期刊简介
《药物评价研究》(双月刊)创刊于1978年，是由中国药学会和天津药物研究院共同主办的国家级药学科技学术性期刊，办刊宗旨：报道药物评价工作实践，推动药物评价方法研究，开展药物评价标准或技术探讨，促进药物评价与研究水平的提高，为广大药物研究人员提供交流平台.读者对象：药品管理、新药研发、药物临床应用、药学教育等相关的高等院校、科研院所、CRO组织、生产企业、药品管理与审评机构的研究人员、管理人员、临床医生和研究生等。
《药物评价研究》杂志是为了适应时代发展的需要而创办的，随着国家对药品市场的监管力度的加大，新药的临床前和临床阶段评价，甚至已上市药物的再评价等的重要性均日益突显。但国内尚无药物评价方面的专门性杂志，相应的研究内容散在药学、中药学、药理学、临床医学等相关的杂志中。
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.