中国中西医结合皮肤性病学杂志

期刊简介

                 《中国中西医结合皮肤性病学杂志》于2002年12月正式创刊,是由中国科学技术学会主管,中国中西医结合学会、天津市中西医结合皮肤病研究所主办的皮肤性病学科中医及中西医结合专业的学术期刊,是全国唯一的中西医结合皮肤性病学术期刊。   我们的宗旨是贯彻党和国家的卫生工作方针和政策,宣传党的中医政策。发扬中医及中西医结合的特色,促进中医药现代化和中西医结合事业的发展。坚持理论与实践相结合,普及与提高相结合,现代医学与传统医学相结合的方针,促进国内外皮肤病学科中医及中西医结合学术交流,为创建具有中国特色的医学体系架桥铺路。主要报道皮肤性病学在中医、中西医结合方面的最新研究成果和治疗进展,同时报道现代医学在皮肤性病学科的新进展、新技术。主要面向高中级中西医结合医学、中医学以及西医学皮肤性病学科医师、科研、教学人员及基层皮肤科医师。本刊现开设:专家论坛、名医经验、论著、研究报告、性病、临床经验、皮肤外科、药物与临床、病例报告、学术探讨、综述,讲座等栏目。   本刊自创刊发行以来,得到了皮肤科领域广大医生的高度重视。虽刚刚创刊,但已被“中国学术期刊(光盘版)”、“中国学术期刊网”、中国科技信息所“万方数据网络系统”、“中文科技期刊数据库”及“中国医学文摘·皮肤科学”、“俄罗斯《文摘杂志》”等检索期刊或数据库收录。   为了能及时反映本学科学术水平的发展新动向,及时报道皮肤性病科重大科研成果及研究进展,代表学科发展前沿,使本刊有较高的学术水平,我刊以中西医结合学会皮肤性病专业委员会主任及委员为基础,又广泛吸收本领域的院士、全国知名皮肤科专家及有关边缘学科专家、教授,组成具有一流水平、权威性的编委会。   《中国中西医结合皮肤性病学杂志》刊登的内容均为本学科领域较高质量的学术论文和研究报告,反映了本学科的重大科研成果(含阶段性成果)和科技进展。发表的论文中,有国家自然科学基金、国家中医药管理局资助课题及省市科研基金等。内容上有创新,立论科学、正确、充分,有较高的学术价值。   本杂志是中西医结合皮肤性病领域唯一的杂志,其特色是中西医结合研究诊疗皮肤病。中国医药学是个伟大的宝库,用现代科技手段进行研究和提高是我国皮肤性病医学领域的一件大事,本杂志可以说是为中西医结合研究、诊疗皮肤病的理论研究者和临床人员搭建了一个很好的平台,从发行以来,其论著方面90%为中西医研究的成果,在临床经验栏内90%为中西医结合的治疗经验。其论文水平得到了国内专家的认可。本刊以中西医结合的思路作为研究皮肤病切入点,使这本杂志具有了鲜明的自身特色,而迅速跻身于同领域杂志行列。   正是因该杂志的高起点,使本杂志办出了高水平。为适应信息时代的要求,让更多领域去认识和使用其成果,达到资源共享。                

AI伦理:学术与医疗的隐形病灶

时间:2025-08-12 16:10:11

随着人工智能技术渗透至学术研究与医疗诊断领域,其引发的伦理争议已从工具性争议升级为系统性挑战。当ChatGPT生成的论文通过检测系统漏洞获得发表资格,当医疗AI的算法因训练数据偏见导致误诊却无人承担学术责任,技术光环下的伦理病灶亟待一场深度扫描。

ChatGPT检测:学术诚信防线的技术性溃败

当前学术机构依赖的AI检测工具存在显著漏洞。例如,部分改写后的AI生成文本可通过调整句式结构规避查重,而检测系统对"思想抄袭"(即观点复刻而非文字复制)的识别率不足30%。这种现象类似于医疗影像诊断中因分辨率不足导致的"假阴性"——表面合规的论文实则携带学术不端基因。更严峻的是,商业化检测工具与生成工具的博弈催生出"对抗性生成网络",正如医疗AI领域为规避监管而设计的算法黑箱,最终形成"猫鼠游戏"式的技术内耗。

署名权争议:人机协作的学术身份困境

在医疗AI辅助诊断研究中,作者列表出现"算法贡献者"与"人类研究者"的权重争议。某期刊要求将深度学习模型列为共同作者,引发学界对"机器署名权"的激烈辩论。这类似于医疗影像分析中CNN网络(卷积神经网络)的角色界定——当算法不仅能识别病灶还能自主生成诊断逻辑时,其贡献已超越工具范畴。但现行学术规范仍将AI定位为"高级显微镜",这种认知偏差导致研究者面临两难:过度披露AI参与度可能削弱成果价值,隐瞒则构成学术欺诈。

算法抄袭:医疗AI中的知识盗猎现象

医疗诊断算法的"参数复制"问题尤为隐蔽。研究者将公开模型的神经网络架构稍作修改后宣称原创,这种"换肤式抄袭"如同利用不同CT设备生成相似影像报告,实质是同一诊断逻辑的重复应用。某乳腺癌筛查AI被曝直接套用开源代码却未引用原始论文,其行为堪比学术界的"器官移植未标注供体"。更复杂的是算法迭代过程中的"知识污染"——后续研究可能无意中延续初始模型的偏见,例如将皮肤色素沉着与癌症风险错误关联。

学术影像学:诊断准确性与伦理敏感性的双重标准

在人工智能辅助医疗诊断研究中,存在显著的伦理评价失衡。卷积神经网络(CNN)处理医学影像时准确率可达95%,但对其决策过程中可能放大的种族、性别偏见却缺乏同等严格的审查。这就像肯定一台CT机的高清成像能力,却忽视其辐射超标的风险。当前学术评价体系对技术效能的追捧,与对伦理影响的漠视形成尖锐对比,导致医疗AI论文中常见"准确率+0.5%,伦理讨论-200字"的畸形结构。

构建伦理免疫型学术生态需要多维度干预。技术层面应开发"道德嵌入型"检测工具,如同医疗AI中的实时偏误警报系统;制度层面需建立算法贡献披露标准,明确AI参与研究的署名边界;学术共同体则要超越"准确率至上主义",将伦理审计纳入论文评审的核心指标。只有当技术审查具备与病理诊断同等的严谨度,学术伦理的病灶才能真正显影。