淺談醫(yī)工交叉方向SCI寫作

筆者因?yàn)楣ぷ餍再|(zhì)原因，這幾年寫了不少醫(yī)學(xué)人工智能方向的SCI論文，順帶每年相關(guān)的論文的閱讀量也有小幾百篇，特別是在醫(yī)學(xué)影像AI方向，也算是小有心得，今天就簡(jiǎn)單聊一下醫(yī)工交叉(影像AI)方向的SCI論文寫作與投稿問(wèn)題。

首先聲明一點(diǎn)，醫(yī)工方向非常吃人脈和數(shù)據(jù)資源，如果沒(méi)有醫(yī)院數(shù)據(jù)和標(biāo)注資源的話，想發(fā)高分期刊非常難。不是說(shuō)不可能，也有天賦型選手單靠幾個(gè)常用的公開數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)出新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)到MIA和TMI的，但這種絕對(duì)是少數(shù)。

就我個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，醫(yī)工交叉(影像AI)方向的論文主要有幾個(gè)路線：

第一個(gè)是純模型與算法路線，依靠高段位選手設(shè)計(jì)新穎的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，卷出新的分割SOTA，這一類路線的論文側(cè)重點(diǎn)在于模型與算法，會(huì)像AI頂會(huì)那樣做大量模型對(duì)比和消融實(shí)驗(yàn)，而數(shù)據(jù)層面并不依賴醫(yī)院數(shù)據(jù)，但一般也會(huì)收集一家或者兩家中心的數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充。這類路線的論文一般都是奔著TMI和MIA去的，也有部分在自身數(shù)據(jù)來(lái)源扎實(shí)的情況下發(fā)了Radiology。但如果自身創(chuàng)新點(diǎn)不那么充足或者數(shù)據(jù)來(lái)源質(zhì)和量都相對(duì)次一點(diǎn)的話，一般退而求其次，大量4-7分范圍內(nèi)的二區(qū)期刊就非常受歡迎，比如Computer Methods and Programs in Biomedicine、Biomedical Signal Processing and Control、Computerized Medical Imaging and Graphics、European Radiology等。

該路線論文大概長(zhǎng)這樣：

第二類路線則是依靠多中心、大隊(duì)列的研究數(shù)據(jù)，并且模型與算法設(shè)計(jì)上也會(huì)用心琢磨，更重要的是會(huì)從臨床出發(fā)，非常側(cè)重于臨床問(wèn)題的解讀與解釋。這類文章一般沒(méi)有大三甲醫(yī)院的主任牽頭的話，是調(diào)動(dòng)不起來(lái)相關(guān)資源作為支撐的。該路線論文大多發(fā)表在Radiology、Nature Communications、npj digital medicine等期刊上，數(shù)據(jù)、算法、臨床等各位維度都會(huì)照顧到，一般人可望而不可求。同路線一，該方向退而求其次也可以選擇上述大量不錯(cuò)的二區(qū)期刊。

該路線論文大概長(zhǎng)這樣：

第三類路線則是側(cè)重點(diǎn)完全在臨床角度，一般基于開發(fā)好的AI影像分析軟件，進(jìn)行多中心的回顧式or前瞻式臨床驗(yàn)證，或者是驗(yàn)證軟件工具在具體的臨床問(wèn)題和參數(shù)計(jì)算上的可靠性。這類路線的論文一般方差比較大，做的好的大型RCT研究可以發(fā)在子刊，差的一般都是丟在四區(qū)水一下。

該路線論文大概長(zhǎng)這樣：

剛好今天科睿唯安公布了2023年各期刊的JCR影響因子，醫(yī)工和醫(yī)學(xué)影像類大多數(shù)期刊都跌了，5分以上已是top，10分以上更是極品。所以，各位科研同行，論文且投且珍惜。

圖片轉(zhuǎn)自：https://mp.weixin.qq.com/s/3CWIEz4c4lghzjWjN_fYEw

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