深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1541	2025-10-07	Medical forecasting 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adp7977 PMID:38781357	评论	本文通过类比气象预测领域的AI突破，探讨AI在医疗预测领域的应用前景与挑战	提出将气象预测领域GraphCast模型的成功经验迁移到医疗预测领域的概念，强调建立医疗预测金标准的必要性	尚未建立医疗预测的金标准系统，具体实施方法和验证体系有待开发	探索AI技术在医疗预测领域的应用潜力，推动个体化疾病风险预测	个体患者的疾病风险预测	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	NA	NA	NA	GraphCast	准确率	NA
1542	2025-10-07	Whole-body magnetic resonance imaging at 0.05 Tesla 2024-05-10, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adm7168 PMID:38723062	研究论文	开发了一种使用0.05特斯拉永磁体和深度学习技术的全身磁共振成像扫描仪	采用0.05特斯拉永磁体结合深度学习消除电磁干扰，无需射频和磁屏蔽，仅需标准壁装电源插座即可运行	NA	开发经济实惠的超低场磁共振成像扫描仪以满足全球不同医疗环境的临床需求	全身磁共振成像	医学影像	NA	磁共振成像, 深度学习	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA
1543	2025-10-07	Sequence basis of transcription initiation in the human genome 2024-04-26, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adj0116 PMID:38662817	研究论文	通过深度学习可解释模型Puffin预测人类基因组中转录起始的序列基础	开发了名为Puffin的可解释深度学习模型，首次在碱基对分辨率上系统揭示人类启动子转录起始的简单序列规则	NA	揭示人类基因组中转录起始的序列基础	人类基因组启动子区域	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	NA	NA	Puffin	NA	NA
1544	2025-10-07	Development and Validation of an Automated Classification System for Osteonecrosis of the Femoral Head Using Deep Learning Approach: A Multicenter Study 2024-02, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2023.08.018 PMID:37572719	研究论文	开发并验证基于深度学习的股骨头坏死自动分类系统	首次采用多中心数据开发卷积神经网络模型实现股骨头坏死的自动分类和坏死区域定位	回顾性研究设计，样本来源仅限于4家机构	通过深度学习技术对股骨头坏死进行准确分类	股骨头坏死患者的磁共振影像	计算机视觉	股骨头坏死	磁共振成像	CNN	图像	1,806张中冠状位磁共振图像（来自1,337个髋关节），其中1,472张用于模型开发，334张用于外部验证	NA	卷积神经网络	准确率, AUC, 精确率, 召回率, F值	NA
1545	2025-10-07	Multiple-instance learning of somatic mutations for the classification of tumour type and the prediction of microsatellite status 2024-01, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-023-01120-3 PMID:37919367	研究论文	提出一种基于多示例学习的深度学习模型，通过体细胞突变数据分类肿瘤类型和预测微卫星状态	使用弱监督端到端多示例学习模型，通过多头注意力机制编码和聚合体细胞突变的局部序列背景或基因组位置，增强模型可解释性	NA	利用基因组数据改进肿瘤类型分类和微卫星状态预测性能	体细胞突变数据	机器学习	肿瘤	基因组测序	多示例学习, 深度学习	基因组数据	NA	NA	多头注意力机制	准确率, 分类性能	NA
1546	2025-10-07	Color Fundus Photography and Deep Learning Applications in Alzheimer Disease 2024-Dec, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.08.005 PMID:39748801	研究论文	开发并评估两种基于视网膜彩色眼底照片的深度学习模型用于阿尔茨海默病分类	首次使用纯视网膜彩色眼底照片训练两种不同深度学习模型进行AD分类，其中ADRET模型采用BERT风格的自监督学习CNN架构	需要在更大和更多样化人群中进一步验证，需要整合技术来协调眼底照片并减少成像相关噪声	开发基于视网膜图像的阿尔茨海默病筛查方法	阿尔茨海默病患者和对照组	计算机视觉	阿尔茨海默病	彩色眼底摄影	CNN, U-Net, 自监督学习	图像	两个独立数据集（UK Biobank和学术机构数据）	NA	U-Net, Transformer风格CNN	准确率, 灵敏度, 特异性, 接收者操作特征曲线	NA
1547	2025-10-07	Integrating Interpretability in Machine Learning and Deep Neural Networks: A Novel Approach to Feature Importance and Outlier Detection in COVID-19 Symptomatology and Vaccine Efficacy 2024-11-29, Viruses DOI:10.3390/v16121864 PMID:39772174	研究论文	提出一种整合传统机器学习和深度神经网络可解释性技术的新方法，用于分析COVID-19症状特征重要性和异常检测	通过全局和局部解释方法弥合可解释机器学习模型与强大深度学习架构之间的差距	仅使用2020年早期疫情数据，样本特征可能存在时间局限性	改进对COVID-19症状学的理解并增强早期病例检测能力	2020年早期接受COVID-19检测的个体，包括自我报告症状和检测结果	机器学习	COVID-19	特征重要性分析，异常检测	机器学习模型，深度神经网络	医疗数据，症状数据	NA	NA	NA	NA	NA
1548	2025-10-07	HLAPepBinder: An Ensemble Model for The Prediction Of HLA-Peptide Binding 2024-Oct, Iranian journal of biotechnology IF:1.6Q4 DOI:10.30498/ijb.2024.459448.3927 PMID:40225296	研究论文	开发了一个名为HLAPepBinder的集成机器学习模型，用于预测HLA-肽结合	首次使用随机森林方法整合九个预测器的结果，提供全面的预测框架，无需手动模型选择	缺乏可靠的阴性数据，通常假设未知相互作用为阴性	提高HLA-肽结合预测的准确性和效率	HLA-肽结合对	机器学习	癌症	集成机器学习	随机森林	肽序列数据	NA	NA	随机森林	预测准确性，资源效率	有限计算环境
1549	2025-10-07	Reproducible image-based profiling with Pycytominer 2024-Jul-02, ArXiv PMID:38045474	研究论文	介绍Pycytominer——一个用于图像分析后处理的开源Python工具包	开发了用户友好的开源工具包，专门用于实现图像分析中的生物信息学步骤（图像特征分析）	NA	开发用于高通量显微镜图像分析后处理的工具	单细胞特征数据	生物信息学	NA	高通量显微镜	NA	图像	NA	Python	NA	NA	NA
1550	2025-10-07	Application of deep learning radiomics in oral squamous cell carcinoma-Extracting more information from medical images using advanced feature analysis 2024-06, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101840 PMID:38548062	系统综述	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习影像组学在口腔鳞状细胞癌中的应用	首次对深度学习影像组学在OSCC中的应用进行系统综述和定量荟萃分析	存在轻微发表偏倚(P=0.03)，纳入研究数量有限(26项)	评估深度学习影像组学在口腔鳞状细胞癌中的应用效果	口腔鳞状细胞癌(OSCC)的医学影像	医学影像分析	口腔鳞状细胞癌	影像组学特征分析	深度学习算法	医学影像	26项研究，包含64,731张医学影像	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
1551	2025-10-07	Deep Learning-Based Prediction Modeling of Major Adverse Cardiovascular Events After Liver Transplantation 2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.005 PMID:38993485	研究论文	本研究验证了基于深度学习的模型在预测肝移植术后主要不良心血管事件(MACE)方面的能力	首次使用双向门控循环单元(BiGRU)深度学习模型和纵向索赔数据预测肝移植术后心血管事件风险	使用回顾性索赔数据，可能存在数据完整性和准确性的限制	开发能够预测肝移植患者术后主要不良心血管事件风险的预测模型	肝移植接受者	机器学习	心血管疾病	深度学习建模	BiGRU	结构化医疗数据(人口统计学特征、诊断、药物、手术数据)	18,304名肝移植接受者(平均年龄57.4岁，女性占39.1%)	NA	双向门控循环单元(BiGRU)	AUC-ROC, AUC-PR	NA
1552	2025-10-07	A Systematic Review of Natural Language Processing Methods and Applications in Thyroidology 2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.007 PMID:38938930	系统综述	系统回顾自然语言处理技术在甲状腺疾病领域的应用现状、挑战与未来方向	首次系统梳理NLP在甲状腺学领域的应用现状，涵盖多种方法学和数据源分析	临床文档记录不一致、模型可移植性差、缺乏外部验证、尚未应用于临床实践	总结自然语言处理在甲状腺相关疾病研究中的应用现状与挑战	甲状腺疾病相关研究文献	自然语言处理	甲状腺疾病	自然语言处理	深度学习, 基于规则的方法, 传统机器学习, 混合方法	电子健康记录, 健康论坛数据, 医学文献数据库, 基因组数据库	24项符合条件的研究	NA	NA	NA	NA
1553	2025-10-07	Deep learning based digital pathology for predicting treatment response to first-line PD-1 blockade in advanced gastric cancer 2024-05-08, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-05262-z PMID:38720336	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的数字病理方法，用于预测晚期胃癌患者对一线PD-1联合化疗的治疗反应	首次创建了免疫检查点抑制剂反应评分（ICIsRS）作为源自全切片图像的新型组织病理学生物标志物，并开发了集成模型ICIsNet	回顾性研究设计，样本量相对有限（264例患者），需要进一步前瞻性验证	预测晚期胃癌患者对一线PD-1联合化疗的治疗反应	晚期胃癌患者	数字病理	胃癌	H&E染色	深度学习集成模型	病理图像	264例晚期胃癌患者的313张全切片图像，包含148,181个图像块	NA	集成模型（三种深度学习架构）	AUC	NA
1554	2025-10-07	Deep learning imaging phenotype can classify metabolic syndrome and is predictive of cardiometabolic disorders 2024-05-08, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-05163-1 PMID:38720370	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习从非增强腹部CT扫描中提取影像表型的方法，用于分类代谢综合征并预测未来心血管代谢疾病	提出了一种基于深度学习的影像表型，在代谢综合征分类和心血管代谢疾病预测方面优于传统放射组学特征和临床定义	研究样本量有限（约2000人），且仅使用非增强腹部CT扫描数据	开发基于深度学习的影像表型用于代谢异常评估和心血管代谢疾病预测	代谢综合征患者和心血管代谢疾病高风险人群	医学影像分析	心血管代谢疾病	非增强腹部计算机断层扫描	深度学习	医学影像	超过2000名个体用于代谢综合征分类，超过1300名个体用于疾病预测	NA	NA	AUC	NA
1555	2025-10-07	Deep-Learning-Based Nanomechanical Vibration for Rapid and Label-Free Assay of Epithelial Mesenchymal Transition 2024-01-30, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.3c10811 PMID:38169507	研究论文	开发基于深度学习与纳米机械振动相结合的无标记、快速上皮间质转化检测方法	首次从力学角度研究癌细胞集落，结合纳米振动生物力学指纹与深度学习实现表型分类	NA	开发癌细胞上皮/间质表型分类的无标记检测方法	癌细胞集落	机器学习	癌症	纳米机械振动检测	深度学习	振动数据	NA	NA	NA	准确率	NA
1556	2025-10-07	Functional Near-Infrared Spectroscopy-Based Computer-Aided Diagnosis of Major Depressive Disorder Using Convolutional Neural Network with a New Channel Embedding Layer Considering Inter-Hemispheric Asymmetry in Prefrontal Hemodynamic Responses 2024, Depression and anxiety IF:4.7Q1 DOI:10.1155/2024/4459867 PMID:40226684	研究论文	提出一种基于功能近红外光谱和卷积神经网络的计算机辅助诊断系统，用于重度抑郁症的准确诊断	设计了一种考虑大脑半球间不对称性的新型通道嵌入层，并采用集成CNN架构专门捕捉MDD患者与健康对照组在血流动力学响应中的差异特征	样本量相对有限（共116名参与者），仅使用单一认知任务（Stroop任务）的数据	开发基于fNIRS的重度抑郁症计算机辅助诊断系统	48名MDD患者和68名健康对照者	医学影像分析	重度抑郁症	功能近红外光谱	CNN	血流动力学响应信号	116名参与者（48名患者+68名健康对照）	NA	集成CNN架构，包含三个1D深度卷积层	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1557	2025-10-07	Deep learning segmentation model for quantification of infarct size in pigs with myocardial ischemia/reperfusion 2024-12, Basic research in cardiology IF:7.5Q1 DOI:10.1007/s00395-024-01081-x PMID:39348000	研究论文	开发基于深度学习的自动分割模型用于猪心肌缺血/再灌注实验中梗死面积的量化	首次将动态U-Net架构应用于猪心肌梗死面积的自动量化，相比传统手工方法将处理时间从90分钟缩短至20秒	在鼠类心脏数据上的性能表现较差（DSC: 0.66），模型泛化能力有待进一步验证	开发自动化深度学习分割模型以替代传统手工TTC染色方法进行梗死面积量化	猪和鼠的心脏组织切片图像	计算机视觉	心血管疾病	TTC染色，深度学习分割	CNN	图像	猪实验390个（图像3869张），鼠实验27个	NA	动态U-Net	Dice相似系数，像素精度，平均精度	NA
1558	2025-10-07	Evaluating cell type deconvolution in FFPE breast tissue: application to benign breast disease 2024-09, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqae098 PMID:40162103	研究论文	本研究评估了多种细胞类型反卷积方法在FFPE乳腺组织中的应用性能，并开发了专用分析工具	构建了乳腺组织单细胞RNA-seq参考数据，系统测试了FFPE人工假象对反卷积方法的影响，并开发了SCdeconR软件包	仅针对良性乳腺疾病进行研究，样本量为62例，可能不适用于其他疾病类型	优化从FFPE样本中定义单个细胞类型组成的策略	FFPE乳腺组织样本	数字病理学	乳腺疾病	RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 数字病理学方法	深度学习	转录组数据, 病理图像	62例良性乳腺疾病RNA-seq样本	Scaden, R	NA	均方根误差(RMSE)	NA
1559	2025-10-07	PlantC2U: deep learning of cross-species sequence landscapes predicts plastid C-to-U RNA editing in plants 2024-04-15, Journal of experimental botany IF:5.6Q1 DOI:10.1093/jxb/erae007 PMID:38190348	研究论文	开发基于深度学习的PlantC2U工具预测植物质体C-to-U RNA编辑	首次使用卷积神经网络从基因组序列预测植物质体RNA编辑，性能优于现有工具PREPACT、随机森林和支持向量机	仅基于基因组序列预测，仍需转录组数据验证以减少假阳性	开发准确预测植物质体C-to-U RNA编辑的计算工具	植物质体RNA编辑位点，特别是红树植物Kandelia obovata	生物信息学	NA	转录组测序	CNN	基因组序列	NA	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异性	NA
1560	2025-10-07	Artificial intelligence- and computer-assisted navigation for shoulder surgery 2024 Jan-Apr, Journal of orthopaedic surgery (Hong Kong) DOI:10.1177/10225536241243166 PMID:38546214	综述	全面分析人工智能和计算机辅助导航技术在肩部手术领域的最新进展和应用前景	系统整合了人工智能、深度学习与计算机辅助导航技术在肩部手术中的创新应用，展望了技术融合带来的革命性突破	主要基于现有文献分析，缺乏原始临床数据验证	探讨人工智能和计算机辅助导航技术在肩部手术中的应用现状和发展趋势	肩部手术相关的技术方法和临床应用	计算机视觉, 机器学习	骨科疾病	机器人辅助手术, 虚拟现实, 人工智能, 患者特异性器械	深度学习	医学影像（超声, CT, MRI）, 荧光镜图像, 运动学数据	NA	NA	NA	NA	NA