一般来说，个人关于胃肠科发展的建议应包括：1、提高研究和诊断水平：应加强对胃肠病的临床研究和诊断技术的改进，以便更好地检测和鉴定病因，以及筛查、诊断和治疗病人。2、提高临床护理水平：应提高护士的专业技能，以更好地提供及时的、安全的、高质量的胃肠病护理服务。3、专业培训：应加强专业培训，以提高医生和护士的临床护理技能和胃肠病知识水平，以便更好地诊断和治疗病人。4、建立综合性医院：应建立综合性医院，以提供更加完善的胃肠病治疗服务，使患者能够得到更好的护理和治疗。5、改善政策：应加强政策力度，探索完善的政策措施，以促进胃肠病的治疗，改善患者的生活质量。
1 胃肠科应该进一步推进现代化和规范化的发展，提高诊疗水平和服务质量，为人们的健康保驾护航。2 我认为，胃肠科的发展应该从以下几个方面入手：加强医疗技术的培训和学习；加强医患交流，建立良好的医患关系；注重医院设施建设，提高环境卫生和诊疗效率；积极推广普及健康知识，提高人们的健康素养。3 如果胃肠科能够按照以上方向努力发展，相信一定能够对人们的健康产生重要的贡献。
稿件所述内容最好能有新意；主题明确，语言流畅，层次清楚，叙述准确。 稿件中如摘编或引用了他人资料，应在文末给出参考文献。 投稿时请提供作者姓名、年龄、性别、工作单位、职称或职务、通讯地址、邮政编码、联系电话、E-mail信 箱等。 请勿一稿多投。来稿不退，请自留备份。
Catherine Le Berre 等 摘要 ：自2010年以来，人工智能（A I）在医学上的应用取得了实质性进展。人工智能在胃肠病学中的应用包括内镜下病变分析，癌症检测，分析无线胶囊内镜检查中的炎性病变或消化道出血。人工智能还被用于评估肝纤维化，区分胰腺癌患者与胰腺炎患者。人工智能也可以根据多组学数据确定病人的预后或预测他们对治疗的反应。本文综述了人工智能帮助医生做出诊断或确定预后的方法，并讨论其局限性，了解在卫生当局批准人工智能技术之前需要进一步的随机对照研究。 关键词 ：深度学习；机器学习；神经网络；消化系统
人工智能没有一个单一的定义，人工智能的概念包含了执行与我们人类智能相关联的功能的程序，比如学习和探索解决问题[1,2]。人工智能、机器学习和深度学习是概念上相互交叉的学科（见图1）。机器学习是一个包括了计算机科学和统计学的广阔学科，机器学习程序重复迭代以应对提高特定任务的性能，产生了分析数据和学习描述和预测模型的算法。供训练的数据大多以表格形式组织，其中对象或个人为行，而变量，无论是数值型还是分类型都是列。机器学习大致可分为监督方法和无监督方法，无监督学习的目的是在不掌握群体的数量或特性的先验知识的前提下，根据数据的共性识别群体。有监督学习在训练数据包含每一个对象的输入—输出对的表征的使用。输入包含个体的特征描述，输出包含要预测的感兴趣的结果，要么是分类任务的类，要么是回归任务的数值。有监督的机器学习算法学习这种输入和输出对的映射关系，在新的输出出现时，自动预测它对应的输出[3]。
人工神经网络（ANN）是受大脑神经解剖学启发的监督ML模型。每个神经元都是一个计算单元，所有神经元相互连接，建立整个网络。信号从第一层（输入）传到至最后一层（输出），可能经过了多个隐含层（见图2）。训练神经网络的过程包括将数据划分为一个训练集，该训练集有助于定义网络的体系结构，并找出节点之间的各种权重，然后是一个测试集，用于评估神经网络预测所需输出的能力。在训练过程中，神经网络内部神经元之间的连接权重被不断优化。对更好性能的不断追求导致了复杂的深度神经网络的诞生[4]。
大多数研究使用1个数据集训练机器学习过程，另一个独立数据集测试其性能。一些研究使用常见的验证方法，例如留一法交叉验证[8]。为增加训练数据，一些研究采用了随即裁剪、调整大小、平移、沿任一轴翻转的数据增强方法。数据集包括了阴性和阳性图像的结果。
目前已经有53项研究使用了AI来检测恶性和癌前肠道病变（表1）。从方法学上看，其中大部分（48项）集中在内镜上，3项研究使用了提取自电子病历的临床和生物学数据（主要包括人口统计数据、心血管疾病、用药情况、消化症状和血液计数情况），1项研究基于血清肿瘤标志物，1项使用肠道微生物群数据。从部位上看，其中，27项研究致力于提高结直肠息肉或癌症的诊断准确性[12-38].19项研究聚焦于诊断上消化道癌前或恶性病变[39-57]。只有4项研究局限于小肠研究[58-61]。3项研究关注了整个消化道[62-64]。从验证方法上看，其中，24项研究采用特殊的验证方法，主要是K折交叉验证。对于以内镜为重点的研究，训练和测试数据集的大小在不同的研究中差异很大。各项研究的性能表现也是差异巨大的（个人认为主要取决于数据集），但大多数算法的精度达到80%以上。 两项已发表的随机对照实验比较了智能与非智能内镜的性能。第一项研究测试了一种实时深度学习系统（WISENSE）的性能，监测食管胃十二指肠镜检查（EGD）中的盲点。一共324名患者被随机分配到有或者没有WISENSE系统的EGD中。在WISENSE组中，准确度达到了，其盲点率明显比对照组低（ vs ）[65]。第二项研究探讨了基于DL的自动息肉检测系统在结肠镜检查中的作用，一共1058名患者被随机分配到有或者没有智能辅助系统的诊断性结肠镜检查中。人工智能系统将腺瘤检出率从显著提高到，平均每个病人检出的腺瘤数目从增加到[66]。这些结果表明，人工智能系统可用于提高内镜对胃肠道癌前病变的诊断价值。 除了提高诊断准确性外，人工智能还可以帮助医生确定消化道肿瘤患者的预后。一个基于1219例结直肠癌患者的数据集建立的神经网络与传统的COX回归模型相比，提供了更精确的生存时间和影响因素的确定[67]，并可用于确定患者远处转移的风险[68]。采用人工神经网络模型对452例胃癌患者进行评估，并以大约90%的准确率确定生存时间[69]。在一项对117例II A期结肠癌根治术后患者的研究中，一种基于神经网络的评分系统，根据肿瘤的分子特征，将肿瘤术后患者分为高、中、低危三组，三组患者十年总体生存率和无病生存率差异显著[70]。深度学习预测局部晚期直肠癌患者对新辅助化疗有完全反应的准确率达80%，这项技术可能被用来识别最有可能从保守治疗或根治性切除中受益的患者[71]。另外，一个基于DL的模型可以根据临床、病理数据及治疗方案，预测1190例胃癌患者5年的生存期。该系统的AUC值为，并确定了肿瘤的分子特征与最佳辅助治疗之间的关系[72]。
AI已经被用于识别炎症性肠病（IBDs）（N=6）[73-78]，溃疡（N=6）[79-84]，脂泻病（N=5）[85-89]，淋巴管扩张（N=1）[90]，和钩虫病（N=1）[91]，两项研究评估了炎性病变患者的内镜检查结果[92,93]。两项研究使用电子病历来确定患者患腹腔疾病的风险，1项研究使用遗传因素来确定患者患IBD的风险。三分之二（21项中的14项）的研究使用K折交叉验证，以避免数据的过度拟合，这21项中有12项研究的患者的患者准确率约为90%。 许多研究已经验证了AI预测IBD患者治疗反应的能力。Waljee等人利用年龄和实验室数据研发了一种机器学习方法，这种方法的成本较低，且比6-硫鸟嘌呤核苷酸（6-TGN）代谢物测定更准确地预测患者对噻嘌呤的临床反应（AUC vs ）[94]。然后，他们根据生物标志物、影像学数据和内镜检查结果，改进了之前的ML模型，以预测接受硫嘌呤治疗的患者的客观缓解。该ML模型优于6-TGN水平的测量（AUC vs ）[95]。一种ML模型分析了韦多利单抗治疗溃疡性结肠炎患者的三期临床试验数据，与第6周AUC为的粪便钙保护水平相比。AI能够预测哪些患者将在第52周时在无皮质类固醇的前提下实现内镜下缓解，预测性能的AUC值为。因此，韦多利单抗在前6周的益处不明显时，该算法可用于选择患者继续使用韦多利单抗[96]。另外，还有一种人工智能算法，它将微生物群的数据与临床数据结合起来，确定了IBD患者的临床反应，其预测患者抗整合治疗的AUC为[97]。一种神经网络鉴定溃疡性结肠炎患者在细胞置换治疗后，需要进一步手术的敏感性和特异性分别达到了和[98]。 预测IBD发病或进展的人工智能系统也正在研发中。一种分析克罗恩病患者早期活检图像的神经网络在识别疾病进展的准确性达到了，预测患者需要手术的准确度达到了[99]。Waljee等人建立一种ML方法分析电子病历数据，预测6个月内IBD相关的住院和门诊病人使用类固醇的AUC值达到了[100]。人工神经网络预测IBD患者临床复发的频率，具有较高的准确性[101]。
十二项研究已经被用于验证AI在无限胶囊内镜图像中检测小肠出血的能力（表3）[55，102-112]。12项中的8项研究采用特殊的验证技术，主要是K折交叉验证。在这些研究中，9项研究识别小肠出血的准确率超过了90%。 对于急性上消化道出血或下消化道出血的患者，可通过内镜检查轻松确定出血原因，然而，很大一部分病人有反复出血的情况，这需要重复内镜检查和治疗。因此，ML模型被开发以确定有复发性出血风险的患者和最有可能需要治疗的患者，并估计死亡率。这些模型使用临床和/或生物数据，并以大约90%的准确率识别这些患者[113-117]。一种建立在22854名胃溃疡患者的回顾性分析和1265名用于验证的患者基础上的ML模型，能够根据患者的年龄、血红蛋白水平、胃溃疡、胃肠道疾病、恶性肿瘤和感染来确定复发性溃疡出血的患者。模型确定1年内复发性溃疡出血的患者，AUC为，准确率为。
22项研究测试了AI在辅助胰腺疾病或肝脏疾病诊疗中的能力（表4）。其中关于胰腺癌的AI系统有6项，其中5项研究基于内镜超声[118-122]、1项基于血清标记物[123]。这些研究识别胰腺癌患者的AUC约为90%。16项关于肝脏的研究中7项研究旨在检测与病毒性肝炎相关的纤维化[124-130]，6项开发了人工智能策略检测非酒精性脂肪肝[131-136]。2项研究识别食管静脉曲张[137,138]。1项评估患者不明原因的慢性肝病[139]。其中，13项研究使用电子病历和、或生物特征的数据建立算法，3项研究使用弹性成像数据。除2项外，所有研究都使用了特定的验证技术 ，主要是k-折叠交叉验证。这些模型的精度约为80%。 除了提高诊断准确性外，还需要确定病人预后和预测疾病进展的AI方法。Pearce等人建立了一个ML模型，根据APACHE II评分和C反应蛋白水平来预测急性胰腺炎患者的严重程度。他们模型的AUC值达到了，敏感度87%，特异度71%[140]。Hong等人根据急性胰腺炎患者的年龄、红细胞压积、血清葡萄糖和钙水平以及尿素氮水平，创建了一个ANN来评估患者的持续性器官衰竭，准确率达[141]。Jovanovic等人开发了一种ANN模型，根据临床、实验室和经皮超声检查结果，识别胆总管结石病患者进行治疗性内镜逆行胰胆管造影术的需求，其AUC为[142]。 Banerjee等人开发了一种基于临床和实验室数据的人工神经网络，以90%的准确性确定肝硬化患者将在1年内死亡的可能性，该模型可用于确定肝移植的最佳候选者[143]。Konerman等人基于临床、实验室和病理组织学数据建立了一个机器学习模型，识别慢性丙型病毒感染肝炎患者疾病进展的最高风险，以及肝脏相关性结果（肝相关死亡、肝失代偿、肝细胞癌、肝移植或Child-Pugh评分增加到7分），该模型在1007名患者的验证集中AUC值达到了。Khosravi等人建立了一种神经网络来预测1168名肝移植患者的生存期。该模型可估计1-5年的生存概率，AUC为，而Cox比例风险回归模型为[146]。研究人员还利用人工神经网络将肝脏捐献者与接受者配对，从而提供强有力的决策技术[147]。此外，ML模型可以帮助预测对治疗的反应。Takayama等人建立了一种ANN预测慢性丙型病毒感染肝炎患者对聚乙二醇化干扰素a-2b联合利巴韦林治疗的反应，预测的敏感度达到了82%，特异度达到了88%。
人工智能将成为胃肠病和肝病学家诊断患者、选择治疗手段和预测预后的重要手段。许多方法都是在这些目标下发展起来的，并展示出不同的性能水准。由于性能指标的差异，很难比较这些研究的结果。人工智能似乎在内镜下特别有价值，它可以增加对恶性和癌前病变、炎症病变、小肠出血和胰胆紊乱的检测。在肝脏学中，人工智能技术可以用来确定患者肝纤维化的风险，并允许一些患者避免肝活检。 我们的综述只涵盖了PubMed中列出的文章，并且可能错过了计算机科学和医学图像分析期刊上的一些出版物。尽管如此，在过去的20年里，人工智能已经成为胃肠病学和肝脏学研究的重要组成部分。尽管本文的综述的重点是辅助诊断和预后，但是其他研究方向的人工智能也正在被探索，例如基于机器学习的内镜质控评估（盲肠标志，机器学习评估检测结肠镜的后续建议），AI在胃肠道领域的应用也在不断被扩大。 值得注意的是，目前的AI技术受的高质量数据集的缺乏所限制。大多数用于开发ML算法的证据来自临床前研究，目前在临床实践中没有应用。此外，DL算法被认为是黑箱模型，黑箱模型很难理解决策过程，阻止医生发现潜在的混杂因素。考虑道德挑战也很重要，人工智能不知道病人的偏好或法律责任。如果发生内镜误诊，谁有责任-内镜医生、程序员或制造商？此外，在确定与病毒性肝炎有关的肝脏纤维化风险时，种族歧视等固有偏置容易被纳入人工智能算法，特别是在肝脏学领域。在开发人工智能模型时，重要的是要考虑这些因素，并在一系列人群中验证模型。医学总是有内在的不确定性，因此完美的预测是不可能的，一些与人工智能相关的研究空白在胃肠学和肝脏学领域仍有待研究（表5）。 在胃肠病学和肝病学方面，人工智能的发展是没有回头路可走的，未来的影响是巨大的。使用人工智能可以增加在发展中地区的人们获得护理的机会，特别是在评估患者患病毒性肝炎或肠道寄生虫病的风险方面。智能手机可以使用人工智能技术远程监测患者的健康，IBD患者居家测量粪便钙保护素的方法已经被建立[149]。人工智能还可以通过从大型患者数据集中集成分子、遗传和临床数据来识别新的治疗靶点。然而，人工智能不会完全取代医生，人工智能仍将辅助医生工作。虽然机器可以做出准确的预测，但最终，医护人员必须根据病人的喜好、环境和道德为他们的病人做出决定。
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参考文献是指作者在写作过程中借鉴过的、对本文有启发的文献，一般标注在文章末尾。有的会在文章具体位置中标明具体的参考页码，有的不会。受文献启发的地方不一定要和原文完全一致，有时可同义转述或同义概述。
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一、参考文献怎么引用才合理
（1）参考文献的类型
参考文献类型较多，主要有专著[M], 论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J],学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集析出文献[A]等等，其中最常见的是期刊文章。
（2）引用参考文献的数量
一般学术文章的参考文献数量以20-40篇为宜，综述类文章的参考文献一般会比研究类参考文献数量多。除综述外，其他文章的参考文献超过40则说明相对于你的研究结果而言，讨论和前言部分所涉及的内容有可能过多，需要删减。
（3）参考文献正文中的引用格式
正文中参考文献的引用格式以不同的学校要求为准，但不外乎数字编号和人名。
数字编号比较简单，仅仅按照从前到后的顺序给所出现的文献一一编号即可。万一中间需要添加或删除参考文献，后面的所有数字就会改变。如果我们手动录入参考文献，那是十分麻烦的。这时候就需要用到endnote软件或者其他相关参考文献引用的软件帮助。
还有一种正文引用是人名的引用。一般而言，文献是一位作者的，直接写这位作者的名字即可；如果是两位作者，则这两位作者中间用and连接；若是三位或三位以上作者，则输入第一作者的名字后面加et al.表示。由于et al.是拉丁文的“等”的意思，需要斜体，又是缩写，所以后面要加点号。
有时候正文中我们会提及作者的名字，此时参考文献的引用位置往往紧跟名字的后面。如It is reported by Li et al.[Li et al., 2010] that …….
（4）参考文献的内容与引文一致
引用之处的内容必须是出自所引参考文献的内容。我们可以通过参考文献的题目来大致判断是否正确引用。那种驴唇不对马嘴的引用肯定是错误的，遇到这样的引用必须做出修改。
（5）尽量引用原始文献
好多学生为了省事，拿来一篇文献引用里面的句子的同时，再次引用这篇文章所引用的其他参考文献，这就是二次引用。二次引用的危害在于在引用过程中，肯定会有人曲解了原文的意思，一错再错，这跟以讹传讹的道理是相似的。
那么如何避免这种情况的发生？我们可以查阅二次引用的原始文献，看原始文献是如何描述的，看引用的这句话是否符合原始文献的内容。确保无误的情况下再引用，才能避免错误引用。
（6）尽量选择较新的文献
这一点不是绝对的，倘若我们写的这篇论文确实是早些年有研究，中断了一段时间之后，重新研究。这时难免会引用早些年的文献。再者，有的文献确实是经典的，提出的理念至今都是说得通的，此时引用这些文献也是无可厚非的。但毕竟这两种情况是少数，大部分的研究还是基于最新研究的基础上进行的。因此引用参考文献也必须有几篇较新的参考文献，才能显示我们的研究的意义及重要性，特别是引言部分的描述。
（7）参考文献的档次
参考文献的档次在某种程度上决定了咱们所写文章的档次。我们的引文大部分都是2-5分左右的文章，那么我们的文章差不多也可以发2-5分左右，当然审稿老师并不会注意这个问题，因为没人会一一核实你所引用的文献的影响因子。
二、如何正确选用参考文献
（1）避免选用脱离论文主题的参考文献
选择参考文献必须紧紧围绕主题，为表现和论证主题服务。凡是能有力地说明、突出、烘托主题的就选用，否则就舍弃，这是选择参考文献的一个基本原则。有些论文在运用参考文献时常常犯不忍割爱的毛病，将一些与主题无关的参考文献，写进文章里，参考文献与主题脱节，影响了主题的表达。
甚至于有些论文只是为了体现论文的参考文献的新颖，直接使用了与论文主题无关的最新参考文献，这不但没能体现论文的参考文献新颖，反而是内容累赘、多余。
（2）选择参考文献不够典型
所谓典型参考文献，是指那些最有特征、最有代表性，能有力地揭示事物的本质，能集中地表现论文主题的参考文献。围绕主题选材，但没有必要，事实上也不可能把与主题有关的参考文献都写进去，必须精选典型参考文献。
对于十分经典的参考文献，要考虑是否过旧，过旧的参考文献或者广为人知的参考文献，我们应该简要概述。即便是十分典型的参考文献，太旧或者已广为人知的参考文献虽然能论证我们的主题但是却让文章的内容显得不够新颖。
（3）选择的参考文献不够真实
论文中用的参考文献只有真实，才有力量。所谓真实，是指参考文献确是客观存在的，能反映客观事物的本来面貌。论文中所运用的参考文献真实，论点才站得住，才有说服力。而有些论文选材不准，没有鉴别真伪，引用的历史人物、事件、时间、地点、数字、引文等等没有认真地核对，出现误差。
在引用参考文献的时候，对于参考文献的详细内容，我们要细心做到每个细节都不能出错，对于数字的摘写要绝对的准确，不能因为自己的疏忽导致原本准确无误的真实参考文献变成了错误参考文献或者非真实参考文献。
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好像没有卫生事业管理方面的SCI英文期刊；你可以看下这些目录1、刊名： Chinese Medical Journal 中华医学杂志(英文版)2、刊名： Cell Research 细胞研究(英文版)3、刊名： Biomedical and Environmental Sciences生物医学与环境科学(英文版)4、刊名： Chinese Journal of Integrative Medicine中国结合医学杂志(英文版)5、刊名： Hepatobiliary & Pancreatic Diseases International国际肝胆胰疾病杂志(英文版)6、刊名： 遗传学报Journal of Genetics and Genomics7、刊名： Chinese Journal of Cancer Research中国癌症研究(英文版)8、刊名： Asian Journal of Andrology 亚洲男科学杂志(英文版)9、刊名： Acta Pharmacologica Sinica中国药理学报(英文版)10、刊名： World Journal of Gastroenterology世界胃肠病学杂志(英文版)11、刊名： Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology)浙江大学学报B辑(生物医学与生物技术)(英文版)12、刊名： Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology) 浙江大学学报B辑(生物医学与生物技术)(英文版)13、刊名： Cellular & Molecular Immunology 中国免疫学杂志(英文版)14、刊名： Neural Regeneration Research中国神经再生研究(英文版)
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土耳其胃肠病学杂志文章接收后1-3个月出刊。土耳其胃肠病学杂志属于月刊，接收文章后需要审稿、定稿、排版和校对等工作，这个工作的时间是1-3个月，所以土耳其胃肠病学杂志文章接收后1-3个月出刊。
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中华内科杂志 中华外科杂志 等等冠以中华**杂志的都是正规的杂志. 但是冠以中华**学会杂志就不是了,所以只有冠以中华这2个字的才行
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澳大利亚治疗产品管理局（TGA）于2015年6月发布药品安全信息，提示医疗卫生专业人员甲氨蝶呤的药品信息（PI）已经更新，在更新的PI中纳入了有关乙肝病毒再激发的注意事项。甲氨蝶呤是一种免疫抑制剂，通过对二氢叶酸还原酶的竞争性抑制而发挥作用。适用于类风湿性关节炎、重度牛皮癣和某些类型肿瘤，如乳腺癌、妊娠绒毛膜癌和淋巴肉瘤的治疗。2013年10月，在《胃肠病学与肝脏病学杂志》（Journal of Gastroenterology and Hepatology）发表的一篇个例报告中，详述了1例既往血清学证据提示者具有乙肝免疫性的患者，因使用甲氨蝶呤治疗引发乙肝病毒再激发而发生致死性肝衰竭。乙肝病毒再激发可表现为乙型肝炎表面抗原阳性的患者中肝酶水平升高和病毒DNA水平波动。