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
161	2025-10-06	Leveraging Artificial Intelligence and Data Science for Integration of Social Determinants of Health in Emergency Medicine: Scoping Review 2024-10-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/57124 PMID:39475815	综述	本文通过范围综述探讨人工智能和数据科学在急诊医学中整合健康社会决定因素的应用现状与发展前景	首次系统评估AI和数据科学在急诊医学环境中整合SDOH数据的潜力，特别关注机器学习与自然语言处理技术的应用效果	纳入研究数量有限（26篇），研究领域尚处于早期发展阶段，缺乏标准化数据收集方法	评估AI和数据科学在急诊科环境中建模、提取和整合健康社会决定因素数据的潜力	急诊科患者及其健康社会决定因素数据	自然语言处理, 机器学习	脓毒症, 急性心肌梗死, 哮喘	自然语言处理, 机器学习	深度学习, 规则基础模型	临床文本数据	26项符合纳入标准的研究（从1047篇筛选得出）	NA	NA	F1分数, 特异性	NA
162	2025-10-06	A Fully Automated Pipeline Using Swin Transformers for Deep Learning-Based Blood Segmentation on Head Computed Tomography Scans After Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage 2024-10, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.07.216 PMID:39111661	研究论文	开发并验证了一种基于Swin-UNETR架构的全自动人工智能工具，用于在非对比计算机断层扫描中分割动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的出血区域	首次将基于Transformer的Swin-UNETR架构应用于蛛网膜下腔出血的自动分割任务，实现了完全自动化的出血体积评估	需要进一步在不同数据集上进行验证以确认临床可靠性，计算需求较高	开发自动化的出血分割工具以替代当前费时的手动和半自动方法	确诊为动脉瘤性蛛网膜下腔出血的患者	计算机视觉	脑血管疾病	非对比计算机断层扫描	Transformer	医学图像	包含来自外部机构的验证队列	NA	Swin-UNETR	Dice系数,交并比,体积相似性指数,对称平均表面距离,敏感性,特异性	标准硬件
163	2025-10-06	Artificial Intelligence (AI): A Potential Game Changer in Regenerative Orthopedics-A Scoping Review 2024-Oct, Indian journal of orthopaedics IF:1.1Q3 DOI:10.1007/s43465-024-01189-1 PMID:39324081	综述	本文对人工智能在再生骨科不同治疗方法中的应用进行了范围综述	首次系统梳理了AI技术在再生骨科领域的应用现状和潜力	仅纳入18项研究，样本量有限，且存在伦理考量需要解决	探讨人工智能在再生骨科治疗中的角色和应用前景	再生骨科治疗方法，包括干细胞疗法、富血小板血浆疗法、生物支架植入物等	机器学习	骨科疾病	机器学习，深度学习	ML, DL	医学研究数据	18项研究（从82篇初筛文献中筛选）	NA	NA	NA	NA
164	2025-10-06	Modal-nexus auto-encoder for multi-modality cellular data integration and imputation 2024-10-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53355-6 PMID:39424861	研究论文	提出Modal-nexus自编码器用于多模态细胞数据整合与插补	利用模态间调控关系和模态内对比学习增强细胞表征，支持非配对多模态数据整合与跨模态插补	未明确说明模型的计算复杂度与可扩展性限制	开发深度学习方法来有效整合和插补非配对多模态单细胞数据	多模态单细胞数据	机器学习	NA	单细胞多组学技术	自编码器, 对比学习	单细胞多模态数据	多个数据集（未指定具体样本量）	NA	Modal-nexus Auto-Encoder (Monae), Monae-Extension (Monae-E)	准确性, 鲁棒性	NA
165	2025-10-06	sChemNET: a deep learning framework for predicting small molecules targeting microRNA function 2024-10-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-49813-w PMID:39443444	研究论文	开发了一个名为sChemNET的深度学习框架，用于基于化学结构和序列信息预测影响miRNA生物活性的小分子	通过目标函数克服稀疏化学信息限制，使神经网络能够从大量未知影响miRNA的化学结构中学习化学空间	小分子-miRNA数据集规模较小	预测靶向miRNA功能的小分子	小分子、microRNA、人类和其他哺乳动物生物	机器学习	癌症、传染性疾病	深度学习、体外实验、体内实验	神经网络	化学结构、序列信息	小分子-miRNA数据集	NA	sChemNET	实验验证	NA
166	2025-10-06	Putting proteins in context 2024-Oct-16, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2024.09.009 PMID:39418999	研究论文	介绍了一种名为PINNACLE的几何深度学习方法，通过整合分析蛋白质相互作用和多器官单细胞转录组数据生成蛋白质的上下文表征	首次将蛋白质相互作用与多器官单细胞转录组数据相结合，为蛋白质生成具有生物环境上下文的表征	NA	解决现有蛋白质表征方法缺乏生物环境上下文的问题	蛋白质及其在细胞类型特异性功能和相互作用中的表征	机器学习	NA	单细胞转录组学	几何深度学习	蛋白质相互作用数据，单细胞转录组数据	NA	NA	PINNACLE	NA	NA
167	2025-05-31	Self-supervised learning for accurately modelling hierarchical evolutionary patterns of cerebrovasculature 2024-10-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53550-5 PMID:39455566	研究论文	本文首次提出了一种流程，用于探索2841名个体的皮质体积（CVs）和动脉体积（AVs）的联合演化，并利用深度学习技术构建了空间层次脑区域的CVs和AVs的规范模型	首次提出了一个流程来联合探索皮质体积和动脉体积的演化，并构建了空间层次脑区域的规范模型	研究样本虽然较大（2841名个体），但可能无法涵盖所有人群的多样性	理解脑血管的正常演化，以检测早期偏差并实现及时干预	2841名个体的皮质体积（CVs）和动脉体积（AVs）	数字病理学	阿尔茨海默病（AD）和中风	深度学习	深度学习模型（未具体说明）	图像	2841名个体	NA	NA	NA	NA
168	2025-05-31	Deep Learning-Based Detection of Carotid Plaques Informs Cardiovascular Risk Prediction and Reveals Genetic Drivers of Atherosclerosis 2024-Oct-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.17.24315675 PMID:39484270	research paper	本研究利用深度学习模型检测颈动脉斑块，评估其在心血管风险预测中的作用，并揭示动脉粥样硬化的遗传驱动因素	开发了一个高性能的深度学习模型用于颈动脉斑块检测，发现了两个新的基因组位点，并揭示了颈动脉斑块与心血管事件的关联	研究基于UK Biobank数据，可能不适用于其他人群	评估颈动脉斑块的流行率、风险因素、预后意义及其遗传结构	19,499名UK Biobank参与者的177,757张颈动脉超声图像	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning, GWAS, Mendelian randomization	deep learning model	image	19,499名参与者，177,757张超声图像	NA	NA	NA	NA
169	2025-05-31	Remote Assessment of Eczema Severity via AI-powered Skin Image Analytics: A Systematic Review 2024-10, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.102968 PMID:39213813	系统综述	本文综述了通过AI驱动的皮肤图像分析远程评估湿疹严重程度的研究现状	系统评估了现有研究的质量，并提出了提高工具稳健性和可靠性的建议	研究质量受限于数据集挑战，包括患者年龄范围和皮肤光型报告不足，以及非公开数据集和开源代码的缺乏	提高远程湿疹严重程度评估算法的准确性和可靠性	湿疹严重程度的自动评估	数字病理学	湿疹	深度学习，传统机器学习	深度学习模型	数字相机图像	25篇文章，涉及湿疹区域检测（n=13）和严重程度预测（n=12）	NA	NA	NA	NA
170	2025-10-07	Automated detection and de novo structure modeling of nucleic acids from cryo-EM maps 2024-10-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53721-4 PMID:39477926	研究论文	提出基于深度学习的EM2NA方法，用于从冷冻电镜图中自动检测和从头建模核酸结构	开发首个基于深度学习的核酸从头结构建模方法，在<5 Å分辨率下实现高精度DNA/RNA结构测定	方法主要适用于2.0-5.0 Å分辨率的冷冻电镜图	解决从冷冻电镜图中准确建模DNA/RNA结构的挑战	蛋白质-DNA/RNA复合物和多链DNA/RNA复合物中的核酸结构	结构生物学, 计算生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), 深度学习	深度学习模型	冷冻电镜密度图	50个实验图谱(2.0-5.0 Å分辨率)的测试集，263个未建模原始图谱的EMDB数据集	NA	NA	残基覆盖率, C4' RMSD, 序列召回率	NA
171	2025-10-07	Smartphone-Assisted Nanozyme Colorimetric Sensor Array Combined "Image Segmentation-Feature Extraction" Deep Learning for Detecting Unsaturated Fatty Acids 2024-10-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01142 PMID:39298721	研究论文	开发了一种结合智能手机辅助纳米酶比色传感器阵列和深度学习图像分割特征提取技术的智能平台，用于不饱和脂肪酸的检测	首次将MnO纳米酶比色传感器阵列与图像分割-特征提取深度学习技术相结合，模拟哺乳动物嗅觉系统进行不饱和脂肪酸检测	α-亚麻酸(ALA)的测定系数相对较低(0.7393)，模型性能有待进一步提升	开发一种简便低成本的不饱和脂肪酸智能检测方法	油酸(OA)、亚油酸(LA)、α-亚麻酸(ALA)及其混合物，各种食用植物油、不同茶油和掺假茶油	计算机视觉	NA	比色传感器阵列、密度泛函理论预测、掺杂实验	深度学习	图像	38,868张三种不饱和脂肪酸图像	TensorFlow, PyTorch	MobileNetV3 small	决定系数(R²)	智能手机嵌入式计算
172	2025-10-07	Integrative Network Analysis Reveals Novel Moderators of Aβ-Tau Interaction in Alzheimer's Disease 2024-Oct-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599092 PMID:39554095	研究论文	本研究采用深度学习网络整合方法分析阿尔茨海默病中Aβ与tau蛋白相互作用的调节因子	首次应用BIONIC深度学习网络整合方法结合蛋白质组学和蛋白质相互作用数据，发现GPNMB+小胶质细胞是Aβ-tau相互作用的新型调节因子	研究基于ROSMAP队列数据，需要在其他独立队列中验证结果的普适性	揭示阿尔茨海默病中淀粉样蛋白β与tau蛋白相互作用的调节机制	轻度认知障碍和早期阿尔茨海默病患者	生物医学信息学	阿尔茨海默病	蛋白质组学, 蛋白质-蛋白质相互作用分析	深度学习	蛋白质组数据, 基因表达数据, 组织病理学数据	ROSMAP队列样本	BIONIC	深度学习网络整合模型	线性回归分析, 互信息分析, Benjamini-Hochberg校正	NA
173	2025-10-07	Thoracic Aortic Three-Dimensional Geometry 2024-Oct-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.09.593413 PMID:38798566	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动方法，用于量化胸主动脉的三维几何结构参数	首次在大规模人群中全面表征胸主动脉的三维几何结构，并开发了全自动的主动脉几何表型提取方法	研究主要基于两个生物银行的数据，可能受到数据来源的限制	量化胸主动脉的三维几何结构，研究主动脉结构与心血管健康的关系	英国生物银行54,241名参与者和宾夕法尼亚医学生物银行8,456名参与者的影像扫描数据	医学影像分析	心血管疾病	医学影像分割，形态学图像处理	深度学习架构	医学影像扫描数据	英国生物银行54,241人，宾夕法尼亚医学生物银行8,456人	NA	NA	NA	NA
174	2025-10-07	An efficient enhanced stacked auto encoder assisted optimized deep neural network for forecasting Dry Eye Disease 2024-10-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75518-7 PMID:39438634	研究论文	提出一种基于增强堆叠自编码器和优化深度神经网络的干眼病预测方法	将混沌映射融入特征选择，使用SLSTM-STSA提升分类精度，并采用增强量子细菌觅食优化算法的自适应量子旋转进行优化	NA	开发高效的干眼病早期诊断方法	干眼病患者数据	机器学习	干眼病	深度学习	堆叠自编码器,深度神经网络	医学特征数据	NA	NA	增强堆叠自编码器,优化深度神经网络	准确率	NA
175	2025-10-07	Integrative analysis of H&E and IHC identifies prognostic immune subtypes in HPV related oropharyngeal cancer 2024-Oct-03, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00604-w PMID:39363031	研究论文	本研究通过整合H&E染色和免疫组化图像，识别HPV相关口咽癌中的预后免疫亚型	首次将H&E与IHC图像配准整合，增强对肿瘤免疫微环境功能特征的表征能力	回顾性研究，样本量有限（88例原发肿瘤和70例淋巴结组织）	改善HPV阳性口咽癌患者分层和预后评估	HPV阳性口咽鳞状细胞癌患者	数字病理学	口咽癌	H&E染色，免疫组化	深度学习	病理图像	88例原发肿瘤和70例淋巴结组织图像	NA	NA	p值，多变量Cox回归分析	NA
176	2025-10-07	Deep Learning-Based Real-Time Ureter Identification in Laparoscopic Colorectal Surgery 2024-Oct-01, Diseases of the colon and rectum DOI:10.1097/DCR.0000000000003335 PMID:38959453	研究论文	开发了一种基于深度学习的实时输尿管识别模型UreterNet，用于腹腔镜结直肠手术中识别输尿管	首次将基于语义分割的深度学习算法应用于腹腔镜手术视频中的输尿管识别任务	需要验证UreterNet是否能有效降低医源性输尿管损伤的发生率	开发一种非侵入性方法在腹腔镜结直肠手术中识别输尿管，提高手术安全性	腹腔镜结直肠手术视频中的输尿管	计算机视觉	结直肠手术相关并发症	深度学习语义分割	CNN	手术视频图像	304个手术视频，14,069张标注图像（训练集9537张，验证集2266张，测试集2266张）	NA	Feature Pyramid Networks	精确率,召回率,Dice系数	NA
177	2025-05-03	Advancing Vascular Surgery: The Role Of Artificial Intelligence And Machine Learning In Managing Carotid Stenosis 2024-Oct-12, Portuguese journal of cardiac thoracic and vascular surgery DOI:10.48729/pjctvs.411 PMID:39820882	review	本文探讨了人工智能和机器学习在颈动脉狭窄诊断、风险分层和管理中的应用	利用AI增强的影像技术和深度学习显著提高了颈动脉斑块易损性和症状性斑块的诊断准确性	面临临床验证和数据隐私的挑战	提高颈动脉狭窄的诊断准确性和风险分层，改善患者管理	颈动脉狭窄患者	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	NA	image	NA	NA	NA	NA	NA
178	2025-05-02	Assessment of Pelvic Tilt in Anteroposterior Radiographs by Area Ratio Based on Deep Learning 2024-Oct-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005093 PMID:38975768	research paper	利用基于深度学习的语义分割模型，通过前后位X光片中骨盆小骨盆与闭孔的面积比评估骨盆倾斜	首次将深度学习语义分割模型应用于骨盆倾斜的自动测量，通过面积比方法提高了测量的准确性和鲁棒性	研究样本量相对较小（20个模拟骨盆和231个临床案例），可能影响结果的普遍性	开发一种自动测量骨盆倾斜的方法，以辅助髋关节和脊柱手术	骨盆X光片（模拟和临床案例）	digital pathology	geriatric disease	deep learning semantic segmentation	CNN	image	20个模拟骨盆（10男10女）和231个临床案例	NA	NA	NA	NA
179	2025-10-07	An artificial intelligence grading system of apical periodontitis in cone-beam computed tomography data 2024-10-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae029 PMID:38960866	研究论文	开发基于深度学习的人工智能系统用于锥形束CT数据中根尖周炎的分级诊断	提出新型PAINet算法，在根尖周炎分级任务中优于经典ResNet系列及当前主流Transformer和注意力模型	仅使用120个CBCT图像样本，样本量相对有限	辅助初级医生更准确诊断根尖周炎	根尖周炎患者的锥形束CT影像数据	计算机视觉	根尖周炎	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	CNN, Transformer	医学影像	120个CBCT图像	NA	ResNet50, ResNet101, ResNet152, PAINet, Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, Cohen's kappa	NA
180	2025-10-07	Automatic classification and segmentation of multiclass jaw lesions in cone-beam CT using deep learning 2024-10-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae028 PMID:38937280	研究论文	开发并验证基于nnU-Net的深度学习模型，用于锥形束CT中五类颌骨病变的自动分类和分割	提出改进的nnU-Net模型实现颌骨病变的多类别分类与分割双重任务，在医生诊断中提供AI辅助	研究样本量有限（368例CBCT扫描），未提及外部验证集结果	开发能够自动分类和分割多类别颌骨病变的深度学习模型	颌骨病变的锥形束CT影像	医学影像分析	颌骨疾病	锥形束CT成像	深度学习	医学影像	368例CBCT扫描（37,168个切片）	nnU-Net	nnU-Net	灵敏度,特异性,精确度,F1分数,准确率,Dice相似系数,平均对称表面距离	NA