期刊简介
本刊以报道生物科学、医学、卫生学、免疫学、血液学、微生物学、病毒学、生物化学、遗传学、分子生物学、医学实验室管理学等学科的基础研究和实验诊断方法学为重点，选登的文章包括医学各个方面的科研成果、工作经验和体会以及有关方面的国内外进展和发展趋势、新技术和新产品的研制等，包括论著、实验技术；综合报道；研究简报、经验交流； 仪器维护与排障；质量控制；综述、讲座、译文；检验与临床; 书评、书讯等。内容丰富，具有较强的专业性和实用性。在广大专家、学者、作者、读者和广告厂商的热情支持下，通过长期不懈的努力，本刊已成为一个在检验医学领域具有重要影响的学术性刊物。继本刊成为中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊），且被中国科技论文与引文数据库等10多家国内大型检索系统收录以来，近年先后被美国化学文摘社《化学文摘》，美国《剑桥科学文摘（自然科学）》，波兰《哥白尼索引》，英国《农业与生物科学研究文摘》，美国《乌利希期刊指南》国际著名检索系统收录。近期又被英国《全球健康》大型数据库列为收录期刊。
2025医学期刊知识挖掘课题申报启动
时间：2025-07-24 15:20:56
国家新闻出版署医学期刊知识挖掘与服务重点实验室（2025年度）基金课题申报工作正式启动。本次课题聚焦医学期刊知识挖掘与服务技术研究，旨在通过技术创新提升知识挖掘与服务的效率和准确性，为医学研究和临床实践提供更高效的知识支持。
医学文献爆炸式增长带来的挑战
近年来，医学领域的研究成果呈现爆发式增长，每年新增的医学文献数量以百万计。这种增长虽然丰富了医学知识库，但也带来了巨大的信息筛选和整合压力。传统的文献检索和知识提取方式已难以满足科研人员和临床医生的需求，亟需更高效、精准的知识挖掘与服务技术。
研究目标与核心任务
本课题的核心目标是开发一套高效、精准的医学期刊知识挖掘与服务技术体系。具体任务包括：1）构建智能化的医学文献语义分析模型，实现文献内容的深度理解；2）优化知识图谱构建技术，提升医学知识的关联性和可追溯性；3）开发面向临床和科研的个性化知识推荐系统，提高知识服务的针对性。
技术创新与应用前景
课题将采用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，对医学文献进行语义解析和知识提取。例如，通过深度学习模型识别文献中的关键概念和关系，自动生成结构化的知识图谱。这一技术类似于为海量医学文献建立“智能地图”，帮助用户快速定位所需知识。
在应用层面，研究成果可显著提升医学知识服务的效率。例如，临床医生可通过智能推荐系统快速获取与病例相关的最新研究进展，科研人员则能更高效地发现学科交叉点，推动创新研究。据初步估算，该技术可将文献筛选时间缩短50%以上，知识获取准确率提升30%。
研究基础与团队优势
本课题依托国家新闻出版署医学期刊知识挖掘与服务重点实验室，拥有丰富的医学文献资源和先进的计算平台。研究团队由医学信息学、人工智能和临床医学领域的专家组成，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。此前，团队已在医学文本挖掘和知识图谱构建方面取得多项突破性成果，为本课题的顺利开展奠定了坚实基础。
预期成果与社会价值
课题完成后，将形成一套完整的医学期刊知识挖掘与服务技术方案，包括算法模型、软件工具和行业标准。这些成果不仅可应用于学术期刊出版领域，还能为医院、科研机构和医药企业提供知识服务支持。从长远看，该研究有望推动医学知识服务的智能化升级，助力精准医疗和科研创新。
2025年度基金课题申报现已开放，欢迎相关领域的研究团队积极参与。通过产学研协同创新，共同攻克医学知识挖掘与服务的技术难题，为医学事业发展注入新动能。