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
21	2025-10-06	Length of Stay Prediction With Standardized Hospital Data From Acute and Emergency Care Using a Deep Neural Network 2024-Apr-01, Medical care IF:3.3Q1 DOI:10.1097/MLR.0000000000001975 PMID:38345863	研究论文	本研究开发了一种基于深度神经网络的方法，利用急症护理标准化数据预测患者住院时长	使用嵌入技术和前馈神经网络对住院各阶段进行细粒度预测，相比传统方法有显著性能提升	研究仅基于法国里昂6所大学医院的数据，可能限制模型的普适性	开发住院时长预测方法以改善医疗资源管理和护理质量	2011-2019年间515,199名患者的1,140,100次住院记录	医疗健康信息学	急症护理	深度学习	前馈神经网络	结构化医疗数据	1,140,100次住院记录，涉及515,199名患者	NA	嵌入层+前馈神经网络	准确率, Cohen kappa, Bland-Altman图	NA
22	2025-10-06	Prediction of preeclampsia from retinal fundus images via deep learning in singleton pregnancies: a prospective cohort study 2024-04-01, Journal of hypertension IF:3.3Q1 DOI:10.1097/HJH.0000000000003658 PMID:38230614	研究论文	本研究通过深度学习分析视网膜眼底图像预测单胎妊娠中的先兆子痫	首次将视网膜眼底图像与深度学习结合用于先兆子痫的早期预测	样本仅来自单一医疗中心，需多中心验证	评估基于视网膜眼底图像的深度学习算法预测先兆子痫的可行性	单胎妊娠孕妇	计算机视觉	先兆子痫	视网膜眼底成像	深度学习	图像	1138名孕妇（92例发展为妊娠期高血压疾病，其中66例为先兆子痫）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
23	2025-10-06	Prediction and Detection of Glaucomatous Visual Field Progression Using Deep Learning on Macular Optical Coherence Tomography 2024-04-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002359 PMID:38245813	研究论文	开发基于黄斑OCT成像的深度学习模型，用于检测青光眼视野进展并预测未来进展	首次使用自监督预训练的视觉变换器模型，基于大规模未标记OCT图像数据来预测和检测青光眼功能进展	回顾性研究设计，样本来源单一	利用黄斑OCT成像预测未来和检测当前青光眼视野进展	青光眼患者的黄斑OCT图像	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描	ViT	图像	预训练数据集包含7,702,201张B扫描图像（来自151,389次OCT检查），进展检测任务包含3,902次OCT检查（1,534眼，828例患者），进展预测任务包含1,346次OCT检查（1,205眼，784例患者）	NA	Vision Transformer	AUC, 敏感性, 特异性	NA
24	2025-10-06	New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-Initial Clinical Experience and Comparison With 3 T MRI 2024-Apr-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001016 PMID:37747455	研究论文	比较新一代0.55 T膝关节MRI与3 T MRI在急性创伤和膝关节疼痛患者中的检测率和阅片者信心	首次评估采用深度学习图像重建算法的新一代0.55 T膝关节MRI的临床应用价值	样本量较小（25例患者），对低级别软骨和半月板病变的准确性和阅片者信心有限	评估低场强MRI与高场强MRI在膝关节病变诊断中的性能差异	25例有膝关节内部紊乱症状的患者（11名女性，中位年龄38岁）	医学影像	膝关节疾病	磁共振成像，深度学习图像重建	深度学习	医学影像	25例患者	NA	Deep Resolve Gain, Deep Resolve Sharp	组内相关系数，置信度评分，图像质量评分	NA
25	2025-10-06	DeepN4: Learning N4ITK Bias Field Correction for T1-weighted Images 2024-Apr, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-024-09655-9 PMID:38526701	研究论文	提出了一种基于深度学习的N4ITK偏置场校正方法DeepN4，用于T1加权MRI图像的强度不均匀性校正	首次使用深度学习网络近似N4ITK偏置场校正算法，实现了可移植、灵活且完全可微分的偏置场校正方法	论文未明确说明网络的具体架构细节和计算效率对比	开发可移植且可微分的MRI偏置场校正方法，解决N4ITK在不同平台间的兼容性问题	T1加权MRI图像的强度不均匀性校正	医学影像处理	NA	MRI, 深度学习	深度学习网络	T1加权MRI图像	来自72台不同扫描仪的8个独立队列，外加8个外部验证数据集	NA	朴素深度神经网络	峰值信噪比(PSNR)	NA
26	2025-10-06	An accurate pediatric bone age prediction model using deep learning and contrast conversion 2024-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e23 PMID:40703683	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习模型和对比度转换技术的儿科骨龄预测模型	首次系统比较多种深度学习架构与对比度增强技术在儿科骨龄预测中的综合性能	仅使用左手X射线图像，未考虑其他影响因素；样本来源单一	提高儿科生长评估的准确性和临床决策支持	儿科患者左手X射线图像	计算机视觉	儿科发育疾病	X射线成像，对比度转换技术	CNN	图像	包含骨龄和性别标注的儿科左手X射线图像数据集	NA	ResNet50, VGG19, Inception V3, Xception	MAE, RMSE, PSNR, MSE, 变异系数, 对比噪声比	NA
27	2025-10-06	What is the role of artificial intelligence in general surgery? 2024-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e22 PMID:40703691	综述	分析人工智能在普通外科中的应用现状及其与其他医学领域的差异	首次系统比较AI在普通外科与其他医学专科（如病理学、放射学、肿瘤学）应用差异，并提出针对普通外科的AI工具定制化路径	手术室中AI应用研究严重不足，缺乏足够证据支持，存在伦理责任问题需要解决	探讨人工智能在普通外科各阶段（术前、术中、术后）的应用潜力和挑战	普通外科临床实践流程及相关已发表研究	医学人工智能	外科疾病	深度学习	神经网络	临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
28	2025-10-06	Artificial intelligence-powered pharmacovigilance: A review of machine and deep learning in clinical text-based adverse drug event detection for benchmark datasets 2024-04, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104621 PMID:38447600	综述	本文综述了机器学习和深度学习方法在临床文本中提取药物不良事件的应用效果	首次系统比较机器学习和深度学习在药物不良事件提取任务中的表现，特别关注命名实体识别和关系分类任务	仅纳入了12篇文献进行分析，样本量有限	评估机器学习和深度学习方法在药物不良事件提取中的有效性	临床文本数据、生物医学文献、社交媒体数据和药品标签	自然语言处理	NA	文本挖掘	机器学习,深度学习	文本	基于12篇文献的分析	NA	BERT,梯度提升,多层感知器,随机森林	命名实体识别准确率,关系分类性能	NA
29	2025-10-06	BigBind: Learning from Nonstructural Data for Structure-Based Virtual Screening 2024-04-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01211 PMID:38113513	研究论文	提出BigBind数据集和Banana模型，用于基于结构的虚拟筛选	将ChEMBL活性数据与CrossDocked蛋白质结构数据结合创建新数据集，并开发快速准确的活性化合物分类模型	数据集仅包含583K配体活性数据，可能仍不足以覆盖所有蛋白质靶点	改进基于结构的虚拟筛选方法，提高活性化合物预测准确性	蛋白质-配体结合活性和结合口袋三维结构	机器学习	NA	虚拟筛选，分子对接	神经网络	3D结构数据，化学活性数据	583K配体活性数据，包含等量推定非活性化合物	NA	基础神经网络	AUC, EF1%	NA
30	2025-10-06	A Deep Learning Approach for Automated Extraction of Functional Status and New York Heart Association Class for Heart Failure Patients During Clinical Encounters 2024-Apr-01, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.03.30.24305095 PMID:38633789	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的自然语言处理策略，用于从非结构化临床笔记中自动提取心力衰竭患者的功能状态评估和纽约心脏协会分级	首次开发专门用于提取心力衰竭功能状态评估和NYHA分级的深度学习NLP方法，并在多个医疗机构进行外部验证	研究仅基于单一医疗系统的数据，模型泛化能力需在更广泛人群中进一步验证	开发自动化工具从临床文档中提取心力衰竭患者功能状态信息，用于质量改进和临床试验患者筛选	心力衰竭患者的临床笔记	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理	深度学习	文本	26,577名心力衰竭患者，3,000份专家标注笔记，166,655份未标注笔记	NA	NA	AUROC	NA
31	2025-10-06	Multinational External Validation of Autonomous Retinopathy of Prematurity Screening 2024-Apr-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.0045 PMID:38451496	研究论文	本研究通过多国外部验证评估了基于自主人工智能的早产儿视网膜病变筛查系统检测中重度ROP和1型ROP的性能	首次在跨国多中心外部数据集上验证自主AI系统对ROP的筛查效果，覆盖美国斯坦福大学和印度Aravind眼科医院两个独立医疗系统	研究基于回顾性数据，需要在更多国家和医疗环境中进行前瞻性验证	评估自主人工智能系统在早产儿视网膜病变筛查中的诊断性能	早产儿视网膜病变患者	医学人工智能	早产儿视网膜病变	远程医疗，深度学习	深度学习	眼底图像	SUNDROP数据集：1545名婴儿的6245次检查；AECS数据集：2699名婴儿的5635次检查	NA	NA	AUROC，灵敏度，特异性	NA
32	2025-10-06	Human-airway surface mesh smoothing based on graph convolutional neural networks 2024-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108061 PMID:38341897	研究论文	提出一种基于图卷积神经网络的无人监督气道网格平滑方法，用于改善CT图像三维重建质量	首次将图卷积神经网络与深度网格先验模型结合用于气道网格平滑，无需大规模训练数据集即可保持原始几何结构	仅使用20个受试者数据进行验证，样本量有限	开发能够保持原始几何结构的气道网格平滑方法，用于精确计算流体动力学模拟	人体气道三维网格模型	计算机视觉	呼吸系统疾病	CT成像，计算流体动力学	图卷积神经网络	三维网格数据，医学图像	20个受试者的气道数据	NA	图卷积神经网络	气道直径一致性，压力降，壁面剪切应力	NA
33	2025-10-06	Investigating distributions of inhaled aerosols in the lungs of post-COVID-19 clusters through a unified imaging and modeling approach 2024-Apr-01, European journal of pharmaceutical sciences : official journal of the European Federation for Pharmaceutical Sciences IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ejps.2024.106724 PMID:38340875	研究论文	通过成像与建模相结合的方法研究COVID-19后不同人群肺部吸入气溶胶的分布特征	首次将深度学习识别的COVID-19后临床集群与计算模型预测的气道阻力和颗粒沉积特征相关联	样本量有限（140名COVID幸存者），仅基于CT影像和计算模型分析	评估COVID-19后不同临床集群中吸入气溶胶的分布差异	COVID-19幸存者（分C1和C2集群）和健康对照者	数字病理	COVID-19后遗症	计算机断层扫描, 计算模型分析	深度学习算法, 计算模型	CT影像, 人口统计学数据	140名COVID-19幸存者, 105名健康对照	NA	NA	NA	NA
34	2025-10-06	DLSIA: Deep Learning for Scientific Image Analysis 2024-Apr-01, Journal of applied crystallography IF:5.2Q1 DOI:10.1107/S1600576724001390 PMID:38596727	研究论文	介绍DLSIA这一用于科学图像分析的深度学习Python库	提出稀疏混合尺度网络(SMSNets)和可调U-Net等新型可定制CNN架构	NA	为科学图像分析提供可访问的深度学习工具	科学图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	Python	U-Net, MSDNet, SMSNet, Autoencoder	NA	NA
35	2025-10-06	Convolutional neural network deep learning model accurately detects rectal cancer in endoanal ultrasounds 2024-04-01, Techniques in coloproctology IF:2.7Q1 DOI:10.1007/s10151-024-02917-3 PMID:38561492	研究论文	开发并验证基于卷积神经网络的深度学习模型，用于在肛门内超声图像中准确检测直肠癌	首次将迁移学习与微调深度学习架构应用于肛门内超声图像的直肠癌检测，为经验不足的检查者提供AI辅助诊断支持	研究样本量较小（仅294张图像），需要在更大数据集上进一步验证模型性能	开发AI系统提高非专科医疗中心直肠癌检测的准确性	肛门内超声图像中的直肠癌病变	计算机视觉	直肠癌	肛门内超声	CNN	图像	294张肛门内超声图像	NA	NA	灵敏度,准确度,AUC	NA
36	2025-10-06	Using Deep learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings from Echocardiography Videos 2024-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.04.16.24305936 PMID:38699330	研究论文	本研究使用深度学习技术从超声心动图视频预测心脏磁共振成像结果	首次尝试使用基于视频的卷积神经网络从超声心动图视频中预测CMR组织特征	回顾性单中心研究，模型对LGE、T1、T2和ECV等组织特征的预测能力有限	探索深度学习是否能从超声心动图视频中预测心脏磁共振成像的组织特征	接受心脏磁共振和超声心动图检查的成年患者	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图，心脏磁共振成像	CNN	视频	1,453名患者，2,556对配对检查	NA	基于视频的卷积神经网络	AUC	NA
37	2025-10-06	Implementing a deep learning model for automatic tongue tumour segmentation in ex-vivo 3-dimensional ultrasound volumes 2024-04, The British journal of oral & maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.bjoms.2023.12.017 PMID:38402068	研究论文	本研究开发了一种基于3D nnUNet的深度学习模型，用于在离体3D超声体积中自动分割舌癌肿瘤	首次将3D nnUNet模型应用于舌癌的术中自动分割，并比较了自动分割与手动分割在临床效果上的差异	自动分割的最终切缘状态与组织病理学的相关性较低，样本量相对较小（16例患者）	研究3D深度学习模型在舌癌3D超声体积中快速术中分割的应用及其临床效果	舌癌患者的离体3D超声体积数据	医学影像分析	舌癌	3D超声成像	深度学习	3D超声体积数据	113个手动标注的超声体积用于训练，16例前瞻性纳入的舌癌患者用于临床验证	nnUNet	3D No New U-Net (nnUNet)	Dice体积分数, Dice表面分数, 平均表面距离, Hausdorff距离	移动工作站
38	2025-10-06	A Convolutional Neural Network for Automated Detection of Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament using Magnetic Resonance Imaging 2024-04-01, Clinical spine surgery IF:1.6Q3 DOI:10.1097/BSD.0000000000001547 PMID:37941120	研究论文	开发并验证基于卷积神经网络的MRI图像自动检测系统，用于区分颈椎后纵韧带骨化症和多节段退变性椎管狭窄	首次开发用于MRI图像检测颈椎后纵韧带骨化症的深度学习模型	回顾性研究设计，样本量有限	开发自动检测颈椎后纵韧带骨化症的AI模型并与脊柱外科医生诊断能力比较	颈椎后纵韧带骨化症和退变性椎管狭窄患者	计算机视觉	脊柱疾病	磁共振成像	CNN	医学影像	684例患者（272例OPLL，412例退变性疾病），分为训练集513例和测试集171例	NA	ResNet34, ResNet50, ResNet101	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
39	2025-10-06	Noninvasive virtual biopsy using micro-registered optical coherence tomography (OCT) in human subjects 2024-04-12, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi5794 PMID:38598626	研究论文	开发了一种基于光学相干断层扫描的非侵入式虚拟活检技术，通过深度学习将OCT图像转换为虚拟H&E染色切片	提出了微米级精度的配准方法，首次实现了从完整组织获取的3D OCT图像到2D H&E切片的精确对应，并展示了2D和3D的高保真虚拟染色	需要配对数据集进行训练，尚未应用于体内OCT图像的临床验证	开发非侵入式虚拟活检技术以减少不必要的活检程序	人类组织样本	数字病理学	癌症	光学相干断层扫描（OCT），H&E染色	条件生成对抗网络（cGAN）	3D OCT图像，2D H&E组织切片	NA	NA	条件生成对抗网络	高保真度转换	NA
40	2025-10-06	Abdominal Body Composition Reference Ranges and Association With Chronic Conditions in an Age- and Sex-Stratified Representative Sample of a Geographically Defined American Population 2024-04-01, The journals of gerontology. Series A, Biological sciences and medical sciences DOI:10.1093/gerona/glae055 PMID:38373180	研究论文	本研究通过腹部CT扫描建立了美国特定地理区域人群的身体成分参考范围，并分析了其与慢性疾病的关联	首次在具有地理代表性的普通人群中建立了基于CT的身体成分参考范围，并系统分析了年龄、性别和慢性疾病对身体成分的影响	研究仅限于美国明尼苏达州南部和威斯康星州西部27个县的居民，可能不适用于其他人群	建立基于CT的身体成分参考范围并分析其与慢性疾病的关联	4,900名20-89岁接受腹部CT检查的居民	医学影像分析	慢性疾病	计算机断层扫描(CT)	深度学习	医学影像	4,649名具有地理代表性的居民	NA	NA	NA	NA