深度学习在生物医药领域中的应用

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
341	2024-08-05	Feasibility of Multimodal Artificial Intelligence Using GPT-4 Vision for the Classification of Middle Ear Disease: Qualitative Study and Validation 2024-05-31, JMIR AI DOI:10.2196/58342 PMID:38875669	研究论文	本研究探讨了使用GPT-4 Vision进行中耳疾病分类的可行性	首次将GPT-4 Vision与患者特定数据相结合，以改善中耳疾病的诊断	研究中存在数据隐私和伦理考量的挑战	研究GPT-4 Vision在结合特定患者数据时对中耳疾病的诊断有效性	305幅中耳疾病的耳镜图像	机器学习	中耳疾病	深度学习	GPT-4 Vision	图像	305幅耳镜图像
342	2024-08-05	DrugMetric: quantitative drug-likeness scoring based on chemical space distance 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae321 PMID:38975893	研究论文	本文介绍了一种新的无监督学习框架DrugMetric，用于基于化学空间距离量化药物相似性。	DrugMetric结合了变分自编码器的强大学习能力和高斯混合模型的区分能力，创新性地评估药物相似性。	未提及该方法在特定领域或特定类型药物的有效性限制。	该研究旨在加速候选药物的虚拟筛选过程。	研究对象为药物分子的药物相似性评估。	机器学习	NA	无监督学习	变分自编码器和高斯混合模型	数据集	在多种任务和数据集上测试，未具体说明样本数量
343	2024-08-05	Antibody design using deep learning: from sequence and structure design to affinity maturation 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae307 PMID:38960409	研究论文	本文探讨了深度学习在抗体设计和优化中的应用	通过结合体外和体内方法，提出了新技术以简化抗体开发流程	未涉及对其他生物大分子的开发应用	研究深度学习在抗体设计和亲和力成熟中的潜力	主要研究抗体的设计、折叠、抗体-抗原相互作用和亲和力成熟	生物技术	NA	深度学习	NA	NA	NA
344	2024-08-05	Forecasting vaping health risks through neural network model prediction of flavour pyrolysis reactions 2024-05-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-59619-x PMID:38719814	研究论文	本文利用图卷积神经网络模型预测电子液体化学香料的热分解反应，评估吸食电子烟的健康风险	将深度学习方法与实验质谱数据相结合，识别出1169个分子量匹配，优先分析这些化合物	未详细说明不同化学实体的健康影响和长期风险	评估吸食电子烟过程中化学物质的热分解所带来的健康风险	180种电子液体化学香料及其热分解反应	机器学习	NA	图卷积神经网络	图卷积神经网络(NN)	化学数据	180种电子液体化学香料
345	2024-08-05	Cross-site validation of lung cancer diagnosis by electronic nose with deep learning: a multicenter prospective study 2024-May-10, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-024-02840-z PMID:38730430	研究论文	该研究评估了电子鼻与深度学习结合在肺癌诊断中的跨站点验证效果	提出了使用数据增强和微调方法提高电子鼻呼吸印记的跨站点验证能力	未能在训练模型直接应用于测试队列时取得理想效果	探索电子鼻在肺癌检测中的应用以及提高模型跨站点验证能力	包括231名参与者，涵盖肺癌患者、健康对照和其他疾病对照	数字病理学	肺癌	深度学习, 数据增强	NA	呼吸印记	231名参与者，训练/验证组168名，测试组63名
346	2024-08-05	Detecting Substance Use Disorder Using Social Media Data and the Dark Web: Time- and Knowledge-Aware Study 2024-May-01, JMIRx med DOI:10.2196/48519 PMID:38717384	研究论文	本研究分析了与药物使用和通过加密市场销售的阿片类药物相关的社交媒体帖子	使用最先进的深度学习模型和知识感知的双向编码器表示生成社交媒体帖子的情感和情绪	未详细提及该研究的具体局限性	旨在了解用户对社交媒体上毒品的看法及其情感反应	分析社交媒体数据中与合成阿片类药物相关的帖子	自然语言处理	NA	深度学习模型	知识感知的双向编码器表示模型	社交媒体帖子	提及分析了与芬太尼及其类似物的帖子，但没有具体样本量
347	2024-08-05	A Comparison of Personalized and Generalized Approaches to Emotion Recognition Using Consumer Wearable Devices: Machine Learning Study 2024-May-10, JMIR AI DOI:10.2196/52171 PMID:38875573	研究论文	本文研究了个性化与通用情感识别模型的差异，使用可穿戴生理信号数据进行三类情感分类。	本文提出了个性化深度学习模型，并展示其在某些上下文中优于通用模型的表现。	研究样本仅限于15名参与者，影响结果推广性。	研究个性化与通用机器学习模型在情感分类中的应用效果。	使用可穿戴设备收集的生理信号数据进行情感三类分类。	机器学习	心血管疾病	深度学习	神经网络	多模态生理信号	15名参与者
348	2024-08-05	AttABseq: an attention-based deep learning prediction method for antigen-antibody binding affinity changes based on protein sequences 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae304 PMID:38960407	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型AttABseq，用于预测抗原-抗体结合亲和力的变化	AttABseq是一种高效的注意力基础模型，能够从抗原-抗体复合物序列中预测残基突变导致的结合亲和力变化	AttABseq对改变残基的数量没有限制，但可能对特定类型的突变或特殊情况的预测能力有限	加速和改善治疗抗体的开发	连接抗体突变的抗原-抗体结合亲和力变化	生物信息学	NA	深度学习	注意力模型	序列数据	三组基准数据集
349	2024-08-05	Retinal imaging for the assessment of stroke risk: a systematic review 2024-May, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-023-12171-6 PMID:38430271	系统评价	本研究系统评估了视网膜成像在中风风险评估中的作用	该论文识别出三种利用人工智能算法分析视网膜图像以预测中风的模型	目前没有预测模型显著超越传统风险评估分数，且仅有两项研究使用了OCT成像	研究视网膜成像特征作为中风风险指示的有效性	前瞻性研究中评估视网膜成像衍生生物标志物的研究	数字病理学	心血管疾病	OCT	人工智能算法	图像	共纳入24项研究
350	2024-08-05	Use of Artificial Intelligence in the Prediction of Chiari Malformation Type 1 Recurrence After Posterior Fossa Decompressive Surgery 2024-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.60879 PMID:38784688	研究论文	本研究旨在训练一种基于深度学习的方法，以预测接受手术的Chiari畸形1型（CM1）患者术后症状复发	这是首次探索使用机器学习方法预测CM1患者术后症状复发的研究	需要利用更大样本量的进一步研究来提高性能	研究CM1患者手术后症状复发的预测方法	接受CM1手术的患者	机器学习	NA	深度学习	ResNet50，CLAM	MRI数据，临床特征	57名接受CM1减压手术的患者
351	2024-08-05	Comprehensive clinical application analysis of artificial intelligence-enabled electrocardiograms for screening multiple valvular heart diseases 2024-05-16, Aging DOI:10.18632/aging.205835 PMID:38761181	研究论文	该研究分析了人工智能辅助心电图在筛查多种瓣膜性心脏病中的临床应用	开发了五种深度学习模型以识别不同类型的瓣膜性心脏病	文章没有提及模型在不同种族或年龄群体中的表现	旨在评估人工智能心电图在瓣膜性心脏病筛查中的有效性	研究对象为77,047名接受过超声心动图和12导联心电图检查的患者	机器学习	瓣膜性心脏病	深度学习	深度学习模型(DLM)	心电图	共计77,047名患者的122,728个心电图
352	2024-08-05	Artificial Intelligence and Machine Learning in Neuroregeneration: A Systematic Review 2024-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.61400 PMID:38953082	系统评价	人工智能和机器学习在神经再生领域的应用现状进行综合评估	本文系统性回顾了人工智能/机器学习在神经再生中的最新应用，并强调了它们在诊断和治疗中的潜力	当前的研究相对零散，需要更全面的整合	旨在评估人工智能和机器学习在神经再生中的应用	研究对象包括神经疾病诊断、机器人康复和药物发现等	机器学习	NA	深度学习以及标准机器学习算法	NA	图像数据、动物模型和电子健康记录	共选取19篇文章，涉及247篇文献
353	2024-08-05	A Chronological Overview of Using Deep Learning for Leukemia Detection: A Scoping Review 2024-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.61379 PMID:38947677	综述	本文综述了利用深度学习对白血病进行检测的相关文献	总结了深度学习模型在白血病检测中的应用进展，并指出了从专业方法到通用方法的转变	缺乏现实场景下的验证研究来确认深度学习模型对白血病诊断的影响	探讨深度学习在白血病诊断中的应用及其潜力	分析了2010年至2023年间与深度学习和白血病诊断相关的文献	数字病理学	白血病	深度学习	卷积神经网络	文献	20篇文献
354	2024-08-05	Morphological profiling for drug discovery in the era of deep learning 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae284 PMID:38886164	综述	该文章对形态轮廓在表型药物发现中的最新进展进行了全面概述	强调深度学习在该流程中的应用，涵盖了细胞分割、图像表示学习和多模态学习	未提及具体的局限性	探讨形态轮廓分析在药物发现中的应用及其发展	形态轮廓分析及其在药物重新利用和新疗法开发中的应用	计算机视觉	NA	高通量自动成像	深度学习	图像	NA
355	2024-08-05	ifDEEPre: large protein language-based deep learning enables interpretable and fast predictions of enzyme commission numbers 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae225 PMID:38942594	研究论文	提出了一种新型的可解释和快速的深度学习模型ifDEEPre，用于准确预测酶的委员会编号	设计了新的自引导注意机制，并结合大量蛋白语言模型学习的生物知识，显著提高了预测速度和准确性	未提及具体的限制因素	准确理解酶的生物功能，为病理学和工业生物技术的各种任务提供支持	raw蛋白质序列的表示和酶的委员会编号	机器学习	NA	大型蛋白语言模型	自引导注意机制	生物序列数据	数亿个蛋白质
356	2024-08-05	A Glimpse into the AI-Driven Advances in Neurobiology and Neurologic Diseases 2024-May-31, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12061221 PMID:38927428	研究论文	这篇文章探讨了人工智能在神经生物学和神经疾病研究中的最新进展	文章创新点在于介绍了机器学习和深度学习在神经学领域的应用	文章未详细讨论这些技术的实际应用效果和临床转化	研究人工智能如何促进神经生物学和神经疾病的发展	本文主要关注人工智能与神经生物学及相关神经疾病的交叉研究	机器学习	NA	AI, 机器学习, 深度学习	NA	NA	NA
357	2024-08-05	Explainable Precision Medicine in Breast MRI: A Combined Radiomics and Deep Learning Approach for the Classification of Contrast Agent Uptake 2024-May-31, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11060556 PMID:38927793	研究论文	该文章介绍了一种结合放射组学和深度学习的方法用于乳腺MRI中对对比剂摄取的分类	提出了一种高度精确和可解释的BPE分类流程，解决了用户或算法依赖的放射组学特征选择问题	该研究主要基于回顾性数据，样本量相对较小，仅包括27名健康女性的图像	研究目的是开发一个标准化的BPE分类算法，减少读者之间的变异性	研究对象为27名健康女性的DCE-MRI图像	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI，深度学习	深度神经网络	图像	27名健康女性的DCE-MRI图像
358	2024-08-05	Sentiment Analysis of Social Media Data on Ebola Outbreak Using Deep Learning Classifiers 2024-May-30, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life14060708 PMID:38929691	研究论文	本研究利用深度学习技术分析与埃博拉疫情相关的社交媒体情感	首次应用三种深度学习技术对8395条与埃博拉相关的推文进行情感分类	研究仅关注推特数据，可能无法全面反映公众情感	分析埃博拉疫情期间社交媒体上的情感表达	8395条关于埃博拉的推文	自然语言处理	埃博拉病毒感染	深度学习	CNN, LSTM, BERT	文本	8395条推文
359	2024-08-05	Exploring Automated Contouring Across Institutional Boundaries: A Deep Learning Approach with Mouse Micro-CT Datasets 2024-May-29, ArXiv PMID:38855547	研究论文	使用深度学习方法对小鼠微CT进行自动轮廓绘制的研究	提出了一种基于Swin UNEt Transformers的创新性小鼠器官分割方法，并与nnU-Net进行了基准比较	在小鼠肠道轮廓绘制的结果上表现不佳，特定情况中存在局限性	旨在通过自动化分割小鼠微CT图像来提高前临床研究的效率	主要研究对象为小鼠的native微CT和增强对比微CT图像	数字病理学	NA	微CT	Swin UNEt Transformers，FCNN	图像	开放数据集上训练和评估，基于不同小鼠进行数据分离
360	2024-08-05	Optimizing Acute Coronary Syndrome Patient Treatment: Leveraging Gated Transformer Models for Precise Risk Prediction and Management 2024-May-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11060551 PMID:38927787	研究论文	本文介绍了一种使用门控Transformer模型分析电子健康记录以改进急性冠脉综合征患者的风险预测和管理	提出了一种通过门控机制提高Transformer模型性能的新方法	未提及具体样本的多样性和模型在不同人群中的适用性	改进急性冠脉综合征患者的风险预测和管理策略	急性冠脉综合征患者的电子健康记录	计算机视觉	心血管疾病	机器学习	门控Transformer模型	电子健康记录	NA