾病、脑部疾病、血管系统疾病的临床诊断及治疗等相关内容，包括临床研究、基础研究、影像学、遗传学、流行病学、临床生化检验与药物、手术和介入治疗以及有关预防、康复等。主要栏目：专家论坛、述评、临床研究、基础研究、循证医学荟萃、继续教育园地、保健与康复、综述、讲座、病例报告、论著摘要、读者·作者·编者等。 读者对象为从事老年临床医疗工作的医护人员、科研人员和医疗保健人员。
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.