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
1	2025-11-17	A protein fitness predictive framework based on feature combination and intelligent searching 2024-Dec, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5211 PMID:39548358	研究论文	提出一种基于特征组合和智能搜索的蛋白质适应性预测框架scut_ProFP	整合特征组合和特征选择技术，实现从有限蛋白质序列中提取最相关功能特征信息，并能从低阶突变体泛化到高阶突变体	未明确说明模型对超大规模数据集的扩展性及计算效率	开发高效的蛋白质适应性预测方法以支持蛋白质工程	蛋白质序列及其适应性（fitness）值	机器学习	NA	特征组合、特征选择	NA	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
2	2025-11-14	Diagnostic Performance of Deep Learning Applications in Hepatocellular Carcinoma Detection Using Computed Tomography Imaging 2024-12-30, The Turkish journal of gastroenterology : the official journal of Turkish Society of Gastroenterology DOI:10.5152/tjg.2024.24538 PMID:39760649	研究论文	本研究利用基于YOLO架构的深度学习技术增强CT图像中肝细胞癌的检测能力	首次将YOLO架构应用于肝细胞癌的CT图像检测，显著超越传统诊断方法的准确率	样本量相对有限（122名患者），需要更大规模数据验证	提高肝细胞癌的早期检测准确率，改善患者预后	肝细胞癌患者的CT图像	计算机视觉	肝细胞癌	CT成像	YOLO	医学图像	122名患者的1290张CT图像	NA	YOLO	精确率,召回率,准确率,特异性,敏感性	NA
3	2025-11-08	ConoDL: a deep learning framework for rapid generation and prediction of conotoxins 2024-Dec-26, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-024-00582-0 PMID:39724258	研究论文	提出一个名为ConoDL的深度学习框架，用于快速生成和预测芋螺毒素	结合迁移学习和大语言模型解决芋螺毒素生成中的数据限制问题，并生成具有新型半胱氨酸支架的人工芋螺毒素	芋螺毒素数据有限且结构复杂，限制了深度学习模型的应用	开发新型方法探索芋螺毒素的分子空间	芋螺毒素（小型二硫键丰富的生物活性肽）	机器学习	NA	深度学习	LLM	序列数据	NA	NA	ConoGen, ConoPred	序列和结构水平的肽特性评估	NA
4	2025-10-28	Deep learning analysis of histopathological images predicts immunotherapy prognosis and reveals tumour microenvironment features in non-small cell lung cancer 2024-Dec, British journal of cancer IF:6.4Q1 DOI:10.1038/s41416-024-02856-8 PMID:39455880	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习分析H&E组织病理图像的免疫检查点抑制剂预后预测模型	首次基于H&E染色图像开发免疫相关病理预后特征，采用改进的ResNet模型结合渐进式增长策略和AdamW优化器	样本量相对有限，仅包含本地队列106例和TCGA队列899例患者	预测非小细胞肺癌患者对免疫检查点抑制剂的治疗反应和预后	非小细胞肺癌患者的H&E染色组织病理图像	数字病理	肺癌	H&E染色	CNN	图像	本地队列106例，TCGA队列899例	PyTorch	ResNet18-PG	AUC, 召回率, 风险比, 对数秩检验P值	NA
5	2025-10-05	Multiclass arrhythmia classification using multimodal smartwatch photoplethysmography signals collected in real-life settings 2024-Dec-13, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5463126/v1 PMID:39711547	研究论文	本研究开发了一种基于智能手表光电容积脉搏波信号的多模态深度学习模型，用于在真实生活环境中检测三种心律失常	使用真实生活环境中收集的多模态数据，提出计算效率高的1D双向门控循环单元模型，在保持高房颤检测精度的同时显著提高了房性/室性早搏的检测灵敏度	样本量相对有限（106名受试者），需要在更大规模人群中进一步验证	开发能够在真实生活环境中准确分类多种心律失常的智能手表监测系统	心律失常患者，包括房颤和房性/室性早搏	医疗人工智能	心血管疾病	光电容积脉搏波，加速度计，心率监测	深度学习	时序信号数据（PPG，加速度计，心率）	106名受试者，两周连续监测数据	NA	1D双向门控循环单元	灵敏度，准确率，宏平均ROC曲线下面积	NA
6	2025-10-05	Comparison of Vendor-Pretrained and Custom-Trained Deep Learning Segmentation Models for Head-and-Neck, Breast, and Prostate Cancers 2024-Dec-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14242851 PMID:39767212	研究论文	比较商业预训练和定制训练深度学习分割模型在头颈癌、乳腺癌和前列腺癌中的性能表现	首次系统评估本地患者数据和临床特征对商业深度学习分割模型性能的影响，并证明定制训练模型的优越性	样本量相对有限，仅包含210名患者，且仅评估了三种癌症类型	评估商业预训练和定制训练深度学习分割模型在头颈癌、乳腺癌和前列腺癌中的性能差异	头颈癌、乳腺癌和前列腺癌患者的临床CT扫描图像和风险器官轮廓	医学影像分析	头颈癌,乳腺癌,前列腺癌	临床CT扫描	深度学习分割模型	医学影像	210名患者（53名头颈癌、49名左乳腺癌、55名右乳腺癌、53名前列腺癌）	供应商提供的深度学习训练工具包	NA	Dice相似系数,平均表面距离	NA
7	2025-10-05	Cardiovascular care with digital twin technology in the era of generative artificial intelligence 2024-Dec-01, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae619 PMID:39322420	综述	本文综述数字孪生技术在心血管医学中的应用及其与生成式人工智能结合的未来发展前景	探讨生成式人工智能如何增强心血管数字孪生的预测能力和应用范围	NA	总结数字孪生在心血管医学中的现状并展望其未来应用潜力	心血管数字孪生技术及其临床应用	数字病理	心血管疾病	多模态数据整合	生成模型,机器学习	生理数据,环境数据,医疗数据	NA	NA	NA	NA	NA
8	2025-10-05	A versatile attention-based neural network for chemical perturbation analysis and its potential to aid surgical treatment: an experimental study 2024-Dec-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001781 PMID:39017949	研究论文	提出一种基于注意力机制的神经网络ACTIN，用于化学扰动分析并辅助外科治疗	结合图卷积和Transformer机制，仅需少量训练数据即可实现最先进性能，通过化学元素嵌入差异和注意力机制识别可能干扰特定细胞系的药效团	仅使用393个训练实例进行验证，样本量相对较小	开发灵活高效的药物发现方法以辅助外科治疗	化学药效团和基因表达数据	机器学习	COVID-19	转录组数据分析	图卷积网络,Transformer	药物数据,转录组数据	393个训练实例	NA	ACTIN（基于注意力机制的卷积转置融合网络）	NA	NA
9	2025-10-05	Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in amyotrophic lateral sclerosis with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms 2024-Dec-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.22.573083 PMID:38187588	研究论文	通过单核转录组测序和深度学习模型研究肌萎缩侧索硬化症中眶额皮质的细胞类型特异性转录特征和选择性多聚腺苷酸化机制	开发了APA-Net深度学习模型整合转录序列和RNA结合蛋白表达谱，首次在ALS/FTLD中系统解析细胞类型特异性APA调控模式	样本量相对有限，仅针对特定脑区（眶额皮质）进行分析	揭示ALS和FTLD神经退行性疾病的细胞类型特异性病理机制	C9orf72相关ALS（伴或不伴FTLD）和散发性ALS患者的眶额皮质组织	生物信息学, 深度学习	肌萎缩侧索硬化症, 额颞叶变性	单核RNA测序, 深度学习	深度学习模型	单核转录组数据, RNA序列数据, 蛋白质表达数据	C9orf72相关ALS和散发性ALS病例的眶额皮质样本	NA	APA-Net	NA	NA
10	2025-10-05	International Validation of Echocardiographic AI Amyloid Detection Algorithm 2024-Dec-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.14.24319049 PMID:39763545	研究论文	本研究通过国际多中心验证了一种基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在心脏淀粉样变性检测中的性能	开发了首个基于胸骨旁长轴和心尖四腔心切面视频的计算机视觉算法，并在多国际中心验证其检测心脏淀粉样变性的能力	回顾性病例对照研究设计，罕见疾病样本可能有限	验证人工智能算法在心脏淀粉样变性检测中的诊断性能	心脏淀粉样变性患者和对照组的超声心动图研究	计算机视觉	心脏淀粉样变性	经胸超声心动图	深度学习	视频	多国际中心回顾性病例对照研究，具体样本数未明确说明	NA	EchoNet-LVH	AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
11	2025-10-05	Accuracy of Machine Learning in Detecting Pediatric Epileptic Seizures: Systematic Review and Meta-Analysis 2024-12-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/55986 PMID:39661965	系统评价与荟萃分析	通过系统评价和荟萃分析评估机器学习在儿科癫痫发作检测中的准确性	首次对机器学习在儿科癫痫发作检测中的性能进行系统性量化评估，并比较了传统机器学习与深度学习的表现差异	纳入研究数量有限（28项），存在发表偏倚风险，各研究间方法学异质性可能影响结果	评估机器学习在儿科癫痫发作检测中的有效性，为智能工具开发提供循证依据	儿科癫痫患者的脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图（EEG）	机器学习, 深度学习	脑电图信号	28项原始研究（15项ML研究，13项DL研究）	NA	NA	C-index, 灵敏度, 特异性, 准确率	NA
12	2025-10-05	Leveraging Large Language Models for Improved Understanding of Communications With Patients With Cancer in a Call Center Setting: Proof-of-Concept Study 2024-12-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63892 PMID:39661975	研究论文	本研究评估GPT-4在癌症患者电话咨询意图分类中的性能，并与传统深度学习模型进行比较	首次在癌症患者呼叫中心场景中系统评估GPT-4的上下文学习能力，无需大量标注数据即可实现意图分类	提示设计和类别定义需要进一步优化，以充分发挥其在医疗实践中的潜力	评估大型语言模型在癌症患者电话咨询意图分类中的性能表现	癌症患者的电话咨询记录	自然语言处理	癌症	电话咨询记录分析	GPT-4, LSTM, BERT	文本	430,355个句子（来自2016-2020年癌症患者电话咨询）	NA	GPT-4, LSTM, BERT	准确率	NA
13	2025-10-05	Sex-and Stress-Dependent Plasticity of a Corticotropin Releasing Hormone / GABA Projection from the Basolateral Amygdala to Nucleus Accumbens that Mediates Reward Behaviors 2024-Dec-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.30.626183 PMID:39651305	研究论文	本研究揭示了基底外侧杏仁核向伏隔核的CRH/GABA投射在调控奖赏行为中的性别和压力依赖性可塑性	首次发现CRH+/GABA能BLA-NAc投射在调控奖赏行为中具有性别特异性功能差异，并通过全脑成像揭示了该投射的性别和早期逆境依赖性神经支配模式差异	研究主要基于小鼠模型，结果向人类转化的适用性需要进一步验证；化学遗传学操作的长期效应未充分探讨	探究早期逆境导致的奖赏行为性别差异的神经环路机制	成年雄性和雌性CRH-Cre转基因小鼠	神经科学	情感障碍	化学遗传学(DREADDs)、免疫染色、电生理记录、组织透明化、光片荧光显微镜、深度学习	深度学习	图像数据、电生理数据、行为数据	成年雄性和雌性CRH-Cre小鼠，分为对照组和早期逆境组	深度学习流程	NA	NA	NA
14	2025-10-05	Linking transcriptome and morphology in bone cells at cellular resolution with generative AI 2024-Dec-31, Journal of bone and mineral research : the official journal of the American Society for Bone and Mineral Research IF:5.1Q1 DOI:10.1093/jbmr/zjae151 PMID:39303095	观点文章	探讨生成式AI在细胞分辨率下整合骨细胞转录组与形态学数据的潜力与应用前景	首次系统提出将生成式AI应用于骨细胞多模态数据整合，实现细胞分辨率下的转录组与形态学关联分析	骨单细胞数据存在技术偏差、重要骨细胞类型缺乏分析、空间信息不足等问题需要解决	推动生成式AI在骨细胞生物学研究中的应用发展	骨细胞	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	骨骼疾病	单细胞测序,空间转录组学	生成式AI	组织学图像,单细胞分子数据,空间转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
15	2025-10-05	Deep learning based binary classification of diabetic retinopathy images using transfer learning approach 2024-Dec, Journal of diabetes and metabolic disorders IF:1.8Q4 DOI:10.1007/s40200-024-01497-1 PMID:39610484	研究论文	提出基于迁移学习的深度学习二分类方法，用于糖尿病视网膜病变图像的自动诊断	使用20种预训练网络进行迁移学习，结合三种鲁棒数据集，通过数据预处理和增强技术提升模型性能	仅进行二分类（健康/不健康），未细分糖尿病视网膜病变的严重程度等级	开发准确的糖尿病视网膜病变自动检测系统，实现早期诊断	糖尿病患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习，迁移学习	CNN	医学图像	来自三个数据库（DRD-EyePACS、IDRiD、APTOS-2019）的组合数据集	NA	ResNet101, 及其他19种预训练网络（分为Series、DAG和轻量级三类）	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, ROC-AUC	NA
16	2025-10-05	Using machine learning to identify risk factors for short-term complications following thumb carpometacarpal arthroplasty 2024-Dec, Journal of hand and microsurgery IF:0.3Q4 DOI:10.1016/j.jham.2024.100156 PMID:39669732	研究论文	本研究使用机器学习技术分析拇指腕掌关节成形术后的短期并发症风险因素	首次在拇指CMC关节成形术领域应用多种机器学习算法进行并发症预测，并识别关键风险因素	模型预测性能中等（AUC 0.55-0.61），仅使用30天短期随访数据	预测拇指腕掌关节成形术后短期并发症和再手术风险	接受拇指CMC关节成形术的患者	机器学习	骨关节炎	机器学习分析	Random Forest, Elastic-Net Regression, XGBoost, Neural Network	临床数据	7711例手术病例	NA	随机森林、弹性网络回归、极端梯度提升树、神经网络	AUC	NA
17	2025-10-06	Enhancing predictive analytics in mandibular third molar extraction using artificial intelligence: A CBCT-Based study 2024-Dec, The Saudi dental journal DOI:10.1016/j.sdentj.2024.11.007 PMID:40952877	研究论文	本研究开发了一种基于CBCT报告的人工智能预测模型，用于预测下颌第三磨牙拔除的难度	首次将基于规则的NLP算法与深度学习神经网络相结合，从CBCT报告中自动提取特征并预测拔牙难度	回顾性研究设计，样本量相对有限（738例CBCT报告）	开发AI驱动的预测模型来评估下颌第三磨牙拔除的复杂性	下颌第三磨牙的CBCT影像报告	自然语言处理	口腔疾病	CBCT（锥形束CT）	深度学习神经网络	文本数据（CBCT报告）	738份CBCT报告（训练集556份，验证集182份）	NA	深度学习神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
18	2025-10-06	RiskPath: Explainable deep learning for multistep biomedical prediction in longitudinal data 2024-Dec-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.19.24313909 PMID:39371168	研究论文	开发用于纵向数据多步生物医学预测的可解释深度学习工具箱RiskPath	结合理论指导的优化方法指定最优模型拓扑结构，提供预测因子重要性随时间变化映射和可视化功能	NA	开发适用于风险分层的可解释时间序列AI方法	纵向队列数据中的疾病风险预测	机器学习	NA	时间序列分析	深度学习	纵向时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
19	2025-10-06	Enhanced human activity recognition in medical emergencies using a hybrid deep CNN and bi-directional LSTM model with wearable sensors 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82045-y PMID:39730745	研究论文	提出一种结合深度CNN和双向LSTM的混合模型，通过可穿戴传感器数据提升医疗紧急情况下的人类活动识别能力	首次将CNN-BiLSTM模型与欠采样技术结合用于人类活动识别，在公开数据集上取得显著性能提升	仅使用两个公开数据集进行验证，未在更多样化的实际场景中测试	提高医疗紧急情况下人类活动识别的准确性和可靠性	通过可穿戴传感器采集的人类活动数据，特别关注老年人跌倒和异常动作识别	机器学习	老年疾病	可穿戴传感器数据采集	CNN, BiLSTM	传感器时序数据	MHEALTH和Actitracker两个公开数据集	NA	CNN-BiLSTM混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
20	2025-10-06	Deep learning-assisted detection of psychoactive water pollutants using behavioral profiling of zebrafish embryos 2024-12-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136358 PMID:39486333	研究论文	本研究结合斑马鱼胚胎行为表型分析和深度学习技术，开发了一种检测水中精神活性污染物的新方法	首次将斑马鱼胚胎行为分析与深度学习相结合用于水污染物检测，提供了一种环保经济的检测新视角	模型准确率为65.35%，仍有提升空间；仅针对17种精神活性化合物进行研究	开发新型水污染物检测方法，推进环境毒理学研究和水污染控制	斑马鱼胚胎	计算机视觉	NA	行为表型分析	CNN	视频行为轨迹数据	17种精神活性化合物，环境相关浓度（1和10 μg/L），5和6天受精后斑马鱼胚胎	NA	ResNet101	准确率	NA