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摘要：目的/意义 构建适配中国医疗场景的生成式医学人工智能(generative medical artificial intelligence, GMAI)伦理治理体系,为推动医疗 AI 高质量发展提供理论支撑与实践参考。方法/过程 基于中国医疗体系、数据生态及文化特点,对比中外GMAI治理场景差异；从技术、制度、社会3维度构建协同治理框架,结合患者、医生、技术平台等多主体责任分析,细化联邦学习、分级监管、伦理沙盒等关键实践路径。结果/结论 提出“技术安全保障-制度动态规制-社会多元共治”的GMAI临床伦理三维协同治理方案,回应了中国场景下GMAI治理的特殊性需求,为全球医疗 AI 伦理治理提供可借鉴的中国实践经验。
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摘要：目的/意义 系统评估医疗基础大模型(medical foundation model,MFM)的发展脉络、应用现状及核心挑战,以评估其临床转化潜力与局限。方法/过程 通过系统文献综述,分析MFM从通用模型到医学特化的技术演进,进而分析其在数据、模型、伦理等方面的关键挑战。结果/结论 MFM通过多模态融合、检索增强等技术,能有效提升诊疗效率与决策可信度。然而,数据孤岛、算法偏见及生成不确定性限制其规模化应用。未来应推动其向可解释、可验证的医学智能体演进,并构建技术创新、数据治理与伦理监管协同的生态,促进MFM安全可持续发展。
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摘要：目的/意义 分析人工智能等信息技术在公共卫生应急管理中的应用,为智慧公共卫生应急管理体系构建提供参考。方法/过程 基于公共卫生应急管理的智慧化需求,深入分析人工智能在公共卫生应急管理中的应用场景及面临的挑战。结果/结论 人工智能在公共卫生应急预防与准备、监测与预警、处置与救援、恢复与重建等阶段发挥着关键作用,但也存在数据治理、模型算法与隐私保护等方面挑战,以及管理和技术适配性问题,应采取相应措施,降低人工智能应用风险,提升其在公共卫生应急管理中的应用价值。
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摘要：目的/意义 探究影响社交网络用户伪健康信息传播行为的关键因素及其构型,为净化社交网络空间提供参考。方法/过程 基于刺激机体反应理论框架,采用结构方程模型和模糊集定性比较分析探究影响社交网络用户伪健康信息传播行为的关键因素及其构型。结果/结论 信息数量与质量负向影响风险感知,正向影响卷入度；权威效应负向影响健康焦虑,正向影响知识水平；卷入度、信任感知和网络健康焦虑均正向影响伪健康信息传播,风险感知、健康素养和知识水平均负向影响伪健康信息传播。识别出认知动能主导型和情绪驱动协同型两类伪健康信息传播组态路径,并提出相应建议。
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摘要：目的/意义 探索医学信息学跨学科主题演化路径识别方法,为该领域跨学科研究布局与科研管理提供参考。方法/过程 首先利用BERTopic和大语言模型(large language model,LLM)在获取的医学信息学文献中识别全局主题和阶段主题；然后基于主题影响力与学科多样性二维分析框架,确定跨学科主题；最后分析跨学科主题的演化路径。结果/结论 基于Topic-LLM的分析方法,发现医学信息学跨学科主题的学科多样性和主题影响力呈现稳步增长趋势。
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摘要：目的/意义 综述成年人健康信息过载评估工具,为相关工具选择提供参考。方法/过程 系统检索中国知网、万方数据、维普网、PubMed、Embase等数据库,提取文献和评估工具基本信息,并进行系统分析。结果/结论 共纳入19篇文献,包含22种成年人健康信息过载评估工具。这些工具信度良好,部分工具效度验证及开发验证方法学有待完善。未来应通过概念分析等方法进一步确定其核心范畴和属性,开发“普适性核心量表+特异性模块”评估体系,结合客观测量技术,提高评估的精准性和临床适用性。
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摘要：目的/意义 探索适用于血细胞分类的轻量级模型,助力血液疾病快速辅助诊断。方法/过程 基于YOLOv8架构设计YOLOv8-SCG轻量级模型,在公开血细胞检测数据集BCCD上进行多种模型对比实验和消融实验,基于Leukemia-cell数据集完成泛化性测试。结果/结论 YOLOv8-SCG模型的检测精度与计算量较YOLOv8n、YOLOv11n等主流模型显著提升；在Leukemia-cell病理异常血细胞数据集上精确率、召回率、mAP分别达94.3%、95.6%、95.4%,泛化能力优异,为血细胞自动化分类提供了高效可行的方法。
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摘要：目的/意义 建设基于软件定义网络(software defined networking,SDN)架构的网络安全平台,以增强医院云计算安全防护。方法/过程 基于SDN架构构建网络安全平台,并与入侵检测系统联动形成主动防御系统。对比分析平台应用前后租户横向攻击数量、攻击成功率、策略无阻断业务数、勒索软件加密数据量和安全团队操作工时等指标,验证平台的有效性。结果/结论 基于SDN架构的网络安全平台可有效识别并阻断恶意流量,增强对医院云计算的安全防护。
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摘要：目的/意义 构建“AI+医学”微专业人才培养模型,并探讨其优化路径。方法/过程 以18份国内高校“AI+医学”微专业培养方案为样本,采用反思性主题分析法对方案进行分层编码与主题提炼,结合“知识-能力-技能”(knowledge-ability-skill,KAS)理论与杜威“新三中心”教育思想开展研究。结果/结论 提出KAS-E框架,归纳2个方面、4个维度、13个核心主题与44个次级主题,体现知识、能力、技能与评价协同联动的多元化培养模式。据此构建“AI+医学”微专业人才培养模型,总结5条优化路径,明晰该领域人才培养内在逻辑。
第47卷 第1期|2026年
通知公告
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- 关于《医学信息学杂志》启用“科技期刊学术不端文献检测系统”的启事
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