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	2025-10-05	Spatial resolution enhancement using deep learning improves chest disease diagnosis based on thick slice CT 2024-Nov-23, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01338-8 PMID:39580609	研究论文	开发深度学习模型通过厚层CT生成合成薄层CT以提升胸部疾病诊断准确性	提出卷积-Transformer混合编解码架构的深度学习模型，首次实现跨区域多中心验证的厚层CT到薄层CT合成	研究仅针对社区获得性肺炎和肺结节检测，未涵盖其他胸部疾病	提升厚层CT的空间分辨率以改善胸部疾病诊断	胸部CT图像	计算机视觉	肺部疾病	CT成像	深度学习	医学影像	单中心1576名参与者，跨区域三中心1228名参与者	NA	卷积-Transformer混合编解码器	诊断准确率, 敏感性	NA
142	2025-10-05	Advancements in biliopancreatic endoscopy - A comprehensive review of artificial intelligence in EUS and ERCP 2024-11, Revista espanola de enfermedades digestivas IF:2.7Q2 DOI:10.17235/reed.2024.10456/2024 PMID:38832589	综述	本文全面回顾了人工智能在胆胰内镜（EUS和ERCP）领域的最新研究进展和应用现状	系统梳理了AI在胆胰内镜领域的技术进展、主要应用场景及伦理考量，为该领域的未来发展提供指导	作为叙述性综述，未进行系统性文献检索和定量分析	总结人工智能在胆胰内镜检查中的研究现状和发展方向	胆胰内镜检查技术，包括超声内镜（EUS）和经内镜逆行胰胆管造影（ERCP）	医学人工智能	胆胰疾病	深度学习	深度学习模型	内镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
143	2025-10-05	Generative AI in orthopedics: an explainable deep few-shot image augmentation pipeline for plain knee radiographs and Kellgren-Lawrence grading 2024-11-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae246 PMID:39311859	研究论文	提出一种用于膝关节X光片生成和Kellgren-Lawrence分级的可解释深度少样本图像增强流程	首次提出深度少样本图像增强流程，能够在训练样本有限的情况下生成高质量合成膝关节X光片	训练数据集规模受限	解决骨科医学图像分析中大规模标准化标注数据缺乏的问题	膝关节X光片和Kellgren-Lawrence分级	医学图像分析	骨关节炎	深度少样本图像生成	生成模型	X光图像	86,000张合成膝关节X光片	NA	NA	Frechet Inception Distance, Cohen's Kappa, 准确率	NA
144	2025-10-05	Impact of wearable device data and multi-scale entropy analysis on improving hospital readmission prediction 2024-11-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae242 PMID:39301656	研究论文	本研究通过可穿戴设备数据和多尺度熵分析改进医院再入院预测模型	首次将多尺度熵分析应用于可穿戴设备时间序列数据，结合LSTM深度学习模型预测90天内非计划再入院	回顾性研究设计，需要前瞻性研究验证结果，样本量相对有限	提高医院非计划再入院的预测准确性	612名拥有可穿戴设备数据的出院患者	机器学习	老年疾病	可穿戴设备监测，多尺度熵分析	FNN, LSTM	时间序列数据，人口统计学数据，实验室数据	612名患者，来自35家医疗机构	NA	前馈神经网络，长短期记忆网络	ROC曲线下面积	NA
145	2025-10-05	Using artificial intelligence to study atherosclerosis from computed tomography imaging: A state-of-the-art review of the current literature 2024-11, Atherosclerosis IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.atherosclerosis.2024.117580 PMID:38852022	综述	本文综述了人工智能在计算机断层扫描成像中研究动脉粥样硬化的最新文献进展	介绍了基于深度学习的斑块分析新方法及新兴的放射转录组学技术，并提及国际大型ORFAN研究平台	讨论了当前AI方法的局限性及需要解决的挑战	开发AI风险评估工具以检测易损动脉粥样硬化斑块并指导治疗策略	冠状动脉炎症、冠状动脉斑块及相关风险	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描(CT)	CNN	CT图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
146	2025-10-06	Self-supervised learning for CT image denoising and reconstruction: a review 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00424-w PMID:39465103	综述	本文综述了自监督学习在CT图像去噪和重建中的应用方法	重点关注无需干净/噪声参考即可学习CT图像的自监督学习方法	NA	回顾自监督学习在CT图像去噪和重建中的理论与方法演进	CT图像	医学影像	NA	CT成像	深度学习	CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
147	2025-10-06	Automated surgical skill assessment in colorectal surgery using a deep learning-based surgical phase recognition model 2024-11, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11208-9 PMID:39214877	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的结直肠手术阶段识别模型，用于自动评估外科手术技能	首次将手术阶段识别模型应用于结直肠手术技能评估，通过分析手术阶段参数实现自动化技能分级	样本量相对有限，仅针对腹腔镜乙状结肠切除术进行评估	验证使用手术阶段识别模型评估外科手术技能的可行性	结直肠外科手术视频和不同技能水平的外科医生	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	深度学习模型	手术视频	85个手术视频（专家组26个、中间组32个、新手组27个），总计1272个视频片段	NA	NA	p值统计显著性	NA
148	2025-10-06	Artificial intelligence-enabled electrocardiogram for mortality and cardiovascular risk estimation: a model development and validation study 2024-11, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(24)00172-9 PMID:39455192	研究论文	开发并验证了一种基于人工智能的心电图风险估计平台，用于预测死亡率和心血管风险	开发了具有可操作性、可解释性和生物学合理性的AI-ECG风险估计平台，能够生成患者特异性生存曲线并预测死亡时间	NA	开发能够预测死亡率和心血管风险的AI-ECG平台，解决现有模型在个体层面缺乏可操作性和可解释性的问题	心电图数据和患者群体	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图信号	1,163,401份心电图，来自189,539名患者，并在五个跨国队列中验证	NA	离散时间生存模型	C-index	NA
149	2025-10-06	Artificial Intelligence Applications to Measure Food and Nutrient Intakes: Scoping Review 2024-11-28, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54557 PMID:39608003	综述	本文通过范围综述系统评估人工智能在食物和营养素摄入测量中的应用效果与挑战	首次系统综述AI技术在膳食评估领域的应用现状，涵盖多种数据输入类型和AI模型，揭示实时监测潜力与传统方法相比的优势	纳入研究数量有限（25篇），存在算法适应性、数据隐私和食物多样性等未解决问题	评估AI工具在食物和营养素摄入测量中的有效性、准确性和挑战	人类膳食摄入数据	机器学习	NA	深度学习，机器学习	CNN, SVM	食物图像，声音数据，颌骨运动数据，文本数据	10至38,415名参与者	NA	RGB-D融合网络	准确率，平均绝对误差	NA
150	2025-10-06	Long-Term Efficacy of an AI-Based Health Coaching Mobile App in Slowing the Progression of Nondialysis-Dependent Chronic Kidney Disease: Retrospective Cohort Study 2024-11-25, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54206 PMID:39402012	研究论文	评估基于AI的健康指导移动应用在延缓非透析依赖慢性肾病进展方面的长期疗效	首次通过大规模回顾性研究验证AI驱动的移动护理系统对延缓慢性肾病进展的长期效果	回顾性研究设计可能存在选择偏倚，未报告AI模型的具体技术细节	评估智能护理系统对延缓慢性肾病进展的长期疗效	中国非透析依赖的慢性肾病患者	医疗健康AI	慢性肾病	深度学习光学字符识别	深度学习	健康监测数据、文本数据	12,297名患者纳入分析，经倾向评分匹配后808名患者（干预组404名，对照组404名）	NA	NA	肾小球滤过率斜率、白蛋白与肌酐比值、平均动脉压	NA
151	2025-10-06	Leveraging calcium score CT radiomics for heart failure risk prediction 2024-11-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77269-x PMID:39505933	研究论文	本研究利用钙评分CT影像组学特征预测心力衰竭风险	首次仅使用计算机断层扫描钙评分（CTCS）数据开发心力衰竭风险预测模型，提出钙化组学（calcium-omics）和心外膜脂肪组学（fat-omics）新特征	随访时间较短（中位1.7年），样本量相对有限（1,998例患者）	开发基于CTCS的心力衰竭风险筛查方法	1,998例患者（包括336例2型糖尿病患者）的CTCS扫描数据	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描钙评分（CTCS），深度学习分割	深度学习	医学影像	1,998例患者（336例2型糖尿病患者）	NA	NA	C-index	NA
152	2025-10-06	Performance of Risk Models for Antimicrobial Resistance in Adult Patients With Sepsis 2024-11-04, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.43658 PMID:39509131	研究论文	评估脓毒症患者抗菌素耐药性风险模型在不同医院间的性能差异	首次系统分析患者病例组合和当地耐药率对革兰阴性杆菌脓毒症风险模型跨医院性能的影响	回顾性研究设计，仅包含美国中西部10家医院的数据	评估脓毒症患者抗菌素耐药性风险模型的泛化性能	成年脓毒症患者	医学信息学	脓毒症	深度学习	深度学习模型	临床数据	39,893名患者，85,238次脓毒症发作	NA	NA	AUROC, AUPRC	NA
153	2025-10-06	A deep learning model for estimating sedation levels using heart rate variability and vital signs: a retrospective cross-sectional study at a center in South Korea 2024-Nov, Acute and critical care IF:1.7Q3 DOI:10.4266/acc.2024.01200 PMID:39600246	研究论文	开发基于心率变异性和生命体征的深度学习模型，用于预测儿科患者的镇静水平	首次结合心率变异性参数和生命体征开发深度学习模型，实现儿科患者镇静水平的自动连续监测	单中心回顾性研究，需要多中心验证以确立更广泛的适用性	开发能够预测儿科重症患者有效和安全镇静水平的深度学习模型	儿科重症监护病房的患儿	医疗人工智能	重症监护	心电图波形分析，心率变异性参数提取	深度学习	生理信号数据，生命体征数据	324名患者的4,193个特征集	NA	1D ResNet	AUROC, AUPRC	NA
154	2025-10-06	Three-Dimensional Thermal Tomography with Physics-Informed Neural Networks 2024-11-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120140 PMID:39728902	研究论文	本研究利用物理信息神经网络进行三维热层析成像，从表面温度数据重建内部温度场	将物理约束（热方程）嵌入损失函数，结合统计不确定性训练，提高了在非理想条件下的鲁棒性	对于较大尺寸物体（特别是远离表面的区域），在非理想条件下预测能力会下降	开发高精度的非侵入式热成像技术，用于内部温度场重建	人体等具有小温度梯度的生物体	计算机视觉	NA	热层析成像	CNN	温度数据	小型体模（如直径10厘米）	NA	3D CNN	准确性	NA
155	2025-10-06	STANet: A Novel Spatio-Temporal Aggregation Network for Depression Classification with Small and Unbalanced FMRI Data 2024-11-28, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120138 PMID:39728900	研究论文	提出一种新型时空聚合网络STANet，用于解决小样本和不平衡fMRI数据的抑郁症分类问题	结合CNN和RNN捕获脑活动的时空特征，采用ICA进行时空信息聚合，使用多尺度深度卷积提取细节特征，并引入注意力-傅里叶门控循环单元分类器	基于小样本和不平衡fMRI数据，可能影响模型泛化能力	通过功能磁共振成像和人工智能技术改进抑郁症诊断	抑郁症患者的功能磁共振成像数据	医学影像分析	抑郁症	功能磁共振成像(fMRI), 独立成分分析(ICA)	CNN, RNN, GRU	功能磁共振成像数据	小样本不平衡数据	NA	STANet, AFGRU	准确率, AUC	NA
156	2025-10-06	Evolving and Novel Applications of Artificial Intelligence in Abdominal Imaging 2024-11-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10110133 PMID:39590942	综述	本文评估人工智能在腹部影像学领域的当前应用现状，重点关注诊断优化、工作流程改进和定量成像技术	系统梳理AI在腹部多器官（肝胆、胰腺、胃、结肠等）病理诊断与鉴别的最新应用，并强调放射组学和深度学习在组织特性量化分析中的创新价值	存在技术、伦理和法律方面的持续挑战	评估人工智能在腹部影像学中的发展现状与临床应用价值	腹部器官（肝胆、胰腺、胃、结肠、肾脏、肾上腺、脾脏）的病理诊断与组织特性分析	医学影像分析	腹部多器官疾病	放射组学，深度学习	深度学习模型	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
157	2025-10-06	A systematic review of deep learning-based denoising for low-dose computed tomography from a perceptual quality perspective 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00419-7 PMID:39465112	系统综述	从感知质量角度系统综述深度学习在低剂量CT去噪中的应用	专注于从感知质量角度分析LDCT去噪方法，强调平衡感知质量与诊断质量的重要性	当前基准测试存在显著局限性，感知质量评估具有主观性	改善低剂量CT图像的感知质量，生成临床实践中偏好的诊断质量图像	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	低剂量计算机断层扫描(LDCT)	GAN	医学图像	NA	NA	NA	PSNR, SSIM	NA
158	2025-10-06	Artificial intelligence in endodontics: Data preparation, clinical applications, ethical considerations, limitations, and future directions 2024-11, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.14128 PMID:39075670	综述	本文全面回顾了人工智能在牙髓病学中的数据准备、临床应用、伦理考量、局限性与未来发展方向	系统梳理了AI在牙髓病学应用的技术与伦理维度，并首次整合评估指标、实际应用与临床实施障碍的综合分析框架	模型可解释性不足、泛化能力有限、临床实践采纳度低	探讨人工智能在牙髓病学领域的应用潜力与实施路径	牙髓病学领域的AI技术应用	医疗人工智能	牙髓疾病	深度学习	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
159	2025-10-06	Artificial intelligence in endodontics: Fundamental principles, workflow, and tasks 2024-11, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.14127 PMID:39056554	综述	本文系统阐述了人工智能在牙髓病学中的基本原理、工作流程和具体应用	首次针对牙髓病学领域系统梳理AI技术框架，填补临床医生对机器学习基础知识的认知空白	属于叙述性综述，未包含原始实验数据验证	促进人工智能在牙髓病学领域的理解与应用	牙髓病学临床实践与教育	计算机视觉,自然语言处理	牙髓疾病	NA	神经网络	影像数据,文本数据	NA	NA	NA	NA	NA
160	2025-10-06	Advancing dermoscopy through a synthetic hair benchmark dataset and deep learning-based hair removal 2024-11, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.11.116003 PMID:39564076	研究论文	开发用于皮肤镜图像脱毛的合成毛发基准数据集和深度学习模型	创建了模拟多种毛发类型和尺寸的合成毛发皮肤镜图像数据集，并设计了专注于有效脱毛同时保留黑色素瘤病变完整性的CNN模型	NA	提高皮肤镜图像清晰度以改善黑色素瘤早期检测	皮肤镜图像中的毛发和黑色素瘤病变	计算机视觉	黑色素瘤	皮肤镜检查	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA