深度学习在生物医药领域中的应用

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
21	2025-08-29	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	利用人工智能分析手足照片，开发非侵入性方法预测人体砷暴露水平	首次应用深度学习技术，通过手足照片视觉特征实现砷暴露的非侵入性评估	二元分类面临数据不平衡和稀疏性挑战，模型精度有待提升	开发基于人工智能的砷暴露快速非侵入性评估方法	人体手足皮肤特征与砷暴露水平的关联性	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	AI算法（具体架构未明确说明）	图像	2497名受试者的9988张手足照片
22	2025-08-09	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	本研究旨在利用深度学习模型对阿尔茨海默病疑似患者的脑部PET图像中的淀粉样斑块沉积进行分类	使用卷积神经网络(CNN)对脑部PET图像进行淀粉样斑块沉积的二元分类，验证了该模型的高可靠性	研究为回顾性研究，样本量相对较小(175例患者)	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	数字病理学	阿尔茨海默病	18 F florapronol PET/CT成像	CNN	图像	175例患者(77男，98女)
23	2025-08-07	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	该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	提出了一种不局限于特定癌症类型的异常检测方法，利用变分自编码器处理未标记的大规模转录组数据	模型仅在六种癌症类型上进行了测试，可能需要更多数据验证其泛化能力	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检测	机器学习	癌症	转录组数据分析	变分自编码器（VAE）	转录组数据	使用了TCGA和GTEx数据库的数据，涉及六种癌症类型
24	2025-08-07	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	本文介绍了一种名为CTEC-AC的新模型，旨在将临床试验的资格标准结构化，以提高临床试验的效率、质量和创新能力	结合了ClinicalBERT和MetaMap两种强大方法增强资格标准的表达力，并采用层次聚类算法进行自动分类	未提及具体局限性	提高临床试验的效率、质量和创新能力	临床试验的资格标准	自然语言处理	NA	ClinicalBERT, MetaMap, 层次聚类算法	CTEC-AC	文本	2500项临床试验，生成超过20000条资格标准数据
25	2025-08-07	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	本研究构建了一个基于深度学习的多模态身份感知模型，用于识别患者对AI语音机器人的感知	提出了一种结合BERT、TextCNN、AST和LSTM的多模态特征提取与融合方法，用于识别患者对AI语音机器人的感知	研究样本仅限于2030条患者响应音频和文本数据，可能无法涵盖所有患者群体	提高AI语音机器人在出院后随访中的效果，优化随访流程并改善患者合作	患者对AI语音机器人的感知	自然语言处理	NA	深度学习	BERT, TextCNN, AST, LSTM	音频, 文本	2030条患者响应音频和文本数据
26	2025-08-07	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（EHR）开发预测模型，用于预测个体是否会在50岁后接受睡眠呼吸暂停测试	引入RankLi方法进行时间变量选择，并探讨了根据EHR记录数量进行控制匹配和子群建模的有效性	研究未提及模型在更广泛人群中的泛化能力或实际临床应用的可行性	提前识别可能需要进行睡眠呼吸暂停测试的个体	潜在需要进行睡眠呼吸暂停测试的保险成员	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）	RankLi方法、t检验	1-CNN、LSTM、随机森林、逻辑回归	电子健康记录（EHR）	未明确提及具体样本数量，但涉及男性和女性群体
27	2025-08-06	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	本研究利用卷积神经网络（CNN）自动分类腹部MRI的序列、方向和对比度	开发了三种专门的CNN模型，用于自动分类MRI图像的序列、方向和对比度，准确率高达96%以上	研究仅针对腹部MRI，未涵盖其他部位的MRI数据	开发一种标准化的方法来高效识别、表征和标记MRI序列，以促进MRI数据的多中心研究	腹部MRI图像	计算机视觉	NA	MRI	CNN	图像	NA
28	2025-08-06	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	本研究评估了物理治疗住院医师申请推荐信中存在的性别差异	首次在物理治疗住院医师申请中使用自然语言处理技术全面分析推荐信中的性别差异	研究仅基于单一机构的三个物理治疗住院医师项目的数据	识别物理治疗住院医师申请过程中潜在的隐性性别偏见	物理治疗住院医师申请者的推荐信	自然语言处理	NA	自然语言处理（包括基于规则和深度学习的方法）	NA	文本	来自256份申请的768封推荐信（2014-2020年期间）
29	2025-08-04	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	本研究探讨了结合临床参数和基于MRI的深度学习来提高临床显著性前列腺癌的诊断准确性	整合了临床参数和MRI深度学习的多模态AI方法，提高了前列腺癌检测的准确性	研究中未发现结合病变体积能提高诊断效果	提高临床显著性前列腺癌的诊断准确性	临床显著性前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	MRI, 深度学习	多模态AI, 早期融合和晚期融合方法	MRI图像, 临床参数	932例双参数前列腺MRI检查，来自2个机构
30	2025-08-04	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涡轮自旋回波（TSE）膝关节图像在不同并行成像加速因子下，通过深度学习（DL）和传统算法重建的图像质量	使用深度学习算法显著提高了4倍加速并行成像的高分辨率TSE图像质量	研究仅涉及健康志愿者，样本量较小（23人）	评估深度学习重建算法在加速7T膝关节MRI中的技术潜力	健康志愿者的膝关节MRI图像	医学影像	NA	7T涡轮自旋回波（TSE）MRI，并行成像加速	深度学习（DL）	MRI图像	23名健康志愿者（15男，8女）
31	2025-08-04	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	research paper	本研究比较了深度学习重建的0.55 T MRI与传统3 T MRI在膝关节疼痛患者中的图像质量、结构异常识别及分级以及读者信心水平	使用新型商业化的深度学习重建算法对0.55 T MRI图像进行重建，并与传统3 T MRI进行对比	样本量较小（26名患者），且仅针对膝关节疼痛患者进行研究	比较深度学习重建的0.55 T MRI与传统3 T MRI在膝关节检查中的表现	26名膝关节疼痛患者	digital pathology	knee pain	MRI	deep learning	image	26名患者（52次MRI检查）
32	2025-07-29	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	评估基于双通道皮下脑电图（EEG）的自动睡眠分期性能	使用UNEEG medical的24/7 EEG SubQ设备和深度学习模型U-SleepSQ进行自动睡眠分期，并与多导睡眠图（PSG）手动评分进行对比，显示出强一致性	研究样本仅包括22名健康成年人，可能无法代表更广泛的人群或患有睡眠障碍的患者	评估自动睡眠分期技术在健康成年人中的性能	22名健康成年人	数字病理学	NA	双通道皮下脑电图（EEG）	深度学习模型U-SleepSQ	EEG数据	22名健康成年人，每人1-6次记录
33	2025-07-26	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	通过分析健康个体血液样本中的DNA甲基化变化，揭示了时间编码的机制，并开发了高精度的年龄预测模型	发现年龄依赖性DNA甲基化变化以区域性和块状方式发生，利用深度学习模型显著提高了表观遗传时钟的预测精度	研究主要基于血液样本，可能不适用于其他组织类型	探究DNA甲基化变化如何编码时间信息并应用于年龄预测	300多份健康个体的血液样本	表观遗传学	NA	超深度测序、深度学习	深度学习模型	DNA甲基化数据	300多份血液样本
34	2025-07-25	An Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD 2024-Dec-27, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.06.24314939 PMID:39417095	研究论文	开发了一种名为PRESENT-SHD的集成深度学习算法，用于通过心电图图像自动检测和预测结构性心脏病	利用12导联心电图图像进行多种结构性心脏病的自动化检测和预测，提出了一种集成XGBoost模型PRESENT-SHD	研究依赖于特定医院和人群的数据，可能在其他人群中表现不同	开发一种自动化工具，用于结构性心脏病的早期筛查和风险分层	结构性心脏病患者的心电图图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN, XGBoost	图像	261,228份心电图来自93,693名患者，并在11,023名个体中进行了验证
35	2025-07-24	Space-for-time substitutions exaggerate urban bird-habitat ecological relationships 2024-12, The Journal of animal ecology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1365-2656.14194 PMID:39506196	research paper	该研究探讨了北美城市中鸟类数量下降与当地土地覆盖变化之间的关系，并测试了空间替代时间方法的有效性	通过纵向城市鸟类调查和深度学习模型，揭示了空间替代时间方法在非稳态环境中的局限性，并确定了土地覆盖变化对鸟类数量的部分影响	研究仅基于加拿大温哥华大都市区的数据，可能无法完全推广到其他地区	评估城市中土地覆盖变化对鸟类数量下降的影响，并验证空间替代时间方法的有效性	北美城市中的鸟类种群及其栖息地	生态学	NA	深度学习模型、遥感数据分类、贝叶斯多物种丰度模型	深度学习模型、boosted回归树	遥感数据、鸟类调查数据	1997年至2020年加拿大温哥华大都市区的鸟类调查数据
36	2025-07-23	MMETHANE: interpretable AI for predicting host status from microbial composition and metabolomics data 2024-Dec-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.13.628441 PMID:39713330	研究论文	开发了一个名为MMETHANE的开源软件包，用于从微生物组和代谢组数据预测宿主状态	MMETHANE结合了先验生物学知识，包括系统发育和化学关系，并具有内在可解释性，能输出解释其决策的英文规则集	NA	开发计算工具以链接微生物组组成和代谢物数据到宿主状态	微生物组组成和代谢物数据	机器学习	炎症性肠病	微生物测序和代谢组学测量	深度学习模型	微生物组和代谢组数据	六个数据集
37	2025-07-23	Artificial intelligence-guided design of lipid nanoparticles for pulmonary gene therapy 2024-Dec-10, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02490-y PMID:39658727	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习方法优化可离子化脂质设计的新策略，用于肺部基因治疗的脂质纳米颗粒	提出了一种名为“基于神经网络的脂质优化”的深度学习策略，用于设计可离子化脂质，超越了传统的实验筛选和理性设计方法	研究主要基于小鼠和雪貂模型，尚未在人类中进行验证	提高脂质纳米颗粒在肺部基因治疗中的mRNA递送效率	可离子化脂质及其在脂质纳米颗粒中的应用	机器学习	肺部疾病	深度学习	定向消息传递神经网络	脂质纳米颗粒活性测量数据	超过9,000个脂质纳米颗粒活性测量数据，评估了160万种脂质结构
38	2025-07-23	SegCSR: Weakly-Supervised Cortical Surfaces Reconstruction from Brain Ribbon Segmentations 2024-Dec-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.10.626888 PMID:39713375	research paper	提出了一种基于弱监督学习的皮层表面重建方法SegCSR，该方法从大脑MRI带状分割中重建多个皮层表面	通过联合学习微分同胚流来对齐皮层带状分割图的边界，避免了依赖传统CSR流程生成的伪地面实况	方法在具有挑战性的深部皮层沟回中可能需要进一步优化	开发一种不依赖伪地面实况的皮层表面重建方法	大脑MRI图像中的皮层表面	digital pathology	NA	深度学习	NA	MRI图像	两个大规模大脑MRI数据集
39	2025-07-23	SAUSI: an integrative assay for measuring social aversion and motivation 2024-Dec-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.13.594023 PMID:38798428	研究论文	介绍了一种名为SAUSI的新型行为任务，用于全面评估小鼠的社会厌恶行为	开发了整合社会动机、犹豫、决策和自由互动元素的新行为任务SAUSI，克服了传统方法的局限性	目前仅在小鼠模型中验证，尚未在人类或其他动物模型中测试	研究社会厌恶行为的生物行为机制	小鼠	行为神经科学	社交焦虑症、自闭症谱系障碍	深度学习分析	NA	行为数据	未明确说明小鼠数量
40	2025-07-23	Risk-Specific Training Cohorts to Address Class Imbalance in Surgical Risk Prediction 2024-Dec-01, JAMA surgery IF:15.7Q1 DOI:10.1001/jamasurg.2024.4299 PMID:39382865	研究论文	本研究评估了在手术风险预测中使用风险特异性训练队列解决类别不平衡问题的效果	通过针对高风险、中风险和低风险手术分别训练模型，提高了对低发生率并发症的预测性能	研究仅基于两家医院的数据，可能缺乏广泛代表性	评估风险特异性训练队列对手术风险预测模型性能的影响	109,445例住院手术患者	机器学习	手术并发症	深度学习	深度学习模型	临床手术数据	109,445例住院手术(来自佛罗里达大学健康系统两家医院)