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
21	2025-10-06	Machine Learning and Deep Learning for Diagnosis of Lumbar Spinal Stenosis: Systematic Review and Meta-Analysis 2024-12-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54676 PMID:39715552	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估传统机器学习和深度学习模型在腰椎管狭窄症诊断中的性能	首次对机器学习和深度学习在腰椎管狭窄症诊断中的研究进行系统评价和荟萃分析	纳入研究数量有限（12项），部分研究存在偏倚风险，模型在真实临床环境中的可靠性不足	评估传统机器学习或深度学习模型在诊断腰椎管狭窄症中的性能表现	15,044名腰椎管狭窄症患者	机器学习	腰椎管狭窄症	NA	传统机器学习,深度学习	NA	15,044名患者	NA	NA	灵敏度,特异度,诊断比值比,阳性似然比,阴性似然比,受试者工作特征曲线下面积	NA
22	2025-10-06	Exploring the Applications of Explainability in Wearable Data Analytics: Systematic Literature Review 2024-12-24, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/53863 PMID:39718820	系统文献综述	本文系统回顾了可解释人工智能在可穿戴设备数据分析中的应用现状	首次系统梳理了可穿戴技术领域可解释性方法的应用情况，特别关注了医疗健康场景	用户评估方面存在不足，需要更多用户参与开发过程	探索可解释人工智能在可穿戴设备中的应用可能性	涉及可穿戴设备、传感器或手机的技术研究，使用量化自我数据	机器学习	NA	可解释人工智能	机器学习,深度学习	可穿戴设备数据	分析了25篇研究论文	NA	NA	NA	NA
23	2025-10-06	Automated Measurement of Effective Radiation Dose by 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography 2024-12-23, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120151 PMID:39728913	研究论文	开发基于深度学习的自动化程序用于标准化测量18F-PET/CT检查中的辐射剂量	通过集成深度学习模型开发自动化辐射剂量计算程序，有效消除操作者间变异性	样本量相对较小（n=30和n=42），仅针对躯干PET/CT检查	开发标准化测量PET/CT检查中辐射剂量的自动化程序	18F-PET/CT检查中的辐射剂量测量	医学影像分析	NA	PET/CT成像，深度学习分割	深度学习	医学影像数据	72个PET/CT检查样本（30个用于验证，42个用于设备比较）	NA	TotalSegmentator	相关性分析（r2），重复性，再现性，统计显著性（p值）	NA
24	2025-10-06	Noise Reduction in Brain CT: A Comparative Study of Deep Learning and Hybrid Iterative Reconstruction Using Multiple Parameters 2024-12-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120147 PMID:39728909	研究论文	比较深度学习重建与混合迭代重建在脑部CT中的噪声降低效果	首次系统比较DLR和HIR在不同切片厚度、管电流和成像对象下的噪声降低性能	样本量较小（仅11名患者），缺乏多中心验证	评估脑部CT中不同重建方法的噪声降低效果	16cm剂量体模、头部体模和11名患者的脑部CT图像	医学影像处理	脑部疾病	计算机断层扫描(CT)	深度学习重建(DLR)	CT图像	11名患者加两种体模	NA	NA	噪声降低比率, 视觉图像质量评估	NA
25	2025-10-06	Crucial rhythms and subnetworks for emotion processing extracted by an interpretable deep learning framework from EEG networks 2024-12-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae477 PMID:39707986	研究论文	提出一种结合注意力机制和领域对抗策略的深度学习框架，从EEG脑网络中提取可解释特征用于情绪识别	首次将注意力机制与领域对抗策略结合，从脑网络中提取判别性和可解释性特征，并揭示情绪处理的关键节律和子网络结构	方法仅在特定EEG数据集上验证，需要进一步在不同人群和实验条件下测试	开发可解释的深度学习方法来识别情绪状态并揭示情绪处理的神经机制	EEG脑网络和情绪状态	机器学习	NA	脑电图(EEG)	深度学习,注意力机制,领域对抗网络	EEG脑网络数据	SEED数据集和实验室记录的EEG数据	NA	注意力机制,领域对抗模块	分类准确率	NA
26	2025-10-06	RNA language models predict mutations that improve RNA function 2024-12-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54812-y PMID:39638800	研究论文	本文开发了GARNET数据库和基于GPT的RNA生成模型，用于预测能提高RNA功能的突变	创建了首个将RNA序列与生物表型（最适生长温度）关联的数据库，并开发了序列和结构感知的RNA生成模型	RNA结构预测仍受限于高质量参考数据的缺乏	理解RNA序列、结构和功能之间的联系，预测能提高RNA热稳定性的突变	结构化RNA，特别是核糖体RNA	自然语言处理	NA	RNA测序，深度学习	GPT	RNA序列数据，结构数据	基于基因组分类数据库（GTDB）参考生物的RNA序列	NA	GPT-like模型	NA	NA
27	2025-10-06	Deep learning models for predicting plant uptake of emerging contaminants by including the role of plant macromolecular compositions 2024-12-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.135921 PMID:39305592	研究论文	本研究应用深度学习模型预测新兴污染物在植物中的吸收，通过纳入植物大分子组成提高预测准确性	首次将植物根系大分子组成与化学性质结合，采用多种深度学习模型预测污染物吸收，相比传统机制模型显著提升准确性	模型性能仍有提升空间，TSCF预测的确定系数最高为0.67，且仅使用九种化学性质和两种植物大分子组成	提高新兴污染物在植物中吸收的预测准确性	植物对新兴污染物的吸收过程	机器学习	NA	深度学习建模	DNN, RNN, LSTM	化学性质和植物组成数据	NA	NA	深度神经网络，循环神经网络，长短期记忆网络	确定系数(R), 均方误差(MSE)	NA
28	2025-10-06	Rapid and noninvasive estimation of human arsenic exposure based on 4-photo-set of the hand and foot photos through artificial intelligence 2024-12-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136003 PMID:39378597	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能分析手足照片的非侵入性砷暴露评估方法	首次利用深度学习技术通过手足照片特征实现非侵入性砷暴露评估	二元分类面临数据不平衡和稀疏性问题，数据量有限	开发非侵入性砷暴露预测方法	人类手足皮肤特征与砷暴露关系	计算机视觉	皮肤癌	摄影图像分析	深度学习	图像	2497名受试者的9988张手足照片	NA	NA	AUC,召回率,精确度	NA
29	2025-10-06	Deep learning-based binary classification of beta-amyloid plaques using 18 F florapronol PET 2024-Dec-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001904 PMID:39350612	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的二分类模型，用于通过18F florapronol PET图像对β-淀粉样蛋白斑块沉积进行分类	首次将卷积神经网络应用于18F florapronol PET图像的淀粉样蛋白斑块二分类，展示了深度学习在阿尔茨海默病诊断中的潜力	研究为回顾性研究，样本量相对有限（175例患者），且仅使用单一医疗中心的数据	开发辅助工具以提高阿尔茨海默病临床诊断的准确性	疑似轻度认知障碍或痴呆的患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	18F florapronol PET/CT成像	CNN	PET图像	175例患者（77名男性，98名女性），其中阳性62例，阴性113例	NA	NA	准确率, AUC	NA
30	2025-10-06	Early multi-cancer detection through deep learning: An anomaly detection approach using Variational Autoencoder 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104751 PMID:39571772	研究论文	本研究开发了一种基于变分自编码器的深度学习模型，用于通过转录组数据早期检测多种癌症	采用异常检测方法将癌症视为转录组数据中的异常模式，不局限于特定癌症类型	仅使用了六种癌症类型的数据进行训练和验证	开发能够早期检测多种癌症的深度学习模型	转录组数据中的癌症异常模式	机器学习	多癌种	转录组测序	VAE	转录组数据	TCGA和GTEx数据库中的六种癌症数据	NA	变分自编码器	准确率, 召回率	NA
31	2025-10-06	Structural analysis and intelligent classification of clinical trial eligibility criteria based on deep learning and medical text mining 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104753 PMID:39603550	研究论文	提出基于深度学习和医学文本挖掘的临床试验资格标准自动分类模型CTEC-AC	整合ClinicalBERT和MetaMap增强特征表达，构建可计算解释的临床试验资格标准分类体系	仅基于ClinicalTrials.gov的2500项临床试验数据，分类体系需专家验证	提升临床试验效率、质量和创新能力	临床试验资格标准文本	自然语言处理	NA	医学文本挖掘	ClinicalBERT, 层次聚类	文本	2500项临床试验生成的20000多条资格标准数据	NA	BERT	宏平均F1分数	NA
32	2025-10-06	How to identify patient perception of AI voice robots in the follow-up scenario? A multimodal identity perception method based on deep learning 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104757 PMID:39631488	研究论文	基于深度学习的多模态身份感知方法识别患者对AI语音机器人的感知	提出结合文本和音频特征的多模态身份感知模型，采用迁移学习方法融合BERT、TextCNN、AST和LSTM等多种深度学习技术	数据集仅包含2030个患者响应样本，需进一步扩大样本规模验证模型泛化能力	识别患者对AI语音机器人的感知状态以优化随访流程	医院患者的随访响应数据	自然语言处理, 语音识别	NA	深度学习, 迁移学习	BERT, TextCNN, AST, LSTM, 自注意力机制	音频, 文本	2030个患者响应录音及对应文本，另加144个跨科室验证样本	TensorFlow, PyTorch	BERT, TextCNN, AST, LSTM, 自注意力融合网络	精确率, AUC, 准确率	NA
33	2025-10-06	Sleep apnea test prediction based on Electronic Health Records 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104737 PMID:39489457	研究论文	基于电子健康记录开发预测模型，预测个体50岁后是否会接受睡眠呼吸暂停测试	引入RankLi方法进行时序变量选择，并研究按EHR记录数量进行亚组建模的有效性	未明确说明研究样本的具体来源和数据集规模	开发早期预测睡眠呼吸暂停测试需求的模型	潜在保险会员的电子健康记录数据	机器学习	睡眠呼吸暂停	电子健康记录分析	CNN, LSTM, Random Forest, Logistic Regression	时序医疗记录	NA	NA	1-CNN	平衡准确率, AUC	NA
34	2025-10-06	Automated Characterization of Abdominal MRI Exams Using Deep Learning 2024-Dec-09, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5334453/v1 PMID:39711527	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习方法，用于自动分类腹部MRI图像的序列、方向和对比度	针对腹部MRI开发了三个专门的CNN模型，能够同时分类12种序列、4种方向和2种对比度类别	研究仅针对腹部MRI，未验证在其他身体部位的适用性	开发标准化的MRI序列识别和标注方法，以支持多中心MRI数据的机器学习研究	腹部磁共振成像图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	CNN	图像	NA	NA	CNN	准确率	NA
35	2025-10-06	Assessment of Gender Differences in Letters of Recommendation for Physical Therapy Residency Applications 2024-Dec-01, Journal, physical therapy education DOI:10.1097/JTE.0000000000000337 PMID:38640081	研究论文	本研究通过自然语言处理分析物理治疗住院医师申请推荐信中的性别差异	首次在物理治疗住院医师申请中采用综合自然语言处理方法识别推荐信的性别差异	仅分析单一机构的三个住院医师项目，样本来源有限	评估物理治疗住院医师申请推荐信中存在的性别差异和潜在隐性偏见	768封来自256份物理治疗住院医师申请的推荐信	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习	文本	768封推荐信（2014-2020年来自3个物理治疗住院医师项目）	NA	NA	词数统计、主题分析、心理语言学分析	NA
36	2025-10-06	Multimodal AI Combining Clinical and Imaging Inputs Improves Prostate Cancer Detection 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001102 PMID:39074400	研究论文	本研究开发了一种结合临床参数和MRI深度学习特征的多模态AI系统，用于提高临床显著性前列腺癌的检测准确率	首次将临床参数（前列腺特异性抗原、前列腺体积、年龄）与MRI深度学习特征相结合，并比较了早期融合和晚期融合两种信息融合方法	回顾性研究设计，仅使用双参数MRI，未包含所有可能的临床参数	提高临床显著性前列腺癌在MRI上的诊断准确性	疑似临床显著性前列腺癌（ISUP≥2）的患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像，深度学习	深度学习模型	医学影像，临床数据	932例双参数前列腺MRI检查，来自2个医疗中心	NA	NA	AUC，接收者操作特征曲线比较	NA
37	2025-10-06	Accelerated High-Resolution Deep Learning Reconstruction Turbo Spin Echo MRI of the Knee at 7 T 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001095 PMID:38960863	研究论文	本研究比较了7T膝关节磁共振成像中采用深度学习重建与传统算法重建的并行成像加速图像质量	首次在7T膝关节TSE成像中应用深度学习重建算法，并在4倍并行成像加速条件下显著提升图像质量	单中心研究，样本量较小（23名健康志愿者），未包含患者群体	评估深度学习重建算法在加速高分辨率膝关节MRI中的图像质量表现	健康志愿者的膝关节	医学影像分析	骨科疾病	涡轮自旋回波磁共振成像，并行成像加速	深度学习	磁共振图像	23名健康志愿者（15名男性，8名女性），平均年龄32.0±8.1岁	NA	NA	图像对比度，清晰度，伪影，噪声，整体质量评分	NA
38	2025-10-06	Deep Learning Reconstructed New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-A Prospective Comparison With Conventional 3 T MRI 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001093 PMID:38857414	研究论文	比较深度学习重建0.55T膝关节MRI与传统3T MRI在图像质量、结构异常识别和诊断信心方面的表现	首次前瞻性评估新型0.55T MRI系统结合深度学习重建算法在膝关节成像中的应用价值	样本量较小（26名患者），仅针对创伤后膝关节疼痛患者	评估深度学习重建低场强MRI在膝关节成像中的诊断性能	26名创伤后膝关节疼痛患者（5名女性）	医学影像分析	膝关节损伤	磁共振成像（MRI），深度学习重建	深度学习算法	医学影像	26名患者，52组配对的0.55T和3T MRI检查	NA	NA	Cohen kappa系数，图像质量评分，诊断信心水平	NA
39	2025-10-06	Automatic sleep staging based on 24/7 EEG SubQ (UNEEG medical) data displays strong agreement with polysomnography in healthy adults 2024-Dec, Sleep health IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.sleh.2024.08.007 PMID:39406630	研究论文	基于24/7皮下脑电图数据的自动睡眠分期与多导睡眠图在健康成人中表现出高度一致性	首次使用UNEEG医疗的24/7皮下脑电图设备和深度学习模型U-SleepSQ进行自动睡眠分期	研究样本仅包含22名健康成年人，未涉及睡眠障碍患者	评估双通道皮下脑电图自动睡眠分期的性能	22名健康成年人，每人1-6次记录	医疗人工智能	睡眠医学	皮下脑电图(SubQ EEG), 多导睡眠图(PSG)	深度学习	脑电图信号	22名健康成年人，共1-6次记录/人	NA	U-SleepSQ（基于U-Sleep的微调模型）	准确率, 特异性, 敏感性, kappa系数, F1分数, Cohen's κ系数, 宏F1分数, Bland-Altman分析	NA
40	2025-10-06	Time is encoded by methylation changes at clustered CpG sites 2024-Dec-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.03.626674 PMID:39677642	研究论文	通过超深度测序和深度学习分析揭示DNA甲基化在成簇CpG位点的变化如何编码时间信息	发现年龄依赖性DNA甲基化变化呈区域性发生在多个相邻CpG位点，并首次使用单分子模式进行年龄预测	研究主要基于血液样本，其他组织类型的适用性需要进一步验证	探索DNA甲基化变化作为时间测量机制的生物学原理	健康个体的血液样本	机器学习	NA	超深度测序，单分子DNA甲基化分析	深度学习	DNA甲基化测序数据	300多份血液样本，包含10年纵向样本	NA	NA	中位误差	NA