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
321	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	NA	NA	NA	NA
322	2025-10-07	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	本研究开发了基于深度学习的卷积神经网络模型，用于自动检测和定量分析新生儿机械通气中的患者-呼吸机相互作用	首次将成人PVI分类标准应用于新生儿群体，并开发了专门针对新生儿的深度学习分类器实现PVI自动检测	样本量相对较小（23名婴儿），仅从170名新生儿中随机选择，且仅分析了500次呼吸/记录	开发自动化工具来检测和定量分析新生儿机械通气中的患者-呼吸机相互作用	接受机械通气的新生儿，使用SIPPV-VG、SIMV-VG或PSV-VG模式通气至少12小时	数字病理	新生儿呼吸疾病	机械通气波形分析	CNN	呼吸波形数据	23名婴儿，每名婴儿500次呼吸（总计11500次呼吸）	NA	卷积神经网络	F1分数	NA
323	2025-10-07	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	提出一种基于联合学习的编码孔径压缩时间成像方法，通过联合优化二进制掩码策略、松弛策略和正则化策略实现高质量视频重建	将Landweber迭代重建方法的数学结构与深度学习相结合，成功解决了参数选择的挑战性问题	NA	改进编码孔径压缩时间成像系统的重建算法和掩码优化	高速动态场景的三维视频重建	计算机视觉	NA	压缩感知，编码孔径压缩时间成像	深度学习	视频帧，压缩测量数据	NA	NA	NA	NA	NA
324	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	NA	NA	NA	NA
325	2025-10-07	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	提出一种基于生态学多样性指标的新型数据集质量度量方法Alpha，用于改进医学影像深度学习性能	首次将生态学中的广义熵多样性度量引入深度学习领域，提出超越数据集大小和类别平衡的新质量指标	研究仅基于七个医学数据集进行验证，需要更多领域和数据集类型的进一步验证	探索更直接的数据集多样性度量方法以提升深度学习模型性能	医学影像数据集	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	七个医学数据集的数千个子集	NA	NA	平衡准确率	NA
326	2025-10-07	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	综述	探讨人工智能在医院药学领域的应用前景与价值	系统阐述AI技术如何通过分析医疗数据帮助医院药师优化药物管理流程	未涉及具体实施案例与数据验证	推动人工智能技术与医院药学实践的深度融合	医院药师工作流程与患者用药数据	自然语言处理, 机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	神经网络	医疗记录, 实验室结果, 用药档案	NA	NA	NA	NA	NA
327	2025-10-07	[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	综述	本文介绍人工智能在医院药学部中的应用及其潜在价值	系统阐述人工智能技术如何赋能医院药学部门，提升药物安全管理与临床决策水平	未涉及具体实施案例或量化效果评估	探讨人工智能技术在医院药学领域的应用前景	医院药学部门的工作流程与患者用药数据	自然语言处理, 机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 神经网络, 自然语言处理	NA	医疗记录, 实验室结果, 药物档案	NA	NA	NA	NA	NA
328	2025-10-07	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	方法学评估	评估基于人工智能系统的胸部X光系统评价的方法学质量	首次对胸部X光AI诊断系统相关系统评价进行方法学质量评估	仅纳入7篇系统评价，样本量有限	评估使用AI进行胸部病理诊断的系统评价的方法学质量	使用AI系统自动解读胸部X光的系统评价	医学影像分析	胸部疾病	深度学习	深度学习系统	胸部X光图像	7篇系统评价（平均每篇包含36项研究）	NA	NA	PRISMA-DTA, AMSTAR-2	NA
329	2025-10-07	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	本研究开发了一种基于深度学习的多模态模型，用于分析甲状腺乳头状癌的分子异质性并预测淋巴结转移和预后	首次结合组织病理学图像、基因组、转录组和免疫细胞数据构建多模态深度学习模型，揭示PTC分子异质性并预测淋巴结转移和预后	回顾性研究设计，样本来源有限，需要进一步前瞻性验证	探索甲状腺乳头状癌分子异质性，开发预测淋巴结转移和预后的AI模型	甲状腺乳头状癌患者	数字病理学	甲状腺癌	DNA二代测序, 单细胞RNA测序, 深度学习	深度学习多模态模型	组织病理学图像, 基因组数据, 转录组数据, 免疫细胞数据	1011例PTC患者（256例来自队列1，275例来自队列2，499例来自TCGA）	NA	GradCAM	AUC, 疾病无生存率	NA
330	2025-10-07	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	系统综述与荟萃分析	本文系统评估了基于MRI特征的AI算法在区分视神经脊髓炎谱系疾病和多发性硬化症方面的诊断性能	首次对AI算法基于MRI特征区分NMOSD和MS的诊断性能进行系统综述和荟萃分析	存在MRI成像、模型评估和性能指标报告方面的异质性，影响了结果的可靠性	评估AI算法基于MRI特征区分NMOSD和MS的能力	NMOSD和MS患者	医学影像分析	神经系统自身免疫性疾病	磁共振成像	机器学习,深度学习	MRI图像	15项研究，包含1,362例MS患者和1,118例NMOSD患者	NA	NA	准确率,敏感度,特异度,AUC	NA
331	2025-10-07	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	系统回顾了2011-2023年间自闭症情感识别中使用的传感技术和机器学习方法	首次系统性地总结了自闭症情感识别领域的技术应用现状和研究缺口	主要关注面部表情技术，对自闭症谱系具体障碍的研究不足，隐私安全问题讨论不够充分	识别自闭症情感识别系统应用的现有障碍和未来发展方向	自闭症儿童、青少年和成人	机器学习	自闭症	面部表情分析,生理传感器	监督学习,深度学习	视频,生理信号	65篇符合条件的研究文献	NA	NA	NA	NA
332	2025-10-07	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	开发一种基于深度学习的人工智能模型，通过心电图预测未来起搏器植入和不良心血管事件风险	首次利用深度学习模型直接从原始心电图数据预测未来起搏器植入需求，并能同时评估多种心血管事件风险	研究主要基于特定医疗中心数据，需要进一步外部验证和前瞻性研究确认临床适用性	开发预测未来起搏器植入和心血管事件的人工智能模型	学术医疗中心患者和社区医院患者的心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	深度学习模型	心电图信号	训练集：158,471份心电图（42,903名患者）；验证集：52,178名患者（25,640名学术医疗中心患者和26,538名社区医院患者）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, 风险比	NA
333	2025-10-07	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	探讨大型语言模型在眼科领域的潜在应用及其对医患沟通的影响	首次系统性地将大型语言模型的演进与眼科医疗实践相结合，提出其在医疗文档自动化、辅助诊断和患者教育等方面的创新应用场景	需要更好的输入数据和更广泛的验证才能实现自主诊断治疗，现实应用仍存在局限性	研究大型语言模型在眼科医疗中的潜在应用价值	眼科医生和患者群体	自然语言处理	眼科疾病	深度学习	Transformer	文本	NA	NA	Transformer	NA	NA
334	2025-10-07	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	本研究通过深度学习血管测量技术揭示了高度近视进展中的阶段性病变模式	基于人类视觉仿生机制开发智能图像处理模型，首次识别出高度近视进展中视网膜血管形态变化的两个不同阶段	回顾性研究设计，样本主要来自单一医疗中心	研究近视性视网膜血管改变的潜在阶段，阐明高度近视进展机制	5775名高度近视患者（年龄41.2±18.6岁）的14,066张眼底照片	数字病理	高度近视	深度学习，智能图像处理	深度学习模型	眼底照片	5775名患者的14,066张眼底照片	NA	NA	Spearman相关系数	NA
335	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	NA	NA	NA	NA
336	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	NA	NA	NA	NA
337	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	NA	NA	NA	NA
338	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	NA	NA	NA	NA
339	2025-01-04	Using artificial intelligence to generate medical literature for urology patients: a comparison of three different large language models 2024-Jul-29, World journal of urology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00345-024-05146-3 PMID:39073590	研究论文	本研究比较了三种不同的大型语言模型（LLMs）在生成泌尿科患者信息传单（PILs）方面的质量	首次比较了ChatGPT-4、PaLM 2和Llama 2三种LLMs在生成泌尿科患者信息传单方面的表现，并评估了其质量和可读性	生成的传单内容存在医学不准确性，且所有LLM生成的传单的阅读水平均高于成人平均水平，需要进一步改进算法和提示设计	评估LLMs在生成泌尿科患者信息传单方面的质量，以减轻医疗专业人员的工作负担	泌尿科患者信息传单	自然语言处理	泌尿系统疾病	大型语言模型（LLMs）	ChatGPT-4, PaLM 2, Llama 2	文本	四种泌尿科主题（包皮环切术、肾切除术、膀胱过度活动症综合征和经尿道前列腺切除术）的传单	NA	NA	NA	NA
340	2025-01-04	A Multi-Level Interpretable Sleep Stage Scoring System by Infusing Experts' Knowledge Into a Deep Network Architecture 2024-07, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3366170 PMID:38358869	研究论文	本文设计了一个可解释的深度学习系统，用于脑电图（EEG）时间序列分类，以进行睡眠阶段评分	开发了一个包含基于核的卷积层的可解释深度神经网络，该层由人类专家在视觉分析多导睡眠图记录时使用的原则指导	未明确提及具体局限性	设计一个透明的深度学习系统，用于EEG时间序列分类以进行睡眠阶段评分	脑电图（EEG）信号	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	时间序列数据	未明确提及样本数量	NA	NA	NA	NA