期刊简介
《岭南现代临床外科》杂志系由广东省卫生厅主管、广东省医学学术交流中心主办、中山大学孙逸仙纪念医院承办的专业期刊，国际标准刊号：ISSN 1009-976X，国内统一刊号：CN 44-1510/R。杂志创刊于1995年，面向全国公开发行出版，现为中国核心期刊（遴选）数据库和中国学术期刊综合评价数据库统计源收录，是一本集权威性、科学性、创新性、实用性和收藏性为一体的学术刊物。杂志以普通外科为主，涵盖骨外科、心胸外科、泌尿外科、神经外科、血管甲状腺外科、乳腺外科、整形外科、小儿外科和外科急危重病救治等广泛学术领域，以从事外科领域临床、科研、教学工作的各级医师和科研人员为读者对象。现设栏目：述评、专家笔谈、论著、短篇论著、临床研究、综述、新技术、新进展、病例报告、术式讨论、学术争鸣、经验交流等。本刊办刊宗旨：全面系统地反映我国外科专业的学术动态，及时报道外科临床及科研新理论、新技术、新进展，努力促进我国临床外科的学科发展和学术交流。
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.