中国中西医结合急救杂志

期刊简介

  《中国中西医结合急救杂志》为中国中西医结合学会主办的中西医结合急救专业性学术期刊,为中文核心期刊、中国科技论文统计源(科技核心)期刊、中国精品科技期刊。连续2年被评为中国科协精品科技期刊工程项目资助期刊,连续7次(14年)荣获天津市优秀期刊奖、天津市一级期刊,荣获天津市期刊编校质量奖,首届《CAJ-CD》规范优秀奖。在科技部中国科技信息研究所出版的《中国科技期刊引证报告》(核心版)中,杂志影响因子连续8年在本学科领域内排全国前3位,且逐年提高。在科技部中信所2010年CJCR核心版影响因子1.039,排第1位。历年向中国科协推荐的多篇论文在全国优秀学术论文评选中都获得优秀论文奖,取得了巨大的社会效益。期刊现已进入美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、WHO西太平洋地区医学索引(WPRIM)、美国《乌利希期刊指南》(UPD)、中文核心期刊要目总览、中国科技论文统计源期刊、中国学术期刊文摘(中、英文版)、中文生物医学期刊目次数据库(CMCC)、中国生物医学期刊引文数据库(CMCI)、中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)、中国期刊全文数据库(CJFD)、中国中医药文献数据库、中国学术期刊(光盘版)(CAJ-CD)、中国科技信息研究所“万方数据网络系统(China Info)”、万方医学网、国家中医药管理局“中国传统医药信息网”、“em120.com危重病急救在线”等。《中国中西医结合急救》杂志把关注学科发展、服务学科发展作为办刊宗旨,以服务广大医药卫生科技人员、推动具有我国特点的中西医结合急救医学基础与临床学科的发展为宗旨,以全面反映我国中西医结合急救医学基础理论及临床科研成果、普及有关中西医结合急救医学临床的基本知识和技能、推广现代中西医结合急救医学先进技术、快速传递国内外急救医学前沿信息、加强国内及国际间学术交流为己任。刊出文章能反映国内学术水平,有创新性和探索性,科研设计合理,预见准确,有一定的学术价值。现已成为反映我国中西医结合急救医学学科建设水平、成果和发展状况的权威性的杂志,在中西医结合急救医学领域的学术刊物中处于重要地位,并在国际上受到关注。本刊坚持理论与实践相结合、提高与普及相结合的办刊方针,倡导百花齐放、百家争鸣。本刊实行同行专家审稿制度。设有述评、专家论坛、标准与规范、论著、研究报告、经验交流、病例报告、方法介绍、治则·方剂·针灸、循证医学、综述、讲座、理论探讨、临床病例(病理)讨论、科研新闻速递、消息、会议纪要、读者·作者·编者等栏目。作者在投稿时需提供投稿文章的电子版,发至邮箱 (cccm@em120.com),同时邮寄纸质稿2份;单位介绍信;审稿费100元;有各类科研基金资助的需提供带审批章和课题号的证明复印件;第一作者简介(出生年、性别、民族、籍贯、硕士以上学位、职称、主要研究方向等);第一作者或通信作者联系方式(手机、Email等)。本刊为双月刊,单月28日出刊,国内外公开发行。邮发代号:6-93,定价:每期45元,全国各地邮局办理订阅手续,过刊和散刊可在本刊发行部购买。


医疗论文避坑指南:四个关键技巧

时间:2025-08-07 16:44:26

在计算机科学领域,人工智能医疗诊断方向的研究论文常因细节处理失当遭遇退稿。本文以“人工智能在医疗诊断中的应用”为例,揭示四个常被忽略的学术写作技巧。

一、影像数据可视化的降维魔法

医学影像分析是AI医疗诊断的核心场景,但新手常将原始DICOM文件直接堆砌为论文插图。高阶做法是采用t-SNE或UMAP降维技术,将高维特征向量映射为二维散点图,通过色阶标注良恶性病灶分布。例如,在乳腺癌组织病理切片分析中,降维后的热力分布图能直观呈现模型对微钙化灶的识别能力,这种可视化方式比传统ROC曲线提升37%的审稿人理解效率。需注意保留原始影像缩略图作为对照,形成“问题-方法-结果”的视觉证据链。

二、概念术语的精准切割术

深度学习、联邦学习等技术术语常被混淆使用。论文中需明确区分:当讨论多中心医疗数据协同训练时,应使用“横向联邦学习”而非笼统的“分布式学习”;描述模型对CT影像的识别过程,建议采用“弱监督定位”替代“病灶检测”等模糊表述。对于“可解释性”概念,可借鉴LIME(局部可解释模型)技术路线图,用特征激活热图量化展示模型决策依据,避免陷入“黑箱模型”的审稿质疑。

三、 rebuttal letter的博弈策略

针对“模型泛化能力不足”的审稿意见,切忌直接增加数据集规模。可采用迁移学习框架下的领域适配方案,例如展示模型在肺部X光片(源域)到乳腺钼靶(目标域)的跨模态适应效果,用Dice系数提升值佐证改进效果。若遭遇伦理性质疑,应引用HIPAA合规数据处理流程和联邦学习架构设计,说明患者数据全程加密且未离开本地服务器。

四、新手认知的三大雷区

1.数据洁癖陷阱:盲目追求ImageNet级别的数据标注质量,忽略医疗影像固有的噪声特性。建议保留部分运动伪影、低剂量CT噪点作为负样本,提升模型鲁棒性

2.指标崇拜误区:在肺炎分类任务中过度强调99%的准确率,忽视AUC-ROC曲线的临床价值。可构建混淆矩阵时单独列出COVID-19亚型误判率

3.技术至上悖论:用3页篇幅详解Transformer模型结构,却未说明如何解决医疗场景中的小样本学习问题。需在方法部分加入特征金字塔网络(FPN)与主动学习结合的具体实施方案

五、常被忽略的魔鬼细节

期刊偏爱具有临床转化潜力的研究,可在讨论部分加入技术落地方案。例如:设计双盲试验对比AI系统与放射科医师的诊断耗时,用箱线图展示AI使肺结节筛查效率提升4.2倍;或计算模型部署所需的GPU显存容量,证明其可在256GB内存的医疗工作站运行。这些具象化数据犹如手术灯,能清晰照见研究的实用价值边界。

研究论文的本质是学术共识构建过程。当处理AI医疗诊断这类交叉学科课题时,建议在致谢部分列入临床合作专家的贡献描述,这不仅能增强研究可信度,也为后续多中心研究埋下合作伏笔。