期刊简介
《局解手术学杂志》是局部解剖学与临床手术学相结合的杂志。办刊宗旨是传播解剖学和外科学的基础理论和实用技术，为解剖学和外科学学者提供局部解剖学、应用解剖学、断层解剖学及临床各手术学科的学术交流平台，着重反映局部解剖学与手术学的科研教学成果、临床经验、新技术和新方法，促进解剖学和外科学学术交流和人才培养。
《局解手术学杂志》是适应解剖学、外科学迅速发展而创办的特色刊物，是报道局部解剖与手术学内涵联系的学术性杂志。本刊不仅包括局部解剖学、应用解剖学、断面解剖学，而且还涉及临床各手术学科的领域，其学术范围宽、覆盖面广。杂志着重介绍局部解剖与手术学的科研成果、临床经验、新技术和新方法，促进学术交流和人才培养，指导和提高专业的学术水平和技术能力。杂志办刊十七年来在医学界，尤其在解剖学界和外科学界深入人心，影响很大，备受读者青睐，有力地促进了本专业领域的学术交流、医疗技术的提高和中青年教师、临床医师的培养和成长。在知识经济和科技创新时代，当好先进知识和技术传播舆论工具与喉舌作用，促进医学的发展。使更多的院校、医疗单位、广大医务人员，可以从本刊获得新知识和技术，接受新信息，提高充实自己，为医学科学发展和社会进步做出更大贡献。
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.