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
141	2025-05-31	Accurate prediction of protein function using statistics-informed graph networks 2024-Aug-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-50955-0 PMID:39097570	研究论文	提出了一种利用统计信息图网络仅从蛋白质序列预测蛋白质功能的方法	该方法无需结构信息即可预测蛋白质功能，并通过进化特征量化评估执行特定功能的残基重要性	NA	预测蛋白质功能以支持医学、生物技术和药物开发领域的研究	蛋白质序列	生物信息学	NA	统计信息图网络	图网络	序列数据	超过2亿个未表征的蛋白质	NA	NA	NA	NA
142	2025-05-31	Unsupervised representation learning on high-dimensional clinical data improves genomic discovery and prediction 2024-Aug, Nature genetics IF:31.7Q1 DOI:10.1038/s41588-024-01831-6 PMID:38977853	research paper	介绍了一种名为REGLE的无监督深度学习模型，用于发现高维临床数据（HDCD）与遗传变异之间的关联	REGLE利用变分自编码器计算HDCD的非线性解缠结嵌入，这些嵌入作为全基因组关联研究（GWAS）的输入，能够发现现有专家定义特征未捕获的特征，并在标记数据极少的数据集中构建准确的疾病特异性多基因风险评分（PRSs）	NA	改进高维临床数据的遗传发现和疾病预测	高维临床数据（HDCD）	machine learning	respiratory and circulatory diseases	variational autoencoders, GWAS	variational autoencoders	clinical data	biobank-scale datasets	NA	NA	NA	NA
143	2025-10-07	Predictive models and applicability of artificial intelligence-based approaches in drug allergy 2024-Aug-01, Current opinion in allergy and clinical immunology IF:3.0Q3 DOI:10.1097/ACI.0000000000001002 PMID:38814733	综述	本文综述了人工智能方法在药物过敏预测模型中的应用潜力与适用性	系统总结了人工智能（包括机器学习和深度学习）在药物过敏诊断和预测中的新兴应用	现有药物过敏预测模型数量有限，且多采用传统逻辑回归方法	评估预测模型和人工智能方法在药物过敏诊断中的临床应用价值	药物过敏患者	机器学习	药物过敏	NA	机器学习, 深度学习, 人工神经网络	临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
144	2025-10-07	Fragment-Fusion Transformer: Deep Learning-Based Discretization Method for Continuous Single-Cell Raman Spectral Analysis 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00149 PMID:38934798	研究论文	提出一种基于Transformer的片段融合模型，用于连续单细胞拉曼光谱数据的离散化分析	将连续光谱基于内在特征进行离散化分段，结合片段内特征提取和片段间特征融合，通过金字塔结构增强模型感受野	NA	解决连续拉曼光谱数据缺乏离散化而限制深度学习算法应用的问题	单细胞拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱	Transformer	光谱数据	NA	NA	Fragment-Fusion Transformer, 金字塔结构	准确率, 信息增益, 信息熵	NA
145	2025-10-07	Strain-Temperature Dual Sensor Based on Deep Learning Strategy for Human-Computer Interaction Systems 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01202 PMID:39068608	研究论文	本研究开发了一种基于热电流效应的热电水凝胶双传感器，结合深度学习策略实现人机交互系统的应变-温度双重感知	利用霍夫迈斯特效应和热电电流效应制备具有高韧性（800 kPa拉伸强度）和高塞贝克系数（2.3 mV/K）的三重网络PVA/PAA/羧甲基纤维素水凝胶	NA	开发用于人机交互系统的应变-温度双功能传感器	热电水凝胶传感器及其在机器人手控制中的应用	人机交互	NA	霍夫迈斯特效应、热电电流效应	深度学习	传感器数据	NA	NA	NA	识别准确率（95.30%）	NA
146	2025-10-07	Deep-Learning-Guided Electrochemical Impedance Spectroscopy for Calibration-Free Pharmaceutical Moisture Content Monitoring 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01180 PMID:39096505	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和电化学阻抗谱的无校准药物水分含量监测方法	首次将深度学习技术与电化学阻抗谱结合，实现无需校准的药物水分含量快速准确检测	NA	开发快速准确的无校准药物水分含量监测技术	药物粉末样品	机器学习	NA	电化学阻抗谱	1DCNN	光谱数据	NA	NA	一维卷积神经网络	平均误差	NA
147	2025-10-07	Deep Learning Enabled Universal Multiplexed Fluorescence Detection for Point-of-Care Applications 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00860 PMID:39010300	研究论文	开发了一种结合机器学习的紧凑型无透镜荧光传感系统，用于可扩展的多重荧光检测	无需光学调整即可实现多重荧光检测，通过更新机器学习模型即可轻松扩展多重检测能力而无需改变硬件	NA	开发便携式、经济高效的多重荧光检测系统用于即时检测应用	三种常见呼吸道病毒	机器学习	呼吸道病毒感染	环介导等温扩增(LAMP)	机器学习模型	荧光数据	NA	NA	预训练机器学习模型	NA	NA
148	2025-10-07	Rapid Identification of Drug Mechanisms with Deep Learning-Based Multichannel Surface-Enhanced Raman Spectroscopy 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01205 PMID:39138903	研究论文	开发基于多通道表面增强拉曼光谱和深度学习的药物作用机制快速识别平台	结合多通道SERS传感器阵列与深度学习算法，实现化疗药物作用机制的快速高精度识别	NA	快速识别化疗药物的作用机制以促进药物开发和有效使用	化疗药物及其在细胞中诱导的分子变化	机器学习	癌症	表面增强拉曼光谱，自组装单分子层	CNN	光谱数据	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
149	2025-10-07	Early Multimodal Data Integration for Data-Driven Medical Research - A Scoping Review 2024-08-30, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240837 PMID:39234706	综述	本文通过范围综述分析了2019-2024年间21篇关于早期多模态数据整合方法的文献	将早期多模态数据整合方法分为四类并总结了各类特征，提出了方法选择的关键考量因素	仅关注结构整合方法，未系统比较早期与晚期整合方法	探索数据驱动医学研究中早期多模态数据整合方法的应用现状	21篇关于早期多模态数据整合方法的综述文献	机器学习	NA	多模态数据整合	深度学习	多模态医学数据	21篇综述文献	NA	NA	NA	NA
150	2025-05-02	Predicting the Outcome and Survival of Patients with Spinal Cord Injury Using Machine Learning Algorithms: A Systematic Review 2024-08, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.05.103 PMID:38796146	系统综述	本文通过系统综述评估了机器学习算法在脊髓损伤（SCI）患者诊断和预后预测中的表现	总结了机器学习在SCI领域的应用潜力，特别是在诊断和预后预测方面的效果	需要进一步研究深度学习算法在急性SCI诊断中的应用	评估机器学习算法在脊髓损伤患者诊断和预后预测中的性能	脊髓损伤患者	机器学习	脊髓损伤	机器学习算法	ML和DL算法	临床数据	9424名被诊断为脊髓损伤的患者	NA	NA	NA	NA
151	2025-05-02	Usefulness of Artificial Intelligence in Traumatic Brain Injury: A Bibliometric Analysis and Mini-review 2024-08, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.05.065 PMID:38759786	综述	本文通过文献计量分析和迷你综述，探讨了人工智能在创伤性脑损伤（TBI）中的主要应用	结合文献计量分析和迷你综述，全面评估了人工智能在TBI领域的研究进展和应用潜力	主要基于Scopus数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	评估人工智能在创伤性脑损伤领域的应用和研究趋势	创伤性脑损伤（TBI）相关的科学出版物	人工智能	创伤性脑损伤	文献计量分析、知识图谱分析	NA	文献数据	495篇科学出版物（2000-2023年）	NA	NA	NA	NA
152	2025-10-07	Accurate, automated classification of radiographic knee osteoarthritis severity using a novel method of deep learning: Plug-in modules 2024-Aug-13, Knee surgery & related research IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s43019-024-00228-3 PMID:39138550	研究论文	开发了一种基于插件模块的深度学习模型，用于自动分类膝关节骨关节炎的X线严重程度	首次将插件模块集成到深度学习网络中用于膝关节骨关节炎的细粒度分类，通过集成四个不同的插件模块提高了分类精度	未来仍需改进，某些KL分级准确率较低（如KL 1级仅为43%）	开发自动膝关节骨关节炎严重程度分类模型	膝关节X线影像	计算机视觉	骨关节炎	深度学习	CNN, Transformer	X线图像	训练集：骨关节炎倡议数据集；测试集：多中心骨关节炎研究数据集（17,040例）	NA	插件模块集成模型	准确率	NA
153	2025-10-07	Quantitative Three-Dimensional Imaging Analysis of HfO2 Nanoparticles in Single Cells via Deep Learning Aided X-ray Nano-Computed Tomography 2024-08-20, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c06953 PMID:39115329	研究论文	开发基于深度学习的X射线纳米计算机断层扫描方法，用于单细胞内HfO2纳米颗粒的三维定量分析	建立了针对单细胞3D纳米CT图像的超小物体分割方法，能够高灵敏度分析微小纳米颗粒	方法需要专业知识且耗时，传统批量数据分析准确性不确定	开发自动化深度学习辅助的纳米CT方法，用于定量分析癌细胞对超小金属纳米颗粒的摄取	人乳腺癌细胞系MCF-7和HfO2纳米颗粒	计算机视觉	乳腺癌	X射线纳米计算机断层扫描	深度学习	3D图像	单细胞水平的纳米颗粒分析	NA	NA	灵敏度，准确性	NA
154	2025-10-07	Sága, a Deep Learning Spectral Analysis Tool for Fungal Detection in Grains-A Case Study to Detect Fusarium in Winter Wheat 2024-08-13, Toxins IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxins16080354 PMID:39195764	研究论文	开发了一种基于成像光谱和深度学习的镰刀菌感染小麦早期检测工具Sága	结合预训练的YOLOv5和DeepMAC模型进行小麦穗部分割，并利用XGBoost分析高光谱信息实现镰刀菌感染检测	研究仅基于2021年单个实验田的数据，样本规模有限	开发可靠的现场特异性镰刀菌感染早期预警模型，确保粮食和饲料安全	冬小麦中的镰刀菌感染检测	计算机视觉	植物病害	成像光谱技术（高光谱成像）	YOLOv5, DeepMAC, XGBoost	高光谱图像	两个实验田（接种镰刀菌的实验田52.5m×3m和对照组52.5m×3m）	NA	YOLOv5, DeepMAC	准确率, F1分数	NA
155	2025-10-07	Precision in Prevention and Health Surveillance: How Artificial Intelligence May Improve the Time of Identification of Health Concerns through Social Media Content Analysis 2024-Aug, Yearbook of medical informatics DOI:10.1055/s-0044-1800736 PMID:40199301	综述	探讨人工智能通过社交媒体内容分析提升预防和健康监测精准度的潜力	系统评估AI技术在社交媒体健康监测中的创新应用，包括基于Transformer的主题建模和联邦学习等先进技术	仅纳入2023年发表的文献，样本量有限（最终筛选10篇文献），可能存在发表偏倚	提升健康监测的及时性和准确性，实现更主动有效的健康干预	社交媒体健康相关内容，包括自杀预防、心理健康、电子烟使用等公共卫生议题	自然语言处理	公共卫生	文献计量分析，社交媒体内容分析	机器学习，深度学习，自然语言处理	文本数据（社交媒体内容）	89篇文献初步分析，最终筛选10篇相关研究	Bibliometrix	Transformer	NA	NA
156	2025-10-07	Year 2023 in Biomedical Natural Language Processing: a Tribute to Large Language Models and Generative AI 2024-Aug, Yearbook of medical informatics DOI:10.1055/s-0044-1800751 PMID:40199311	综述	对2023年生物医学自然语言处理领域的研究进展进行总结，重点分析大语言模型和生成式AI的应用趋势	系统梳理了2023年生物医学NLP领域的最佳论文评选过程，揭示了大语言模型在数据增强、领域适应和模型蒸馏方面的创新应用	仅基于两个文献数据库（Medline和ACL）进行分析，可能未覆盖该领域所有重要研究成果	总结2023年生物医学自然语言处理领域的研究趋势和最佳论文	2023年发表的2,148篇生物医学NLP研究论文	自然语言处理	COVID-19, 癌症, 精神健康	自然语言处理, 深度学习	大语言模型, ChatGPT	社交媒体内容, 电子健康记录	2,148篇论文	NA	NA	NA	NA
157	2025-04-24	Automatic Segmentation for Analysis of Murine Cardiac Ultrasound and Photoacoustic Image Data Using Deep Learning 2024-08, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.05.001 PMID:38825556	研究论文	利用深度学习技术自动分割小鼠心脏超声和光声图像数据以进行分析	结合超声和光声成像，使用U-Net深度神经网络进行分割，提高了前壁左心室区域的分割效率和准确性	研究仅针对小鼠图像数据集，未涉及人类或其他动物模型	改进心脏超声和光声图像的分割方法，以量化应变和氧饱和度	小鼠心脏的超声和光声图像	计算机视觉	心血管疾病	超声成像（US）和光声成像（PA）	U-Net	图像	小鼠图像数据集（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
158	2025-04-24	A Deep Learning Model for Automatically Quantifying the Anterior Segment in Ultrasound Biomicroscopy Images of Implantable Collamer Lens Candidates 2024-08, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.05.004 PMID:38777640	research paper	本研究开发并评估了一种基于深度学习的模型，用于自动测量植入式Collamer镜片（ICL）手术候选者术前超声生物显微镜（UBM）图像中的前段（AS）参数	利用UNet++网络自动分割AS组织，并结合图像处理技术和几何定位算法自动识别瞳孔直径（PD）、前房深度（ACD）、角到角距离（ATA）和沟到沟距离（STS）等解剖标志（ALs）	研究仅使用了来自两个医疗中心的UBM图像，可能限制了模型的泛化能力	开发一种能够自动测量ICL手术候选者前段参数的深度学习模型	植入式Collamer镜片（ICL）手术候选者的术前超声生物显微镜（UBM）图像	digital pathology	眼科疾病	超声生物显微镜（UBM）	UNet++	image	1164张全景UBM图像来自321名患者，外加294张来自外部数据集的图像	NA	NA	NA	NA
159	2025-04-21	Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records 2024-Aug, IJCAI : proceedings of the conference DOI:10.24963/ijcai.2024/914 PMID:40248670	综述	本文系统回顾了基于电子健康记录（EHR）数据的深度学习预测模型的最新进展	总结了深度学习在EHR数据预测建模中的多种应用视角，并提出了未来的研究方向	未提及具体模型的性能比较或实际应用中的具体限制	探讨如何利用EHR数据进行预测建模	电子健康记录（EHR）数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	电子健康记录数据	NA	NA	NA	NA	NA
160	2025-04-06	Contrastive Learning for Joint Normal Estimation and Point Cloud Filtering 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3263866 PMID:37030701	research paper	提出了一种新颖的深度学习方法，用于联合估计点云法线和滤波点云	引入了基于3D块的对比学习框架，将噪声作为增强手段，训练能够生成鲁棒点云块表示的特征编码器，并通过联合损失同时估计点法线和位移	NA	解决点云滤波和法线估计这两个3D领域的基础研究问题	点云数据	computer vision	NA	对比学习	深度学习	3D点云	NA	NA	NA	NA	NA