
期刊简介
《法医学杂志》(CN 31-1472/R,ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月,由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办,是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊,1996年改为每期64页,2005年改为每期80页,2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸,采用了图文混排方式。
《法医学杂志》的办刊宗旨为:提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息,为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务,促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。
《法医学杂志》刊登的主要内容包括:法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果,也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章,全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。
开设的栏目有:研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。
主要作者和读者群为:公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者,各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人,高校法医院系、法律系的师生,卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。
本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针,在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高,实用性强,栏目内容丰富,版面设计合理,图表制作精确,印刷装帧精良,深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。
本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录,是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中,被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月,获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。
根据期刊引证报告最新统计,《法医学杂志》影响因子逐年上升,目前在法医学类期刊中,其影响因子名列榜首。
AI医疗革命:诊断精准度提升23%
时间:2025-08-15 17:02:06
在当代医学实践中,人工智能技术的渗透正以革命性的方式重塑诊断流程的精确性与效率。这种变革并非简单替代人类医生,而是通过算法与数据的协同,构建起多维度、动态化的辅助决策体系。以新型算法驱动的多模态数据融合为例,其核心在于模拟专家会诊的思维模式——深度协同学习网络(DCLN)通过整合影像资料、病史文本、实验室检测结果等异构数据,如同组建一支跨学科医疗团队,实现对疾病特征的立体化挖掘。这种技术在上海医疗大模型验证中心的临床测试中显示,对复杂病例的诊断一致性较传统方法提升23%,印证了数据协同的倍增效应。
影像识别:从静态分析到动态预测
医学影像领域见证了最显著的技术跃迁。深度学习算法已突破单一图像识别的局限,形成覆盖X光、CT、MRI的多模态分析网络。例如联影集团部署的肺结核筛查系统,通过时间序列影像比对,不仅能标记当前病灶,还能预测纤维化病灶的演变趋势,使新疆莎车县这类医疗资源匮乏地区实现百万级人口的快速筛查。这种技术将影像诊断从"拍片即结论"的静态模式,升级为持续跟踪疾病发展的动态监测系统。值得注意的是,商汤医疗开发的近百款辅助工具中,融合多模态数据的诊断模型误诊率较单模态系统降低41%,凸显跨维度信息互补的价值。
实时诊断的瓶颈与突破
尽管AI在理想环境下表现优异,真实医疗场景的复杂性仍构成严峻挑战。当前多数系统面临数据更新滞后问题——电子病历的非结构化记录、不同医疗机构的数据壁垒,导致算法难以实现真正意义上的实时响应。针对这一痛点,上海构建的算力-数据-验证闭环体系提供了可行路径:其开源评测社区通过标准化数据接口,使AI模型能持续吸收最新临床案例,保持诊断逻辑的时效性。更值得关注的是DCLN算法设计的动态权重机制,当处理急诊病例时,系统会自动强化生命体征数据的分析权重,在争分夺秒的急救场景中实现90秒内完成危重病分级。
在评估这些技术创新的学术价值时,单纯追求查重率指标显然失之偏颇。正如多模态融合需要平衡不同数据源的贡献度,优质学术研究也应注重创新性与严谨性的配比。医疗AI领域真正具有里程碑意义的研究,如《2025人工智能+卫生健康上海实践》收录的案例,往往体现为算法创新与临床痛点的精准对接,而非技术参数的简单堆砌。当学术界能建立兼顾理论突破与实际效用的评价体系,或许才能避免"为创新而创新"的陷阱,让技术真正服务于生命健康的终极目标。