影像研究与医学应用期刊

本内容由【大分享文库 west960.com】整理分享！现代医学影像学涵盖医学领域内所有以显示人体器官和组织的大体形态学信息为目的的检查方式，由于医学影像成像技术的多样化，使得医学影像学成为包含医学、数学、物理学、信息学等多学科交叉融合的学科。下面我们就来学习一下现代医学影像技术论文怎么写。　　现代医学影像技术论文写作的格式，一般有如下一些段落所组成：①题目；②着者（单位及或个人姓名）；③摘要；④关键词；⑤序言（引言，导言）；⑥资料与方法；⑦结果；⑧讨论；⑨致谢；L参考文献。得到有关部门立项及基金资助的，一定要在论文首页脚注处加以说明。　　以上的形式一般是指论着的写作格式。一般篇幅小的论文，只保留：①序言；②资料与方法；③结果；④讨论：⑤参考文献；摘要及关键词免去。报道罕见病例或新发现病例的论文（个案报道），可按下列栏目撰写：①序言；②病例报告；③讨论；④参考文献。　　下面介绍各个段落的具体写法及在写作中应注意的一些问题。　　题目材料与方法、结果、结论的简短、扼要而连贯的重述。一定要把论文本身新的、最具特色的东西表达出来（重点是结果和结论）。摘要的具体写法，目前国内大多医学期刊都以结构式为标准。这是根据1987年加拿大学者的建议，为使读者通过临床科研论文的摘要获得更多的有用信息，给摘要规定结构。如：目的，设计与环境（在什么地方、什么医疗层次进行研究），病人或参与者（包括例数、如何选择及完成研究的情况），干预（包括采取的措施），测试与结果（包括评佑方法），以及结论（包括临床应用）。这种摘要叫“结构式摘要”,一般规定不超过250个字，而“非结构性摘要”（不分栏目的摘要），规定不超过巧0个宇。目前众多国际刊物均采用前者，但简化为：目的、方法、结果、结论4个部分。结果要求列出主要数据及统计学显着性（如果有的话）。　　　论文的题目要求　　　用最简洁、恰当的词反映文章的特定内容，把论文的主题明白无误的告诉读者，并且使之具有画龙点睛、启迪读者兴趣的功能。一般情况下，题目中应包括文章的主要关键词。论文的题目要有特点，指的是要突出论文中特别有独创性、有特色的内容。题目字数不应太长，太长就不鲜明简洁和引人注目，一般要求在20字以内。题目应尽量避免使用化学结构式、数学公式，或不太为同行所熟悉的符号、简称、缩写以及商品名称等。　　　关键词、着者论文的署名是科技论文的必要组成部分，要能反映实际情况，研究工作主要由个别人设计完成的，因此署以个别人的姓名；合写论文的署名应按对论文工作贡献的多少顺序排列，作者的姓名应给出全名。科技论文一般均用作者的真实姓名，不用变化不定的笔名，署名人数不应太多。医学刊物编辑国际委员会规定，有资格当作者的人，应对该项科研有实质性贡献，应具备以下3个条件：①提出思路，进行设计并对所得数据做出分析和解释；②起草文稿或对其重要内容做了认真严格的修改；③最后审核可以发表的定稿。仅参与获得基金或仅参加数据收集的人不能当作者，负责监管科研小组的人也不能当作者，他们只能在“致谢”栏中被提及（经被致谢人书面同意才能在论文中提及）。同时还应给出作者所在工作单位，或详细通讯地址，以便于联系。　　　关键词也叫索引词，主要是为了图书情报工作者编写索引，也为了读者通过关键词查阅想读的论文。我国有关标准（G3B179/T一92）规定，现代科技期刊都应在学术论文的文摘后面给出3一8个关键词。关键词的标引首先要选取猎人《汉语主题词表》和美国医学索引最新主题词表《MesH》（刊于每年第l期）中的规范性词（称叙词或主题词）。对于那些反映新技术、新学科而尚未被主题词表录人的新产生的名词术语，亦可用非规范的自由词标出，以供词表编纂单位在修订词表时参照选用。要强调的一点是，一定不要为了强调反映论文主题的全面性，把关键词写成一句句内容“全面”的短语。　　　序言　　　序言（引言、导言）作为论文的开端，起纲领的作用。主要回答“为什么研究”这个问题。简明介绍论文写作的背景、相关领域的前人研究历史与现状，以及作者的意图与分析依据，包括论文的追求目标、研究范围和理论、技术方案的选取等。序言应言简意赅，不要等同于文摘或成为文摘的注释。如果在正文中采用比较专业化的术语或缩写用词时，最好先在序言中定义说明。　　　　摘要　　　科研论文的摘要是科研论文主要内容（包括研究目的、资料与方法资料主要交代作者用什么具体实验对象（如人或动物及其选择标准等），用什么具体实验方法（包括所用仪器及规格、试剂、药物及批号、操作方法等）来收集数据和验证假说。　　　具体内容：①这部分内容应明确交代实验对象的特征（包括人的年龄、性别、病情）、实验条件和观测指标；交代对象是否真正经随机抽样分组（包括注明具体随机化方法，以及分组后到开始治疗的时间间隔），是否有足够例数，实验组与对照组间的条件是否相同或相似（可比性）等。②实验方法（包括观测指标和观察记录）的描述要区别对待：作者创造的新方法要尽量详细具体，使读者可依此重复验证；文献已有报道的方法，简单提一下并用角码注明，在文末附上文献出处即可；对常规方法作者有所改进的，应详细具体描述改进部分及改进的理由，其余从略（但也要注明原法的文献出处）。实验条件可变因素的控制方法（如放射免疫法的质量控制）要加以详细说明，以显示本文结果的可靠性和准确性。论文中这部分的常见毛病，是以上各项交代不清楚或过多地介绍文献上早已介绍过的方法，或罗列与本文无关或关系不大的“一般临床资料”;其次是度量衡单位未使用规范的国家法定计量单位。　　　结果　　　　试验与观察、数据处理与分析、试验研究结果的得出是正文最重要的成分，应该给予极大的重视。要尊重事实，在资料的舍取上不应该随意掺人主观成分，或妄加猜测，不应该忽视偶然发生的现象和数据。未经统计学处理的实验观察记录数字，叫原始数据，统计学处理就是要使原始数据从难以理解变为易于理解，并从原始数据的偶然性中揭示稳藏在其中的某种必然规律。新诊断方法研究结果，要特别注意交代试验结果与公认的金标准进行独立的“盲法”的比较，其符合程度如何，其敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确性及观察者之间的差异，或与观察者不一致的程度如何等。结果中常出现的问题有，结果没有经统计学处理，这是属于研究设计上的缺陷（如用庞杂的原始数据代替整理加工过的数据，或没有统计学检验后的结论）；有的结果与“材料与方法”内容对不上号，使用“多见”、“少见”等不确切的措辞，代替具体的科学数据做出实事求是的结论和理论性分析（为体现讨论的客观性，一般采用第三人称语气）。具体包括：本实验观察的结论，所得结果有何理论和实践意义，能否证实有关假说的正确性，结果中有何内在联系（规律）。实验观察中发现预期以外事实现象的假定说明，与自己过去的或其他作者及其理论解释的比较，分析异同及其可能原因，根据自己的或参考别人的材料提出见解（见解若已知，是别人早先提过的应予以注明，切不可违反科学道德），实事求是地（有根据地）与其他作者进行两榷（要抱有虚心追求真理，但又不是故作谦虚的态度），同时用一分为二的观点，分析自己工作中可能存在的缺点错误和教训，例如本研究所用方法是否有局限性等；提出有关今后研究方向及本结果可能推广应用的设想，这往往对读者的思路有所启发。必须强调的是，论文的讨论部分要对主要问题，特别是本研究创新、独到之处加以充分发挥。对次要问题或与文献符合一致之处可一笔带过，讨论重点应放在与文献不一致之处。对本研究未能解决或有待解决的问题应明确提出。篇幅较大的讨论，应分项目编写，每个项日应集中论述一个中心内容，并冠以序码。讨论的中心内容应与正文各部分，特别是结果相呼应。讨论中不应过细重复以上各部分的数据。论文查重检测

创业家讯（白开水）4月12日下午消息，在今日举行的2018中国“互联网+”数字经济峰会之医疗AI论坛上，腾讯觅影宣布与国际医学出版公司AME达成了深度合作。AME创始人兼社长汪道远介绍，双方将致力于以学术为核心，在医学AI领域为中国临床医生搭建全新平台。在不久的将来，双方将开展系列培训，联合发表交叉领域学术论文，缩小临床医学专家与人工智能工程师之间的信息不对称。这种培训与学术论文积累多了以后，双方将共同创办一本人工智能领域的英文国际学术期刊。“这将是国际上的第二本人工智能领域的英文国际学术期刊”，汪道远称。从长远来看，双方还可以科研为中心，共同搭建医学人工智能协作平台，双方与临床医学专家合作，共同开展医学AI相关的科研项目，为临床专家提供全程支持（从科研的选题、设计、数据采集、统计分析、论文撰写、国际专家会诊咨询、论文投稿与发表、论文发表后宣传推广、研究成果转化、多中心临床验证等），以推动行业发展。“腾讯觅影”是腾讯旗下首个医疗AI产品，发布于2017年8月，目前有两个产品方向：AI影像和AI辅诊。AI影像方面，已实现食管癌、肺癌、乳腺癌、结直肠癌、宫颈癌和糖尿病性视网膜病变的早期筛查；腾讯觅影的AI辅诊能力则主要包括诊疗风险监控系统和病案智能化管理系统。2017年11月，科技部宣布计划依托四家公司分别建设自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音四大国家新一代人工智能开放创新平台，其在医疗影像方面的合作伙伴便是腾讯。这意味着，“腾讯觅影”已跻身国家队。在本次论坛上，国家人工智能医学影像平台也宣布正式启动。腾讯副总裁陈广域表示，未来“腾讯觅影”还希望进一步拓展人工智能在医学领域的应用，比如增强医疗AI在影像、病理、病历上的细分场景应用创新，进一步提升医生的使用体验，同时积极探索医疗机器人的技术与应用。AME创立于2009年7月，业务范围涵盖出版英文医学学术期刊和中英文版医学图书、研发医学学术协作模式、与学术型医院共建国际科创中心、以及为企业提供学术营销综合解决方案。AME已出版50多本同行审议的英文医学期刊，以及60余种医学图书。其中，5本期刊被SCIE/WOS收录，18本期刊被PubMed 收录。2011年1月，AME于获得丁香园天使投资，2016年8月获得400万美元A轮融资。目前，AME在香港、广州、长沙、南京、上海、成都、北京、杭州、台北、悉尼等地设立办公室。汪道远2005年毕业于南通大学医学院。在创办AME之前，曾在美国田纳西州孟菲斯市的West Clinic癌症中心工作，组织开展了多项多中心回顾性临床研究。本文来自创业家，创业家系授权发布，略经编辑修改，版权归作者所有，内容仅代表作者独立观点。

继今年2月，中国400多篇医学论文被曝造假后，近日《华尔街日报》又报道，中国至少有121篇发表在经同行评审的国际期刊上的医学论文涉嫌造假。据悉，这些有问题的论文发表时间超过四年，涉及不同的主题，作者来自中国多所大学。而且这些论文中出现的实验图像均与其他至少一篇论文中的雷同。其中很多都使用了同一张细胞集落的图像，为了不被识别出，这些图像通过旋转、或者剪裁等方式被应用到不同的论文中。《华尔街日报》报道称，这些论文通过了六家国际研究期刊的评审程序。其中，《欧洲医学和药理学评论》期刊发表了上述121篇论文中的113篇。该期刊回应，它现在要求研究作者提供他们自己产生数据的证据。《华尔街日报》还联系了这121篇论文的作者，其中一些人承诺会出示他们的数据以证清白，还有一些人要求“提供更多信息，以核实事件的真假。”论文造假频现，“论文作坊”真面初现今年2月，国际著名打假战士Elisabeth Bik爆料，400余篇不同机构的作者撰写的论文存在高度相似，很有可能是从同一家“论文作坊”生产的。这是医学界近年来被爆出的最大规模学术造假事件，而这些论文集中在中国山东地区。Bik之前因为揭露南开大学校长曹雪涛涉嫌学术不端事件而声名鹊起。Bik曾是斯坦福大学的一名医学研究员，现在全职调查研究不端行为。早在2013年，Science就有一篇文章，揭露了中国蓬勃发展的学术黑市，将提交或已经被接受的论文高额出售给在读的医学博士生。Bik认为这次发现的“论文作坊”应该就是这种形式。Bik表示，“目前还不清楚这些论文中描述的实验是否真的进行过。其中一些‘论文作坊’可能会有实验室生产实际的图像或结果，但这样的图像可能会被出售给多个作者，以代表不同的实验。因此，这些论文中包含的数据往往是伪造或捏造的。”教育部要求高校破除“唯论文”今年年初，教育部、科技部发文，要求高校以破除论文“SCI至上”为突破口，破除“唯论文”，树立正确的评价导向，得到广泛好评。不唯论文不是不重视论文，而是让我们更加明晰论文在科研活动当中的作用和价值，促使我们的科学研究更有成效。虽然目前我国国际科技论文数量连续多年稳居世界第二。但是，论文数量多不等于成果质量高、创新能力强。而论文造假，学术不端等行为带来的危害更加不容小觑。以此次疫情为例，医学论文正以前所未有的速度发表在各类国际期刊上。而研究人员应该清醒认识到的是，他们发表的研究成果实际上是在指导国家甚至全球应对疫情时所做的决策。这既这既令人生畏，又充满了相当大的责任。一旦研究人员发表的内容出错，可能会对大流行的进程产生危险的影响。【编译/前瞻经济学人APP资讯组】参考资料：https://www.businessinsider.com/china-scientists-reused-image-medical-research-papers-published-globally-wsj-2020-7

对于那些想在学术期刊发稿的作者不可不了解一下维普网所收录的相关学术期刊。本文就维普网收录的相关期刊作一下介绍：一、维普网期刊征稿特点由于近期相当多的不法分子假冒杂志社名义对外征稿，致学术机构和作者无法考究其真实身份，给作者和学术机构都带来了严重的精神和经济损失。为了规范学术市场氛围，将诚信经营做到极致，更好地服务各学术机构。国家级学术团体重庆维普网官方在征稿过程中决定对优秀论文学术机构推荐发表的文章采取“先发表，后检索”的活动。所推荐的刊物都是国家新闻出版总署可查，具有国际国内双刊号的刊物，所发表的文章会在维普网及相关的网站全文检索。 二、维普网期刊主管单位维普期刊的主管单位为维普资讯，这是一家科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。是中国三大学术期刊库之一（知网，万方，维普）。我们所推荐的刊物都是经国家新闻出版总署批准，具有国内刊号，国际刊号的合法期刊。所有刊物的文章发表后都会第一时间在维普网优先上网收录。三、维普网重点国家级期刊（一）《医药卫生》该期刊由科技部西南信息中心主管，重庆维普资讯有限公司主办，其国内刊号为CN 50-9205/R、国际刊号为ISSN 1671-5535，出版语种为中文。《医药卫生》杂志是国家新闻出版广电总局2009年4月8日批准，由科技部西南信息中心主管，重庆维普资讯有限公司主办的国家级医学电子学术期刊，维普网全文收录。 《医药卫生》坚持以充分利用丰富专家资源、技术资源和人力资源，为医药卫生行业和医药卫生工作者提供学术交流与成果展示平台的办刊宗旨。主要栏目有：论著、临床医学、基础医学、护理医学、医院药事、医学心理、医学教育、卫生管理、制剂与工艺、技术与方法、放射与影像、医药检验、中医中药·中西医结合、病理报告、综述等。 （二）《科研》《科研》杂志由科技部西南信息中心主管，重庆维普资讯有限公司主办，期刊刊号为CN50-9230/G，国际刊号为ISSN1671-5780。该期刊系国家新闻出版广电总局2009年4月8日批准的国家级学术科技期刊，由科技部西南信息中心主管，重庆维普资讯有限公司主办。期刊刊号CN50-9230/G，国际刊号ISSN1671-5780。每月出版一期，16开，公开发行，维普网全文收录，是评定职称的正规CN专业学术期刊。《科研》坚持科技创新、报道科研进展、服务科研工作、搭建学术载体的办刊宗旨，面向全国广大科研工作者、企业厂矿工程师、大中小学教师、各大院校在读究生及社会各界关心科研工作的人士提供服务。主要栏目：技术创新、科技教育、科技应用与管理、理论与方法、科技产业、计算机科学、科教平台、学术论坛等（三）《工程技术》《工程技术》杂志由科技部西南信息中心主管，重庆维普资讯有限公司主办，期刊刊号为CN 50-9203/TB，国际刊号为ISSN1671-5519，出版语种为中文。该刊是经国家新闻出版广电总局批准，科技部西南信息中心主管、重庆维普资讯有限公司主办的连续性电子期刊。栏目设置有建筑工程、路桥工程、水利工程、电气工程、机械工程、信息工程、材料工程、石油化工、勘察测绘、市政园林、节能环保、工程管理、工程造价、工程施工、安全质量、技术论坛、科技创新。面向全国广大工程类工作者、企事业单位经营管理人员，以及全国工程类大专院校师生提供服务。（四）《教育科学》《教育科学》由科技部西南信息中心主管，重庆维普资讯有限公司主办，刊期为月刊，国内统一刊号为50-9207/G，国际标准刊号为1671-5551。该刊以为广大教育战线的工作者以及关心教育工作的人士提供科研成果为主要目的，促进国内教育工作及教育环境的良性发展。主要栏目设有师资建设、学前教育·幼儿教育、小学教育、中学教育、高等教育、职业技术教育、思想政治教育、电化教育、学校管理、教学管理、教育事业、教育论坛等。结语对于维普网重点学术期刊只有在精准了解的前提下才能有效投稿，相信本文对从事学术研究的人士在论文投稿方面能起到一定的借鉴作用。

中新网2月12日电 2月11日，国际医学科研期刊《Nature Medicine》在线发布了题为“Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence”(《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》)的文章。该文章由广州市妇女儿童医疗中心与依图医疗等企业和科研机构共同完成，基于机器学习的自然语言处理(NLP)技术实现不输人类医生的强大诊断能力，并具备多场景的应用能力。业界公认，人工智能是医疗行业革新的核心动力。然而，尽管机器学习在影像诊断方面表现强势，但在数量巨大、多样的电子病历数据分析方面，仍面临巨大挑战。电子病历的数据信息之广、数据类型之多，以及某些方面的数据贫乏及可能出现的特殊案例等，都导致机器学习难以进行精确的数据分析，并进而形成预测临床检测的数据模型。依图提出并测试了一个专门对电子医学病例进行数据挖掘的系统框架，将医学知识和数据驱动模型结合在一起。“此次成果的核心技术部分，实际上是通过深度学习技术与医学知识图谱，对EHR数据进行解构，从而构建了高质量的智能病种库。使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。而诊断模型证明了基于AI的系统可以帮助医生处理大型数据和辅助诊断，同时在诊断的不确定性和复杂性上给予临床支持”，依图医疗总裁倪浩表示，“儿科疾病症状多种多样，临床医生同样难以区分，诊断流程费时费力，但明确诊断非常重要。拥有可与经验丰富的儿科医生相媲美的助手进行辅助诊断，能够让医生有效地降低诊断时间，显著优化诊断流程。”依图与广州市妇女儿童医疗中心进行合作，收集了该中心在2016年1月至2017年7月间的567,498个门诊病人的1,362,559次问诊电子病历，抽取到覆盖初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的1.016亿个数据点，并将这些信息用于训练和验证系统框架。相比以往模型，此次研究使用了超过140万的庞大数据，以完善诊断系统，此外，此次研究中使用数据在表达和描述上的一致性，极大的提高了数据质量。不仅如此，此次研究还基于NLP实现了病历的重新格式化。首先，有超过25年临床实践经验的资深主治医师手动注释了6,183个图表，然后用3,564张人工标注的图表对NLP信息提取模型进行训练，并用剩下的2,619张图表对模型进行验证。该NLP模型总结了代表临床数据的关键概念类别，利用深度学习技术自动将EHR注释到标准化词汇和临床特征中，从而允许对诊断分类进行进一步处理。广州市妇女儿童医疗中心夏慧敏教授表示，“这篇文章的启示意义在于，通过系统学习文本病历，人工智能或将可以诊断更多疾病。但须要清醒认识到，我们仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程，因为大数据的收集和分析需要算法工程师、临床医生、流行病学专家等在内的多专家的通力合作。此外，人工智能学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。”

近日，国际顶级学术期刊《Clinical Nuclear Medicine》(影响因子： 6.622 )接收了北京世纪坛医院核医学科文哲研究团队关于KT综合征诊疗策略的最新研究论著“Potential Utilization of Lymphoscintigraphy in Patients With Klippel-Trenaunay Syndrome”，该成果被遴选为该杂志2021年第一期的封面文章。Klippel-Trenaunay综合征(K-T综合征)是一种少见的先天性疾病，三大临床特征包括：鲜红斑痣(葡萄酒斑)，静脉和/或淋巴管畸形，受累肢体肥大。该病长期以来被认为是先天性血管发育异常，临床缺少有效的诊疗手段。该研究系统性回顾K-T综合征的核素淋巴显像特征，指出静脉角区胸导管回流异常与K-T综合征密切相关，针对性解除胸导管回流障碍可有效地改善患者的症状，为临床提供新的诊断策略。在医院领导的关心及科主任的指导下，本课题组在北京医管局科研培育计划、首都临床诊疗技术研究及示范应用项目等课题的资助下，与淋巴外科、相关影像科室密切配合，开展了多模态淋巴回流障碍性疾病的影像学评估，在科研方面取得了显著成绩，2018年至今以第一/通讯作者共发表SCI论文5篇，总影响因子30余分。【来源：北京世纪坛医院】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

【猎云网北京】2月12日报道国际知名医学科研期刊《自然医学》（Nature Medicine）在线刊登于文章题为《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》（Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence），此文是由广州市妇女儿童医疗中心夏慧敏教授、张康教授（加州大学圣地亚哥分校）、数据中心梁会营博士、医务部孙新主任以及儿内科门诊何丽雅主任团队与依图医疗、康睿智能科技等业内顶级研究团队及广东省再生医学重点实验室，利用人工智能技术诊断儿科疾病的重磅科研成果。这是全球首次在顶级医学杂志发表有关自然语言处理（NLP）技术基于中文文本型电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果。这是该团队在《细胞》杂志封面发表有关AI图像诊断的论文后，不到一年时间里，在AI技术实施应用于医疗方面取得的另一个重要里程碑。它标志AI模拟人类医生进行疾病诊断时代的到来。不仅能够“看图”识别影像，还能“识字”读懂病历近年来，AI在基于医学图像的诊断工具表现抢眼，但一般还局限于相对标准化的静态图像数据。在这项最新科研成果中，人工智能在识别影像的基础上，通过自动学习病历文本数据（医生的知识和语言）中的诊断逻辑，逐步具备了一定的病情分析推理能力，能更进一步读懂、分析复杂的病例，意味着人工智能或将能像医生一样“思考”。研究人员们训练AI理解海量电子病历中的临床特征数据，包括患者主诉、症状、个人史、体格检查、实验室检验结果、影像学检查结果、用药信息等多方面的数据。研究团队利用依图医疗的NLP技术建立一套病历智能分析系统，深度挖掘和分析医疗文本的信息，将非结构化文本形式的病历数据变成规范话、标准化和结构化的数据，以便AI可以准确完整地“读懂”病历。为此，医生、科学家和技术人员通力合作，由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队手动给电子病历上的6000多张图表进行注释，并持续对模型进行检验和迭代。研究团队还开发了一套诊断结果智能推荐系统，模拟人类医生的诊疗路径，把目标患儿进行逐级判定。广州市妇儿中心医务部主任孙新认为，“专业儿科医生高质量的先验医学知识输入成为这套系统的关键优势”。具体来看，这套系统首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分，然后在每一类下面做细分。举例来说，在最常见的呼吸系统疾病中，这个系统会先按上呼吸道和下呼吸道进行区分，再按喉炎、气管炎、支气管炎、肺炎进行细分。经过检验，在每一层级，由AI做出的初级诊断在精确度上都接近检查医师做出的初级诊断。例如在患儿群体中最常见的急性上呼吸道感染，模型对病例的诊断达到95%的准确率。对于一些凶险的、有可能威胁生命的疾病（例如急性哮喘发作、细菌性脑膜炎等），算法也同样表现出了强大的诊断性能。广州市妇儿中心儿内科门诊主任何丽雅认为：“这在临床应用中有非常重要的意义，因为有了AI快速分诊的辅助，就可以让医疗服务的有限资源用于最需要帮助的患者。”依图医疗提出并测试了一个专门对电子医学病例进行数据挖掘的系统框架，将医学知识和数据驱动模型结合在一起。该模型先通过NLP对电子病例进行标注，利用逻辑回归来建立层次诊断，在诊断常见儿童疾病方面可与经验丰富的儿科医生相媲美。依图医疗CEO倪浩（论文共同第一作者）表示：“此次成果的核心技术部分，实际上是通过深度学习技术与医学知识图谱，对EMR数据进行解构，从而构建了高质量的智能病种库。使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。而诊断模型证明了基于AI的系统可以帮助医生处理大型数据和辅助诊断，同时在诊断的不确定性和复杂性上给予临床支持。儿科疾病症状多种多样，临床医生同样难以区分，诊断流程费时费力，但明确诊断非常重要。拥有可与经验丰富的儿科医生相媲美的助手进行辅助诊断，能够让医生有效地降低诊断时间，显著优化诊断流程。”可应用于诊断多种儿科常见疾病，准确度与经验丰富的儿科医师相当通过自动学习来自56.7万名儿童患者的136万份高质量电子文本病历中的诊断逻辑，该AI应用于诊断多种儿科常见疾病，准确度与经验丰富的儿科医师相当。研究人员随机抽出12000份患儿病历，并把20位“参赛”儿科医生按年资和临床经验高低分成5组，看看AI的成绩和哪一组医生接近。结果显示，AI模型的平均得分高于两组低年资医生，接近三组高年资医生。研究人员介绍，该AI系统可以通过人机交互获取患者或家长口述文本，包括主诉、症状、疾病史、用药史等信息，做出粗略诊断，给出可能的疾病范围；通过医生当面问诊或互联网远程问诊，获取详细病情及鉴别诊断特征，模型据此重新运算，给出具体的精确诊断；如果有实验室检验或影像检查数据，AI模型还可以进一步确认其诊断结果。更重要的是，它具备增量学习的功能，在实践中对于被采纳的结果会增强记忆，对于未被采纳的结果在核实之后会通过继续学习实现能力的提升。” 广州市妇女儿童医疗中心数据中心主任梁会营博士（本文第一作者）透露，通过上线后三个月的完善迭代，该系统在2019年的第一季度调用量已经超过了3万次，他强调这些调用的数据是对辅诊熊实用性能评估、针对性能力提升的指南针。仍有很多基础性工作要做，未来或有更加广阔的前景广州市妇女儿童医疗中心主任夏慧敏表示：“国家大力推进的人工智能规划，让我们看到了契机，基于信息化产生的优质医疗大数据落地AI技术和平台，既能在一定程度上解决医疗服务能力不足的问题，又能提高健康服务的公平性和可及性。我们希望在不久的将来，这项技术将能形成大范围的示范推广，为为基层儿科医生和年轻儿科医生提供辅助诊疗服务，为患儿家长提供智能自诊服务和权威的第二诊疗意见，避免误诊、漏诊造成的医疗风险。据研究团队介绍，这个人工智能辅助诊断系统将可以通过多种方式应用到临床中。首先，它可以用作分诊程序。例如，当患者来到急诊科，可由护士获取其生命体征、基本病史和体格检查数据输入到模型中，允许算法生成预测诊断，帮助医师筛选优先诊治哪些患者；另一个潜在应用是帮助医师诊断复杂或罕见疾病。通过这种方式，医师可以使用AI生成的诊断来帮助拓宽鉴别诊断并思考可能不会立即显现的诊断可能性。对于个人工智能辅助诊断系统的未来，夏慧敏教授表示：“这项研究，将会成为AI技术在医疗中实施应用的重要里程碑。其最大的贡献在于，AI不仅仅能够“看图”，而且能够“识字”，能像人类一样读懂文本中蕴藏的疾病信息。通过系统学习文本病历，人工智能或将可以诊断更多疾病。但须要清醒认识到，我们仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程，因为大数据的收集和分析需要算法工程师、临床医生、流行病学专家等在内的多专家通力合作。此外，人工智能学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。”

新华社广州2月12日电（记者肖思思）人工智能不仅能够“看图”识别影像，还能“识字”即读懂病历中的文本信息。北京时间12日零时14分，这项有关自然语言处理（NLP）技术基于文本型电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果，在线刊登于知名医学科研期刊《自然医学》上，文章题为《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》。由广州市妇女儿童医疗中心夏慧敏教授、加州大学圣地亚哥分校张康教授等专家领衔的医疗数据智能化应用团队联合人工智能研究和转化机构研发的“辅诊熊”人工智能诊断平台，通过自动学习来自56.7万名儿童患者的136万份高质量电子文本病历中的诊断逻辑，应用于诊断多种儿科常见疾病，准确度与经验丰富的儿科医师相当。根据文章，这个人工智能辅助诊断系统将可以通过多种方式应用到临床中。首先，它可以用作分诊程序。例如，当患者来到急诊科，可由护士获取其生命体征、基本病史和体格检查数据输入到模型中，允许算法生成预测诊断，帮助医师筛选优先诊治哪些患者；另一个潜在应用是帮助医师诊断复杂或罕见疾病。通过这种方式，医师可以使用AI生成的诊断来帮助拓宽鉴别诊断并思考可能不会立即显现的诊断可能性。业内专家认为，近年来人工智能技术迅猛发展，但还局限于相对标准化的静态图像数据。在这项最新科研成果中，人工智能在识别影像的基础上，能更进一步读懂、分析复杂的病历文本数据（医生的知识和语言），意味着人工智能或将能像医生一样“思考”。“这篇文章的启示意义在于，通过系统学习文本病历，人工智能或将可以诊断更多疾病。但须要清醒认识到，我们仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程，因为大数据的收集和分析需要算法工程师、临床医生、流行病学专家等在内的多专家通力合作。此外，人工智能学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。”夏慧敏说。

近日，我院超声医学科邱逦教授医工交叉学科研究团队在材料领域知名期刊Advanced Materials（IF：27.398）上发表了题为“Metal–OrganicFrameworkEngineered EnzymeMimetic Catalysts”的综述论文，报道了金属有机框架基仿酶制剂联合光/声动力疗法在生物医学领域中的应用。我院超声医学科超声影像药物研究室马朗副研究员为该论文第一作者，邱逦教授为论文通讯作者，我院为第一作者单位。纳米材料基的仿酶制剂在不同的生理环境中具有比天然酶更优异的催化性能和选择性而备受关注。近年来，金属有机框架（MOF）已成为设计仿酶制剂最有潜力的材料之一，由于其具有分子/原子级催化中心、高孔隙度、大比表面积、高载荷能力和均匀结构。本研究重点介绍和评述了设计MOF基仿酶制剂的最新进展，包括其制备方法、复合结构、理化特性和联合光/声动力生物医学应用。特别是讨论了这些MOF基仿酶制剂在加速催化反应中的性能、选择性、基本机制和潜在构效关系。提出潜在的生物医学应用，包括肿瘤治疗、杀菌、组织再生和生物传感器等，并对新兴研究前沿交叉领域的未来机遇和挑战进行了深入的探讨，这也为设计新型的仿酶制剂应用在临床疾病治疗领域提供了潜在的方法和应用前景。图1 MOF基仿酶制剂的设计和生物医学应用 图2 仿酶制剂的仿酶级联催化性能及联合光/声动力治疗乳腺癌 研究首先对现有的MOF基仿酶制剂进行了梳理，如原始的MOF、改性后的MOF、载天然酶的MOF、MOF/无机物复合体、以及MOF衍生的纳米碳材料。详细评述了它们的合成方法、催化性能和机制、以及结构和性能之间的关系，讨论了MOF基仿酶制剂联合光/声动力疗法在生物医学中的应用，并对未来的研究做了展望。尽管MOF基仿酶制剂等MOF材料的研究欣欣向荣，但是目前仍处于起始阶段，面临许多未知和挑战，有无限种可能，在设计构思、制备方法、生物医学应用需要着重考虑。 研究由此给出了5点展望：一是提高活性催化位点的效率和密度以提高MOF基仿酶制剂的选择性；二是揭示MOF基仿酶制剂在特定生化反应中的精确催化机制；三是开发更新型的原位测试技术以记录体内的催化反应过程；四是进一步提高MOF仿酶制剂的疗效和扩大应用范围；五是用于未来的临床转化应着重考虑MOF基仿酶制剂的生物安全性。原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.202003065【来源：四川华西医院】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn