学术定位与收稿范围

本刊定位于医学人工智能及相关数字医学的跨学科研究。稿件应围绕明确的医学、生命科学或健康服务问题，体现实质性的人工智能、计算方法或数字技术内容；方法学、伦理与治理研究应与上述领域具有直接关联。

期刊关注研究问题的重要性、方法的适切性和结论的可信度。算法复杂程度、数据规模或单一性能指标，均不能替代对医学意义与证据质量的说明。研究可以处于方法探索、回顾性验证、前瞻性评价或实际实施等不同阶段，但必须清晰说明其所处阶段及结论的适用边界。

本刊欢迎严谨的重复验证、阴性结果、无显著差异结果和失败分析。对尚未经过临床评价的方法，应避免作出已改善诊疗结果或已适用于常规临床实践的结论。

一般性临床观察、常规医院管理、无明确医学联系的通用算法，以及缺乏实证依据的产品宣传，不属于本刊的主要收稿范围。

主要研究主题

Medical AI Methods and Multimodal Research

关注面向医学问题的人工智能方法，以及不同类型医学数据的表征、分析与融合。研究内容包括医学影像与数字病理、医学语言处理、医学基础模型、多模态学习、医学知识表示，以及隐私保护计算等。

稿件应说明所解决的医学问题、数据来源、评价设计、适用场景和方法局限。期刊重视有意义的比较、独立验证及可重复性，关注方法改进是否具有明确的医学解释或应用价值。

Clinical AI and Translational Research

关注人工智能在诊断、治疗、临床决策和医学创新中的验证与转化，包括临床决策支持、人机协作、智能医疗器械与机器人、AI辅助药物研究，以及从实验研究走向临床应用的评价。

本主题重点考察临床可用性、有效性、安全性和转化证据。研究应区分技术验证与临床获益，说明研究对象、使用流程、比较方案、临床终点及潜在风险。

Digital Health and Intelligent Healthcare Delivery

关注人工智能及相关数字技术对健康服务和医疗服务提供方式的影响，涵盖远程医疗、可穿戴设备、数字疗法、数字监测、健康信息系统、医疗工作流程及资源配置。

本主题重视技术与真实服务环境的结合，关注服务质量、患者体验、可及性、实施效果、成本与可持续性。一般行政管理或商业运营讨论，应具有直接的数字医学研究内容及相应证据，方与本刊范围相符。

AI-enabled Precision Medicine and Disease Prevention

关注人工智能在个体差异分析、疾病风险评估、早期发现、预防和个体化干预中的研究，包括多组学整合、预测模型、风险分层、治疗反应预测和数字生物标志物。

本主题强调对数据代表性、模型校准、外部验证、亚组表现和临床决策价值的评价。风险预测能力不应直接等同于干预有效性，研究应明确其对临床或公共卫生决策的实际支持程度。

AI in Aging and Healthy Longevity

关注人工智能及相关数字方法在衰老研究、年龄相关疾病、功能健康和老年照护中的应用，包括衰老相关数据建模、数字健康指标、多病共存、功能状态评估及智能照护。

本主题重视具有科学依据的健康长寿研究，关注健康功能、生活质量和人群差异。对衰老指标或预测模型，应说明其测量意义、验证程度及适用限制；未经充分验证的指标变化，不应被表述为已证实延长寿命或逆转衰老。

Evidence, Ethics and Governance of Medical AI

关注医学人工智能研究的设计、评价和治理，包括研究方法、证据评价、报告规范、可重复性、数据偏倚、公平性、隐私保护、安全性、人机责任、监管科学与应用后的持续监测。

本主题既关注实证研究，也关注论据充分的方法与规范分析。稿件应清楚区分研究发现、价值判断和政策建议，说明建议所依据的证据、适用环境及可能的权衡。