特刊简介

尊敬的读者；

在人工智能技术从“算法竞赛”迈向“临床实测”、医疗数字化转型进入深水区的时代背景下，AI辅助诊断正经历从单一病灶识别向复杂决策支持的范式跨越。本特刊旨在搭建高水平的跨学科对话平台，汇聚临床医学、放射学、计算机科学及医学伦理学等多维视角，推动AI技术在复杂临床场景下的深度研究与应用创新；同时致力于将前沿的算法逻辑转化为可解释的临床智慧，引导行业关注人机协作中的决策正当性，涵养精准医疗的时代精神。

本特刊聚焦但不限于以下方向：

●多模态影像融合的深度学习架构：探讨CT、MRI、PET及病理切片等多源数据融合算法，及其在复杂疾病（如肿瘤分期、神经退行性疾病）中的辅助决策表现。

●AI诊断的“黑箱”破译与可解释性研究：研究显著性图、注意力机制等技术如何提升AI决策的透明度，使算法推荐符合临床医学的逻辑溯源。

●临床信任模型的构建与定量评估：分析医师对AI建议的采纳心理、人机偏差的修正机制，以及建立医生-AI协同信任的标准化量表。

●边缘场景（Corner Cases）与决策边界控制：聚焦AI在罕见病、非典型病例中的表现边界，探讨如何通过人机回路（Human-in-the-loop）降低误诊风险。

●AI辅助诊断的伦理规制与法律责任：研究算法偏见、数据隐私保护以及当AI与医生决策冲突时的法律归责与伦理考量。

诚邀海内外临床医生、影像学专家、人工智能学者及医疗法律专家惠赐原创性、思想性兼具的学术论文、深度综述、高质量临床病例报告或伦理评论。