医学 · 期刊档案
npj Precision Oncology
《npj Precision Oncology》收录于 SCIE、Scopus、PubMed、MEDLINE、DOAJ、UGC CARE、EMBASE等，出版周期为连续出版。国际同行评审开放获取期刊，致力于发表从基础科学到转化应用再到临床医疗的精准肿瘤学各方面前沿科研。期刊将精准肿瘤学定义为根据患者遗传和/或分子特征为个体患者量身定制的癌症诊断、预后、预防和治疗
期刊基础信息
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| 出版方 | Springer Nature（英国） |
|---|---|
| ISSN | 2397-768X |
| 收录数据库 | SCIE、Scopus、PubMed、MEDLINE、DOAJ、UGC CARE、EMBASE等 |
| 影响因子 | 7.8（基于Scopus和Web of Science数据综合，不同来源显示6.8-8.0） |
| JCR 分区 | Q1（Cancer Research、Oncology领域） |
| 中科院分区 | 大类学科医学1区（2025年TOP期刊），小类学科肿瘤学2区 |
| 出版周期 | 连续出版 |
| 出版模式 | 开放获取期刊 |
| 审稿周期 | 初审约10天，投稿到接收约187天（约6个月） |
| 学科领域 | 肿瘤学、癌症研究、精准医学、遗传学、分子生物学 |
| 收稿类型 | 原创研究、综述、病例报告、评论、社论、简短通讯、研究方案 |
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历年专题归档
历史归档记录，按投稿截止日期倒序；不代表当前收稿状态，是否仍可投稿以期刊官网公告为准
人工智能生物标志物在肿瘤学领域的开发、临床应用与未来潜力专题
本期专刊旨在探索人工智能（AI）生物标志物在肿瘤学领域的开发、临床应用与未来潜力。研究需支持可持续发展目标（SDG 3：良好健康与福祉，SDG 4：优质教育），重点在于利用AI分析常规临床数据（如医学影像、电子健康记录、病理切片），以推动精准肿瘤学的发展
收稿方向与投稿要求
以下为该刊自行公布的收稿取向与写作要求原文要点，未作改写
利用深度学习（DL）、大语言模型（LLM）等AI技术，从组织学图像等数据中预测关键分子改变（如MSI、TMB、EGFR/KRAS/BRCA突变）、进行患者分层及优化临床试验匹配；开发用于肿瘤分割、生物标志物发现和疗效预测的自动化工具；开发整合病理、放射、基因组和临床记录的多模态AI系统
AI生物标志物的大规模前瞻性临床试验验证；综合医学经济学评价；结合AI驱动的患者选择与靶向分子检测的结构化流程；利用合成数据加速新生物标志物的AI验证
3. 公平性、可解释性与监管
确保算法公平性与数据多样性，以促进不同人群的医疗公平；建立确保AI模型透明度和可解释性的框架；适应AI技术动态发展的监管框架探讨
怎么用这一页
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读专题归档时，看重复出现的模式而不是看单条：同一议题被反复组稿，通常说明编委会长期关注它； 只出现过一次的方向，可能只是某位客座编辑的临时组稿，不代表刊物的常规取向。 而是否值得投，还取决于你的研究问题与该方向的契合度、数据是否已经就绪、 以及剩余时间能否支撑一轮完整的写作与内部审阅，这些都要结合稿件现状单独评估。
督字诀与任何期刊均无合作或代投关系，不提供代写、代发服务，不承诺录用、见刊或固定审稿周期。 如需结合稿件现状判断刊物匹配度，可拨打 17762446702（匡老师） 先做学术测评。