安徽医科大学第一附属医院影像医学与核医学考博真题分析显示，近五年考试呈现三大核心特点：影像组学与人工智能辅助诊断相关题目占比从2019年的12%提升至2023年的28%，典型如2022年关于深度学习在肺结节良恶性鉴别中的应用价值论述题；其次，核医学与分子影像学交叉内容成为新增长点，2021年PET-CT在神经内分泌肿瘤分期中的临床决策题即体现该趋势；再次，临床病例分析题难度持续升级，2023年肝癌多模态影像融合诊断题要求考生综合应用CT灌注参数、DWI序列及18F-FDG代谢参数进行鉴别。

高频考点集中于三大领域：1）呼吸系统影像，肺癌CT影像组学特征（如2020年小细胞肺癌与肺泡细胞癌的纹理特征对比）、肺栓塞三维重建技术（2021年MRA诊断阈值争议）；2）腹部影像，肝转移瘤的分子影像标志物（2022年18F-FDG与18F-Fluorothymidine显像对比）、胰腺癌的MRI动态增强特征（2023年D-CEST技术临床应用）；3）核医学治疗，放射性粒子植入的剂量计算（2019年前列腺癌125I粒子间距公式）、靶向放射性药物研发进展（2020年177Lu标记抗体治疗机制）。

题型结构发生显著变化：客观题占比从35%降至25%，新增影像报告解读题（2023年要求根据CT报告推断肺癌分期）；主观题中病例分析题平均分值提升至45分（2022年肝癌病例涉及4个亚型鉴别），影像组学分析题成为新考点（2021年基于3D-ICE技术的肺纤维化定量评估）。备考建议重点关注：1）最新版《肺结节诊断与随访指南》及《核医学治疗应用专家共识》；2）AI辅助诊断工具临床应用场景（如2023年AI肺栓塞筛查系统在急诊的应用）；3）分子影像学标志物动态（如2022年68Ga-DOTATATE在神经内分泌肿瘤中的应用数据）。建议考生建立"影像特征-病理机制-临床决策"三维知识框架，特别是注意多模态影像融合诊断中的矛盾征象处理，如2023年真题中同时存在LI-RADS 4类特征和低代谢灶的病例分析。