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
221	2025-02-05	A Systematic Review of Artificial Intelligence Models for Time-to-Event Outcome Applied in Cardiovascular Disease Risk Prediction 2024-Jul-19, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02087-7 PMID:39028429	系统综述	本文系统综述了人工智能模型在心血管疾病风险预测中的应用，特别是针对时间到事件结果的处理	首次系统评估了处理右删失数据的人工智能模型在心血管疾病风险预测中的应用，并强调了社会健康决定因素和性别分层的重要性	只有少数研究纳入了广泛的社会健康决定因素，且仅五分之一的研究进行了性别分层分析	评估和比较机器学习和深度学习模型在心血管疾病风险预测中的效果	心血管疾病风险预测模型	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML）和深度学习（DL）	随机生存森林（RSF）、生存梯度提升模型、惩罚Cox模型、DeepSurv	生存数据	33项研究
222	2025-02-05	Artificial intelligence in suicide prevention: Utilizing deep learning approach for early detection 2024 Jul-Dec, Industrial psychiatry journal DOI:10.4103/ipj.ipj_20_24 PMID:39898082	研究论文	本文介绍了一种利用人工神经网络（ANN）架构的人工智能模型，用于预测有自杀倾向的学生，旨在通过技术手段早期识别并干预	首次将人工神经网络应用于学生自杀风险的早期预测，并通过严格的超参数优化和统计指标评估模型性能	模型训练和测试数据为虚构和模拟的，未来需要真实世界的数据验证和模型优化	构建一个AI模型，用于早期识别有自杀倾向的学生，以便及时干预	面临考试压力的学生	机器学习	心理健康	人工神经网络（ANN）	ANN	虚构和模拟的学生档案数据	NA
223	2024-08-29	Detection and quantitative analysis of patient-ventilator interactions in ventilated infants by deep learning networks 2024-Jul, Pediatric research IF:3.1Q1 DOI:10.1038/s41390-024-03064-z PMID:38316942	研究论文	本研究通过深度学习网络对机械通气婴儿的患者-呼吸机交互作用（PVI）进行检测和定量分析	开发了用于常见PVI自动检测和量化的二元深度学习分类器	机械通气新生儿中PVI研究受限于缺乏统一的PVI定义和进行大规模分析的工具	研究机械通气新生儿中的患者-呼吸机交互作用，并开发计算模型以促进其自动检测和临床意义评估	23名随机选择的机械通气新生儿	机器学习	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	呼吸波形	23名婴儿，每人500次呼吸
224	2025-02-02	Joint-learning-based coded aperture compressive temporal imaging 2024-Jul-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision DOI:10.1364/JOSAA.523092 PMID:39889132	研究论文	本文提出了一种基于联合学习的编码孔径压缩时间成像方法，通过联合学习最优二进制掩码策略、松弛策略和正则化策略，实现了高质量的视频重建	结合Landweber迭代重建方法的数学结构与深度学习，成功解决了参数选择的挑战，并引入了多种去噪器以获得更多的正则化先验信息	NA	提高编码孔径压缩时间成像（CACTI）技术的视频重建质量和效率	高速动态场景的视频帧	计算机视觉	NA	压缩感知理论	Landweber迭代方法	视频帧	NA
225	2025-02-01	Analysis of the integrated role of the Yangtze River Delta based on the industrial economic resilience of cities during COVID-19 2024-07-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68357-z PMID:39060630	研究论文	本研究探讨了COVID-19期间长江三角洲地区城市产业经济韧性及其对区域一体化战略的影响	使用UNet深度学习方法检测土地利用类型，并结合土地转移矩阵和标准差椭圆分析工业用地变化和工业产值空间分布	研究区域仅限于安徽省的芜湖、马鞍山和滁州三市，可能无法全面反映整个长江三角洲地区的情况	分析COVID-19期间长江三角洲地区城市产业经济韧性及其对区域一体化战略的影响	安徽省的芜湖、马鞍山和滁州三市的工业用地和工业产值	机器学习	NA	UNet深度学习方法	UNet	土地利用数据	安徽省的芜湖、马鞍山和滁州三市
226	2025-01-28	Beyond Size and Class Balance: Alpha as a New Dataset Quality Metric for Deep Learning 2024-Jul-31, ArXiv PMID:39830079	研究论文	本文提出了一种新的数据集质量度量指标——α，用于改进深度学习在医学影像中的性能	引入了生态学中的多样性度量框架，提出了一种新的数据集质量度量指标α，超越了传统的数据集大小和类别平衡的度量方法	研究仅限于医学影像数据集，未验证在其他类型数据集上的适用性	探索如何通过最大化数据集多样性来改进深度学习模型在图像分类任务中的性能	医学影像数据集	计算机视觉	NA	NA	深度学习模型	图像	七个医学数据集的数千个子集
227	2025-01-25	Approaching artificial intelligence to Hospital Pharmacy 2024-Jul, Farmacia hospitalaria : organo oficial de expresion cientifica de la Sociedad Espanola de Farmacia Hospitalaria IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.farma.2024.02.007 PMID:39097366	研究论文	本文探讨了人工智能在医院药学中的应用及其潜力	提出了人工智能算法在医院药学中的具体应用，如分析患者数据、识别药物相互作用、评估药物安全性和有效性，并做出推荐	未具体说明所使用的人工智能算法的局限性或实施中的挑战	研究人工智能如何提升医院药学的质量和效率	医院药师和患者数据	自然语言处理	NA	机器学习、深度学习、神经网络	NA	医疗记录、实验室结果、药物档案	NA
228	2025-01-25	[Translated article] Introducing artificial intelligence to hospital pharmacy departments 2024-Jul, Farmacia hospitalaria : organo oficial de expresion cientifica de la Sociedad Espanola de Farmacia Hospitalaria IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.farma.2024.04.001 PMID:39097375	研究论文	本文介绍了人工智能在医院药房部门的引入及其潜在应用	探讨了人工智能在医院药房中的具体应用，如药物相互作用识别、药物安全性和有效性评估，以及优化药物推荐	未具体说明人工智能技术在实际应用中的挑战和限制	研究人工智能在医院药房中的应用，以提高药物管理的质量和效率	医院药房及其专业人员	自然语言处理	NA	机器学习、深度学习、神经网络	NA	医疗记录、实验室结果、药物档案	NA
229	2025-01-25	Large-scale 3D non-Cartesian coronary MRI reconstruction using distributed memory-efficient physics-guided deep learning with limited training data 2024-Jul, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01157-8 PMID:38743377	研究论文	本文提出了一种利用分布式内存高效物理引导深度学习（PG-DL）进行大规模3D非笛卡尔冠状动脉MRI重建的方法，以克服硬件限制和训练数据不足的挑战	结合深度学习与MRI重建的最新进展，提出2.5D重建方法，使用2D卷积神经网络处理3D体积数据，以有限的训练数据实现高质量重建	训练数据有限，可能影响模型的泛化能力	实现高质量的大规模3D非笛卡尔冠状动脉MRI重建	3D非笛卡尔冠状动脉MRI数据	计算机视觉	心血管疾病	MRI	CNN	3D图像	NA
230	2025-01-24	Methodological evaluation of systematic reviews based on the use of artificial intelligence systems in chest radiography 2024 Jul-Aug, Radiologia IF:1.1Q3 DOI:10.1016/j.rxeng.2023.01.015 PMID:39089793	研究论文	本文评估了使用人工智能系统进行胸部X光片诊断的系统评价的方法学质量	首次系统评估了使用AI进行胸部X光片诊断的系统评价的方法学质量，并指出了该领域系统评价的不足之处	仅纳入了7篇系统评价，样本量较小；且所有系统评价的方法学质量均被评为“极低”	评估使用AI系统进行胸部X光片诊断的系统评价的方法学质量	使用AI系统进行胸部X光片诊断的系统评价	医学影像	传染病	深度学习	NA	胸部X光片	7篇系统评价，平均每篇包含36项研究
231	2025-01-23	AI-Based multimodal Multi-tasks analysis reveals tumor molecular heterogeneity, predicts preoperative lymph node metastasis and prognosis in papillary thyroid carcinoma: A retrospective study 2024-Jul-11, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001875 PMID:38990290	研究论文	本研究通过AI驱动的多模态多任务分析，揭示了乳头状甲状腺癌（PTC）的分子异质性，预测了术前淋巴结转移和预后	开发了一种基于深度学习的多模态模型，结合组织病理学图像、基因组、转录组和免疫细胞数据，预测淋巴结转移和无病生存期	研究为回顾性研究，可能受到数据选择和偏倚的影响	探索PTC的分子异质性及其对淋巴结转移和预后的影响，开发预测模型以改善诊断和治疗策略	521名来自医院的PTC患者和499名来自TCGA的PTC患者	数字病理学	甲状腺癌	DNA-based next-generation sequencing, single-cell RNA sequencing (scRNA-seq)	深度学习多模态模型	组织病理学图像、基因组、转录组、免疫细胞数据	1011名PTC患者（256名来自队列1，275名来自队列2，499名来自TCGA）
232	2025-01-22	The diagnostic performance of AI-based algorithms to discriminate between NMOSD and MS using MRI features: A systematic review and meta-analysis 2024-Jul, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2024.105682 PMID:38781885	系统综述和荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了基于MRI特征的AI算法在区分视神经脊髓炎谱系障碍（NMOSD）和多发性硬化症（MS）中的诊断性能	首次系统评估了AI模型在区分NMOSD和MS中的表现，并提供了基于MRI特征的诊断准确率、敏感性和特异性	研究结果受到MR成像、模型评估和报告性能指标的异质性影响，需要多中心数据集、标准化成像和评估协议以及详细透明的结果报告来优化性能	评估基于MRI特征的AI算法在区分NMOSD和MS中的诊断性能	NMOSD和MS患者	数字病理学	视神经脊髓炎谱系障碍和多发性硬化症	MRI	机器学习和深度学习	图像	1,362名MS患者和1,118名NMOSD患者
233	2025-01-22	Sensing technologies and machine learning methods for emotion recognition in autism: Systematic review 2024-Jul, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105469 PMID:38723429	系统综述	本文综述了自闭症情感识别中使用的传感技术和机器学习方法，识别现有障碍和未来可能的研究方向	专注于自闭症患者的情感识别，结合传感技术和机器学习方法，填补了该领域的研究空白	研究主要集中在广泛的自闭症谱系上，对更具体的谱系障碍关注较少，隐私和安全问题讨论不足	评估自闭症情感识别中传感技术和机器学习方法的应用现状，识别现有障碍和未来研究方向	自闭症儿童、青少年和成人	机器学习	自闭症	面部表情识别技术、生理传感器	经典监督学习技术、无监督方法、深度学习模型	视频、生理数据	65篇符合标准的出版物
234	2025-01-15	Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiography Predicts Future Pacemaker Implantation and Adverse Cardiovascular Events 2024-Jul-19, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02088-6 PMID:39028354	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从心电图数据预测未来的起搏器植入和心血管事件	利用深度学习模型从心电图数据预测未来的起搏器植入和心血管事件，具有较高的预测准确性和临床实用性	研究主要依赖于单一医疗中心的数据，外部验证样本量相对较小	预测未来的起搏器植入和心血管事件	心电图数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	158,471份心电图数据来自42,903名学术医疗中心患者，验证集包括25,640名医疗中心患者和26,538名社区医院患者
235	2025-01-15	Understanding natural language: Potential application of large language models to ophthalmology 2024 Jul-Aug, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2024.100085 PMID:39059558	综述	本文探讨了大型语言模型（LLMs）在眼科领域的潜在应用，包括其在医疗文档自动化、诊断、治疗建议以及患者教育材料定制等方面的作用	本文首次全面回顾了LLMs在眼科领域的应用潜力，并讨论了其在改善医疗服务交付质量方面的可能角色	LLMs在实际应用中存在局限性，需要更好的输入和广泛的验证才能实现自主诊断和治疗	探讨LLMs在眼科领域的应用潜力及其对临床医生和患者的影响	临床医生和患者	自然语言处理	眼科疾病	深度学习	LLMs	文本	NA
236	2025-01-15	Deep Learning-Enabled Vasculometry Depicts Phased Lesion Patterns in High Myopia Progression 2024 Jul-Aug, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2024.100086 PMID:39053733	研究论文	本研究利用深度学习技术分析高度近视患者视网膜血管的形态变化，揭示了高度近视进展中的阶段性病变模式	开发了一种基于仿生视觉机制的智能图像处理模型，用于提取和量化视网膜血管的形态特征，并首次揭示了高度近视进展中视网膜血管形态变化的两个阶段	研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚；样本主要来自单一医院，可能影响结果的普适性	探讨高度近视进展中视网膜血管变化的潜在阶段，以进一步阐明其机制	高度近视患者的视网膜血管	数字病理学	高度近视	深度学习	智能图像处理模型	眼底照片	5775名患者（41.2±18.6岁），包括14,066张眼底照片
237	2025-01-07	Construction of Risk Prediction Model of Type 2 Diabetic Kidney Disease Based on Deep Learning 2024-Jul, Diabetes & metabolism journal IF:6.8Q1 DOI:10.4093/dmj.2023.0033 PMID:38685670	研究论文	本研究旨在利用长短期记忆（LSTM）神经网络开发糖尿病肾病（DKD）预测模型，并通过准确率、精确率、召回率和ROC曲线下面积（AUC）评估其性能	使用LSTM神经网络构建DKD预测模型，并评估了糖化血红蛋白（HbA1c）、收缩压（SBP）和脉压（PP）变异性对模型性能的影响	研究仅基于6,040名2型糖尿病患者的数据，可能无法完全代表所有糖尿病患者群体	开发并评估糖尿病肾病（DKD）风险预测模型	6,040名2型糖尿病患者	机器学习	糖尿病肾病	LSTM神经网络	LSTM	临床数据	6,040名2型糖尿病患者
238	2025-01-07	Deep Learning-Based Dynamic Risk Prediction of Venous Thromboembolism for Patients With Ovarian Cancer in Real-World Settings From Electronic Health Records 2024-07, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI.23.00192 PMID:38996199	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的动态风险预测模型，用于从电子健康记录中预测卵巢癌患者的静脉血栓栓塞风险	首次在真实临床环境中应用深度学习算法，结合动态临床特征和竞争风险，开发了高精度的静脉血栓栓塞风险预测模型	研究数据仅来自单一医疗中心，可能限制了模型的泛化能力	开发一种能够利用电子健康记录中的丰富信息，包括动态临床特征和竞争风险，来预测卵巢癌患者静脉血栓栓塞风险的深度学习模型	卵巢癌患者	机器学习	卵巢癌	深度学习	全连接层、时间注意力机制和循环神经网络	电子健康记录	1,268名患者（2007-2017年）用于模型开发，423名患者（2018-2019年）用于验证
239	2025-01-07	Displacement Tracking Techniques in Ultrasound Elastography: From Cross Correlation to Deep Learning 2024-07, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3410671 PMID:38843058	综述	本文全面回顾了应用于超声弹性成像中的位移跟踪技术，从传统的互相关方法到深度学习方法	本文不仅回顾了传统的位移跟踪算法，还涵盖了基于深度学习的最新进展，并讨论了模拟模型、临床转化和验证、性能评估指标以及公开的代码和数据	当前弹性成像跟踪技术仍存在一些局限性，未来的研究需要进一步解决这些问题	回顾和总结超声弹性成像中的位移跟踪技术，以提升位移估计的准确性	超声弹性成像中的位移跟踪算法	医学影像	NA	超声弹性成像	深度学习	图像	NA
240	2025-01-07	Intelligent Bladder Volume Monitoring for Wearable Ultrasound Devices: Enhancing Accuracy Through Deep Learning-Based Coarse-to-Fine Shape Estimation 2024-07, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3350033 PMID:38190679	研究论文	本文提出了一种新的管道，通过结合传统特征提取和深度学习，实现高效连续的膀胱体积监测	提出了一种新的管道，结合传统特征提取和深度学习，通过粗到细的形状估计提高膀胱体积监测的准确性	需要外部服务器进行精细形状估计，可能增加延迟和依赖外部计算资源	提高可穿戴超声设备在膀胱体积监测中的准确性和效率	膀胱体积监测	计算机视觉	泌尿系统疾病	深度学习	扩散模型	超声图像和射频信号	250名患者的膀胱超声图像和射频信号