1半导体学报 2北京体育大学学报 3材料研究学报（材料科学进展） 4财贸经济 5地球科学 6大学图书馆学报 7低温工程 8低温物理学报 9地质学报 10地球物理学报 11地震学报 12地质科学 13电子科学学刊 14电工技术学报 15电子学报 16电信科学 17动力工程 18动物学报 19法学研究 20分析化学 21复合材料学报 22钢铁 23高等工程教育研究 24高分子学报（中英） 25高能物理与核物理 26高等学校化工学报 27高等学校化学学报 28国际问题研究 29光电工程 30工程热物理学报 31固体力学学报 32管理世界 33国际贸易 34光学学报 35光子学报 36硅酸盐学报 37航空学报 38环境科学学报 39海洋学报 40海洋与湖沼 41化学学报 42红外与毫米波学报 43化工学报（中英） 44化学物理学报 45会计研究 46计量学报 47经济研究 48机械工程学报 49计算力学学报（计算结构力学及其应用） 50计算机辅助设计与图形学学报 51计算机科学与技术学报（英文版） 52教育研究（中央教育研究所） 53计算机研究与发展 54计算机学报 55计算数学 56建筑结构学报 57金属学报 58近代史研究 59金融研究 60建筑学报 61经济理论与经济管理 62科学学研究 63科学通报 64科研管理 65矿物学报 66空气动力学学报 67控制理论与应用 68历史研究 69力学学报 70马克思主义研究 71模式识别与人工智能 72煤炭学报 73磨擦学学报 74内燃机学报 75内燃机工程 76汽车工程 77情报学报 78软件学报 79热力发电 80燃料化学学报 81日语学习与研究 82社会学研究 83社会科学战线 84水力发电学报 85声学学报 86生物化学与生物物理学报 87生物工程学报 88生物化学杂志 89生物物理学报 90生理学报 91实验生物学报 92数量经济技术经济研究 93世界经济 94世界历史 95世界宗教研究 96水利学报 97石油学报 98数学年刊（A、B辑） 99数学学报 100数学进展 101太阳能学报 102体育科学 103天文学报 104通信学报 105土木工程学报 106外国文学研究 107外国语 108外语界 109外国文学评论 110外语教学与研究 111文学评论 112文艺理论研究 113文艺研究 114文艺遗产 115物理学报 116物理化学学报 117微波学报 118微生物学报 119无机化学学报 120无机材料学报 121现代外语 122系统工程理论与实践 123细胞生物学杂志 124心理学报 125学术月刊 126应用数学学报 127仪器仪表学报 128遗传学报 129有机化学 130岩土工程学报 131哲学研究 132自动化学报 133振动工程学报 134植物学报 135自然科学进展 136真空科学与技术学报 137中国物理快报（英文版） 138植物生态学报（植物生态学与地植物学报） 139新华文献收录主要内容的文章 140中国高教研究 141中国电机工程学报 142中国法学 143中国翻译 144中国机械工程 145中国工业经济研究 146中国公路学报 147中国环境科学 148中国农村经济 149中国激光 150中国科学（A~E辑） 151中国劳动学 152中国体育科技 153中国社会科学 154中国生物医学工程学报 155中共党史研究 156中国史研究 157中国有色金属学报 158中国图书馆学报 159政治学研究 160中国音乐 161中华医学杂志（中英） 162中国语文 163中华放射学杂志 164中华心血管病杂志 165自然辩证法研究 166中央音乐学院学报可以自己看着找需要的文章
国家一级医学刊物中没有医学院的院刊。国家一级医学刊物有以下：
1、中华血液学杂志
《中华血液学杂志》是中华医学会主办的血液学专业综合性学术期刊。主要报道血液学与输血等方面的研究成果、新技术、新经验，包括血液学基础理论研究、血液病临床病理、输血血液制品、代血液研制及临床应用等方面。
2、中华消化杂志
中华消化杂志是由中国科学技术协会主管、中华医学会主办的全国性的消化专业医学学术期刊。1981创刊，规格为国际通用的大16开本，月刊。
3、中华泌尿外科杂志
《中华泌尿外科杂志》是由中国科协主管、中华医学会主办的高级专业性学术期刊，读者对象为从事泌尿外科临床及基础研究工作的中高级医学科学工作者。主要报道泌尿外科领域的科研成果和临床诊疗经验，以及对临床工作有指导意义且与泌尿外科临床密切相关的基础研究。
4、中华麻醉学杂志
《中华麻醉学杂志》1981年创刊，为中华医学会主办的麻醉学专业学术期刊，以广大麻醉学专业人员为主要读者对象。中华麻醉学杂志报道麻醉学领域领先的研究成果和临床经验，以及对麻醉科临床有指导作用、且与麻醉科临床密切结合的基础医学研究。
5、中华显微外科杂志
《中华显微外科杂志》为我国显微外科专业性刊物，是中华医学会显微外科学分会的专业性的学术性期刊。前身为《显微外科》，1985年更名为《显微医学杂志》,1986年改为现刊名。以坚持党的基本路线，坚持四项基本原则，认真贯彻执行国家有关科技出版的政策、法令；遵守科技道德和编辑道德，严守国家机密，重视知识产权保护为办刊方针。
参考资料：百度百科-中华显微外科杂志
百度百科-中华麻醉学杂志
百度百科-中华泌尿外科杂志
百度百科-中华消化杂志
百度百科-中华血液学杂志
张康。2021年4月15日，澳门科技大学医学院张康讲座教授作为主要通讯作者，参与并联合多个单位在人工智能诊断新冠肺炎研究上再创佳绩。张康，医学博士，遗传学博士，现任澳门科技大学医学院教授和科大医院眼科临床医生。张康教授在四川大学获得生物化学学士学位后赴美，成为新中国成立以来哈佛大学和麻省理工学院第一个来自中国大陆3个博士学位获得者（医学博士：哈佛大学和麻省理工学院。遗传学博士：哈佛大学），也是美国约翰霍普金斯大学威尔马眼科中心第一个来自新中国的眼科住院医生。
医学期刊常规来说只分为 SCI 核心期刊 和普通期刊但是有一些省份会自己把期刊划分为一类二类三类，比如浙江省一类期刊是国家级的核心期刊，二类的是除国家级核心期刊之外的其它核心期刊，三类的就是普通期刊。还有河南、陕西、四川 等地也把期刊分为A类B类或者一类二类也有的是一类为中文核心或者中华牌，二类为科技核心
作为计算机科学一个分支，人工智能已经融入到我们生活中各个领域。比如华为智能系统的语音系统小艺、小米智能系统的人工智能小爱，这些都属于人工智能的语言识别。而在更多领域，人工智能将会越发发挥更多的用处。如无人工厂、智能家居和智慧汽车都依托于人工智能。这个领域涵盖范围非常广泛，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的结晶。它将会对人类的意识、思维进行读取模拟。并通过计算机进行更高、更快捷的运算，超过人类的智能。正是基于以上新加坡双语出版社出版的Artificial Intelligence Advances（中文名《人工智能发展》）应运而生。旨在通过发表原创文章、案例研究和综合评述，探索该领域的创新方法、理论和研究。本期刊的论文范围包括但不限于：规划和行动理论、启发式搜索、高级计算机视觉、多Agent系统、机器学习、智能机器人、知识表示、智能接口、人工智能的认知方面、常识推理、人工智能与哲学、自动推理与接口、不确定性下的推理。人工智能是一项新的领域，双语出版社为了让Artificial Intelligence Advances这本期刊更专业、更科学，网罗该领域众多人才。总编辑Sergey Victor ovich Ulyanov博士正是该领域的佼佼者，他任职于俄罗斯联邦杜布纳国立大学。于1971年毕业于莫斯科工业大学，主修“机电工程和自动化控制系统”。1974年，中央建筑工程学院(莫斯科)获得“地震激励下建筑动力”专业博士学位。1992年，他在莫斯科物理技术问题研究所获得“量子与相对论动态智能控制系统”的物理与数学科学博士学位。对复杂机械系统具有时变随机(变量)结构的人工智能控制系统、用于机器人的智能工具箱、模糊明智控制、模糊控制器的SW/HW、智能机械学、生物医学工程、量子和相对论控制系统、知识提取的量子热力学、软计算、量子算法和量子软计算、人工智能和认知机器人。出版期刊65余本，论文250余篇。除此之外，Artificial Intelligence Advances期刊的副编辑及编委会成员亦是享誉业内的专业人士，如：重庆大学李柳博士；中国CETC第54研究所的王新华先生；美国加州大学戴维斯分校的BenyaminAhmadnia博士；巴西航天技术研究所-ITA的Luiz Carlos Sandoval Góes教授。正是得益于这些人员的努力，Artificial Intelligence Advances已被众多数据库收录。
《Review of Artificial Intelligence》是人工智能方面的一本英文期刊
以医学为载体的人工智能论文可以投计算机期刊。计算机领域的期刊对于以医学为载体的人工智能论文也会有一定的接受度，而且随着人工智能技术在医学领域的应用逐渐普及，越来越多的计算机期刊也开始关注医学方面的人工智能研究。
1.数据
医疗人工智能系统需要医疗大数据作为基础，通过机器学习等技术形成一定的智能，用来提供辅助诊断和辅助治疗的功能。
医疗大数据主要包括医学教科书、病历尤其是针对某类疾病的病历、数字化医疗影像、学术论文等。
对于医学影像人工智能系统来说，则是需要数字化影像数据，包括CT、MRI、超声、病理等影像数据，作为机器学习的原料。
因为病历数据、数字化医疗影像数据等属于医院的知识财产，所以人工智能系统的知识产权归属原则和管理方法，需要在实践中不断探索。
2.深度学习算法模型
除了处理数据之外，选用或开发深度学习的模型算法也是发展过程中的一大挑战。
目前深度学习的算法很多，但是这些算法很难直接应用，而是需要做一定的改进开发，然后应用到数据训练中，并在训练中不断的改进和完善，才能使算法模型越来越精确。
所以，选择合适的算法或者开发算法、以及建立算法调整和改进的平台系统，这是人工智能系统成功的要素之一。
3.人工智能平台的计算能力
构建一个算力强大的计算平台是人工智能开发成功的根本要素之一。因为深度学习中需要非常巨大数量的数据输入给训练模型，训练模型则需要进行巨大规模的运算来训练模型使其具有智能，所以人工智能平台的计算能力(算力)是其成功的一个关键要素。
目前，人工智能计算平台主要使用GPU芯片，医学影像人工智能系统更是依赖于GPU来进行训练和学习。也有一些AI系统使用CPU、FPGA、高性能处理器(TPU)等芯片。
以医学为载体的人工智能论文可以投计算机期刊。计算机领域的期刊对于以医学为载体的人工智能论文也会有一定的接受度，而且随着人工智能技术在医学领域的应用逐渐普及，越来越多的计算机期刊也开始关注医学方面的人工智能研究。
概要：从未来5-7年的中期来看，我们认为计算智能和部分感知智能将迎来机会，计算智能的基因检测和药物发现、感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉、可穿戴医疗设备等将迎来爆发。从未来5-7年的中期来看，我们认为计算智能和部分感知智能将迎来机会，计算智能的基因检测和药物发现、感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉、可穿戴医疗设备等将迎来爆发；从未来8-10年的长期来看，部分感知智能如：远程医疗和医疗机器人、认知智能的智能决策和智能诊断将迎来爆发。一、人工智能在医疗行业的主要应用领域人工智能的优点是高效计算与精准分析，因而它可以有效解决医疗的行业痛点，给医疗行业多个领域的发展带来机会，我们认为人工智能在医疗行业主要的应用领域有：（1）基因测序；（2）药物发现；（3）医疗智能语音；（4）医疗智能视觉；（5）医疗机器人；（6）可穿戴医疗设备；（7）远程医疗；（8）医疗智能决策；（9）智能诊断等。二、医疗行业生态链以病人的需求为核心病人为整个医疗生态链诊疗的出发点和落脚点。智能医疗产生态链应该紧紧围绕病人展开，从和人的交互角度来看，其主要由云和端构成，其中，云是医疗生态链的顶层环节，是为了解决医疗信息的存储汇总管理、发掘与决策的云端应用层，如谷歌的医疗大脑，它一般是不和人们直接接触；端是医疗行业的落地点，是智能医疗设备和人的交互环节，是获取与反馈病人信息、检测与治疗的设备终端，如核磁共振检测仪、手术机器人等均属于端的范围，医疗生态链的端作为人机交互的终端设备拥有着最广阔的市场空间，其未来的演化路径是便捷化、实时化、智能化。三、人工智能颠覆医疗行业生态链我们认为，人工智能对医疗行业的颠覆是全方位的。首先，颠覆传统的药企，颠覆传统药企主要体现在药物发现环节，可以提供精准化、个性化药品；其次，颠覆传统的医院，颠覆的路径是促使传统医院从固定到移动、从近程到远程；再者，颠覆医生的诊断方式，促使医生从繁琐的事物中解脱出来，转变成诊疗规则的制定者和诊疗过程的监督者；最后，颠覆病人的看病方式，病人将逐步实现足不出户得到精准的、个性化的解决方案，从而拥有更好的治疗体验。四、智能医疗行业发展逻辑我们认为智能医疗行业的爆发顺序应为计算智能→感知智能→认知智能，但这三者的发展并不是严格的先后顺序关系，医疗生态链三个智能的融合与协同并进。从未来5-7年的中期来看，我们认为计算智能和部分感知智能将迎来机会，计算智能的基因检测和药物发现、感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉、可穿戴医疗设备等将迎来爆发；从未来8-10年的长期来看，部分感知智能如远程医疗和医疗机器人、认知智能的智能决策和智能诊断将迎来爆发。五、主要结论我们认为人工智能在医疗行业诸多领域将迎来爆发。其中，人工智能的云端将以医疗信息存储管理和医疗数据挖掘决策的方式同医疗行业深度融合，它是是整个生态链的顶层，是为了解决医疗信息的存储汇总、大数据挖掘、信息管理与决策等的网络应用层。人工智能的端部分是智能设备终端，它通过人机交互的方式参与疾病诊断治疗的方式融入医疗行业，一方面，有些智能终端通过其内部集成的各种智能传感器来实时获取病人的医疗信息作为医疗检测的判断基础；另一方面，有些智能设备终端是帮助治疗的机器人，可以根据病人的信息提供更精准的、个性化的治疗；最后，有些设备终端主要起到辅助作用，可以辅助、医生、病人等，可以帮助医院及医生辅助治疗又可以辅助病人如：帮助老人活动、助听、助视等。对人工智能按不同医疗领域的应用可阶段性划分为初级计算智能、中级感知智能、和高级认知智能三个阶段。从中期来看，我们认为，未来5-7年计算智能将迎来全面发展：随着大数据、云计算的发展，人工智能在计算领域的计算智能可以依靠云计算对大数据的高效分析与智能计算，布局计算智能的国内外公司非常多，已经形成小部分商业功能。在感知智能领域，以Intuitive Surgical为牵头的机器间接感知治疗已经形成小范围商业化；此外，众多科技巨头纷纷布局的智能语音、智能视觉等已经崭露头角，我们认为，未来5-7年初级感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉和可穿戴医疗设备等将迎来飞速发展。
5个月前 - ()答案:正确问题:人工智能在医学影响分析方面,可以起到计算机辅助诊断的作用,进行病灶检测、病灶量化诊断、进行治疗决策等.()答案:正确问题:医疗健康领域,...
人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然，人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热，它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现，让我们攻克现有的一些疑难杂症，比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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以医学为载体的人工智能论文可以投计算机期刊。计算机领域的期刊对于以医学为载体的人工智能论文也会有一定的接受度，而且随着人工智能技术在医学领域的应用逐渐普及，越来越多的计算机期刊也开始关注医学方面的人工智能研究。
人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。
首先，登录中国期刊全文数据库、万方数据库或者 维普数据库（此为中国三大专业文献数据库）或Pubmed/Medline等国外专业数据库，然后搜索相关的文献，写出您的文章。其次，再去以上数据库中搜索相关专业期刊编辑部信息，找到投稿联系方式，这样的方法避免网上很多钓鱼网站，确保您投稿的期刊是合法的。最后,祝好运。欢迎交流。静石医疗，竭诚为您服务。
主要有综述，就是对于某些方向的研究进展进行总结，不过一般是约稿，或者已经发表过一些相关论文，还有就是研究性论文，包括基础研究和临床研究，在医学方面如有临床数据再加入一些基础研究的数据，还是比较容易发表的，主要还是看你的实验设计，如果研究数据相对较少，但是有不错的创新点，可以写通讯文章，这种文章一般只需要对试验结果进行描述，篇幅较小，最后就是病理报道，一般是发表比较特殊的病理，或者对某种疾病的诊断有特殊意义的，也可以对大量临床病理进行某方面的统计总之，没有哪种更容易写，文章是否可以发表，主要看你写的怎么样，还有就是实验的创新点
我认为要回答这个问题需要从多个方面进行分析。首先，我们需要了解当前硕士、博士研究生数量大幅度增长的原因，以及增加人数是否会对社会和经济带来影响；其次，我们还需要探讨读研究生对于个人发展和未来职业发展的意义和作用。最后，我们还可以从政策方面看看能否对读研做出一些优化和调整，以适应当前社会的需求。一、研究生数量增长原因在过去几年中，中国的高等教育系统经历了快速扩张。自2010年开始实施的"211工程"和"985工程"是国家用于提高高等教育质量和水平的两项主要计划。这些计划为高校提供了更多的经费和资源支持，促进了学校教学与科研水平的提高。此外，在过去十年中随着国民经济发展迅速，中国市场越来越需要培养更多的专业人才。许多企事业单位都更加倾向于雇佣受过高等教育并拥有硕士或博士学位的人才。这些因素使得越来越多的本科毕业生选择读研，而随着学位的获取门槛不断降低，更多的人也能够选择攻读硕士、博士学位。二、研究生数量增多带来的影响近年来，硕士、博士研究生已经成为高校教育系统中不可忽视的一部分。然而，在大量的研究生中也存在诸多问题，比如：1.就业难度大：由于研究生数量大幅度增长，竞争变得更加激烈。对于很多毕业的研究生来说，找工作已经成为了不小的挑战。2.时间成本高：攻读硕士或博士学位需要大量的时间和精力投入，并且有许多其他要求需要满足（例如必须发布文献等），这使得那些想尽快进入职场或者寻求其他机会发展的人不愿意继续深造。3.金钱成本高：攻读硕士或者博士学位需要较高费用支出，包括学费、住宿费和生活费等等。这对于家庭经济条件较差的人来说，是一个很大的困难。三、读研带来的意义和作用尽管读研究生可能存在一些问题和挑战，但对于个人发展和未来职业而言，它们仍然具有不可替代的价值。1.提升知识水平：通过攻读硕士或者博士学位可以系统地学习更深入的专业知识。掌握更多的实践技能和理论知识，有助于人们在今后的职业生涯中更好地应对各种复杂问题。2.增强竞争力：相比于只拥有本科学位的人员，拥有硕士或博士学位可以给求职者带来更大优势。这通常表现为更高的薪资、更好的福利待遇、更好的晋升机会等等。3.促进个人成长：读研期间需要在各种方面进行工作和研究，比如参加项目研究、完成论文发表、进行学术交流等等。这些经历都可以让人得到锻炼和成长。四、政策方面调整为了缓解当前硕士、博士研究生的数量过剩问题，政府可以考虑采取一些措施或者政策调整，以适应当前社会需求。1.控制招生规模：可以通过限制招生规模来有效减少研究生数量。同时，政府也可以鼓励高校增加其他人才培养项目，以帮助更多人进入职场并提高就业率。2. 加强专业规划指导：在招生时候可以切实做好专业规划指引，告诉有意愿学习的人攻读硕士、博士的优势和不足，并且实现对毕业后就业市场的全面调查和信息收集，真正做到针对行业需求有针对性地开设各类课程。3. 加强财政支持：如果政府可以提供更多财政支持给准备读研究生或正在读研究生的学生们，那么这些学生们将更有可能完成学位，并且能够迅速地进入到职场行列中来补充市场所需。综上所述，虽然目前读研究生会面临一系列问题和挑战，但攻读硕士或博士学位仍然是一个值得考虑的选项。政府、高校和个人都可以采取一些措施来有效地控制研究生数量，加强就业指导和提供更多支持等，以确保这些毕业生毕业并能够为国家、社会和经济做出更大的贡献。
新药研发一直是耗时又耗钱的复杂工程，但现在，科学家们似乎找到了破解之道——引进人工智能技术。
据《麻省理工 科技 评论》杂志9月3日报道，在一次引入AI技术的新药研发中，人工智能制药初创公司Insilicon Medicine的一个团队与多伦多大学的科学家合作，从开始研发新的靶向药，到完成初步的生物学验证，仅仅花了46天时间。这项研究结果已发表在本周的《自然生物技术》杂志上。
这一里程碑式的研究证实，AI 技术可以帮助加速药物开发，这意味着，专利保护期限的延长，从而提高了药物开发的经济性。如果这种方法可以推广，它将被制药行业广泛采用。
AI协助将8年药物研发时间缩短到46天
基于两种流行的人工智能技术，生成对抗网络和强化学习，该团队在这次药物开发中引进了一个新的AI系统——生成张力强化学习（GENTRL）。
研究人员选择将DDR1激酶（一种在上皮细胞中表达的酪氨酸激酶）作为靶点，这是一种与组织纤维化疾病密切相关的蛋白质。确定目标后，GENTRL系统用21天时间设计出了3万个不同的分子结构，然后通过查阅此前研究和专利中对药物靶标起作用的已知分子，优先筛选出了可以在实验室合成的新分子结构。
以《深度学习能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂》为题的研发结果已发表在《自然生物技术》杂志上。截图自《自然生物技术》杂志
在GENTRL设计合成的6种候选DDR1 抑制剂化合物中，有4 种化合物在生化分析中具有活性。而在下一阶段的体外细胞实验中，4种具有活性的化合物，有2 种展现了预期的 DDR1 抑制能力，且能有效降低与纤维化进程有关的标志物含量。通过对比，最具潜力的1种化合物又进一步在小鼠体内实验中得到成功验证。
从最初的靶点确定、潜在新药分子结构筛选、合成到临床前的生物学验证，GENTRL系统将传统药物研发方法需要至少8年完成的工作，缩短到了仅需46天。
2013 年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授 Michael Levitt 评价道，“这篇论文无疑是一个令人印象深刻的进步，很可能适用于药物设计中的许多其他问题。基于最先进的强化学习，我也对这项研究的广度印象深刻，因为它涉及到分子建模、亲和度测量和动物研究。”
AI取代药物化学家角色正成为主流
《麻省理工 科技 评论》杂志指出，这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的“费钱费时又费劲儿”的困境。
这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的困境。图据《麻省理工 科技 评论》杂志
“人工智能将对制药行业产生革命性的影响，我们需要更多的实验验证结果来加速这一进展，”人工智能领域众多核心技术和初始概念发明者、瑞士人工智能研究所教授Jürgen Schmidhuber表示。
众所周知，将一种新药推向市场需要花费高昂的金钱和时间成本，根据塔夫茨药物开发研究中心（Tufts Center for the Study of drug Development）的数据，一种新药从开始研发到最终上市可能需要10年时间，耗资高达26亿美元，且绝大多数候选药物在测试阶段就会以失败告终。
因此，减少研发周期和经济成本，对制药领域药物研发活动的成功至关重要。据《福布斯》杂志报道，使用Insilicon Medicine的方法，此次药物的研发成本仅仅为15万美元。
Insilicon Medicine希望，能在将AI深度学习带入药物研发过程中。图据《福布斯》杂志
美国能源部人类基因组计划首席科学家、波士顿大学教授Charles Cantor 表示，关于人工智能 AI 在改善医疗保健和开发新医疗工具方面的前景，存在着许多夸张的说法。然而，这项最近发表在《自然生物技术》杂志的成果的确具有重要意义。
它首先证明了，人工智能能够取代通常由药物化学家扮演的角色，而这个角色往往存在人手不足；其次，药物开发速度的加快意味着专利保护期限延长，从而提高了药物开发的经济性。“如果这种方法可以推广，它将成为制药工业中广泛采用的方法，” Cantor博士说道。
当然，对于全球的药物研发工作而言，这只是第一步。尽管这是一个里程碑，显示了人工智能具有识别候选药物的潜力，但在任何有潜力的药物被批准用于治疗之前，仍需要多年的临床试验和数百万美元的调研。
AI技术能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂。图据Insilicon Medicine
“这篇论文是我们在人工智能驱动药物研发路上的一个重要里程碑。我们从2015年开始从事AI合成化学的工作，但当Insilicon的理论论文在2016年发表时，所有人都对此持怀疑态度。而现在，这项技术正在成为主流，我们很高兴它正在动物实验中被验证。当这些模型被整合到全面的药物研发过程中时，它们适用于众多目标靶点。我们正与领先的生物技术公司合作，将进一步推动合成化学和合成生物学的极限，”论文第一作者、Insilico Medicine 创始人兼 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示。
编辑 卢燕飞