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
1101	2025-10-06	The impact of artificial intelligence on the endoscopic assessment of inflammatory bowel disease-related neoplasia 2025, Therapeutic advances in gastroenterology IF:3.9Q1 DOI:10.1177/17562848251348574 PMID:40556746	综述	本文综述了人工智能在炎症性肠病相关肿瘤内镜评估中的应用现状与前景	首次系统总结AI技术在IBD相关肿瘤内镜检测中的专门应用，突出其在IBD人群中的独特价值	IBD相关肿瘤的临床数据相较于散发性结直肠肿瘤仍然有限	总结AI技术在检测IBD相关肿瘤中的应用证据，分析潜在益处、局限性和未来方向	炎症性肠病患者的结直肠肿瘤	数字病理	炎症性肠病	内镜检查	机器学习,深度学习	内镜图像	NA	NA	NA	灵敏度	NA
1102	2025-10-06	Deep learning based automation of mean linear intercept quantification in COPD research 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1461016 PMID:40556856	研究论文	提出基于深度学习的自动化方法用于慢性阻塞性肺病研究中平均线性截距的量化分析	首次使用AutoML软件实现组织切片中平均线性截距的自动化测量，解决了传统手动方法的主观性和复杂性问题	自动化方法与传统手动测量结果存在系统性差异，需要进一步验证其生物学意义	开发自动化工具用于肺气肿病理特征的定量分析	C57BL/6小鼠的染色组织切片图像	数字病理学	慢性阻塞性肺病	组织染色, 显微镜成像	深度学习, 语义分割	图像	两组C57BL/6小鼠（吸烟组与对照组）的组织切片图像	AutoML	NA	IoU	NA
1103	2025-10-06	Deep learning for MRI-based acute and subacute ischaemic stroke lesion segmentation-a systematic review, meta-analysis, and pilot evaluation of key results 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1491197 PMID:40556872	系统综述	本文系统回顾了基于深度学习的MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割方法，并通过荟萃分析和实验评估探讨最优架构	首次系统评估深度学习架构在卒中病灶分割中的最优配置，并挑战了注意力机制在此任务中的必要性	纳入研究数量有限（41篇），算法泛化能力普遍不足	确定MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割的最优深度学习架构	急性及亚急性缺血性卒中患者的脑部MRI影像	医学影像分析	缺血性卒中	磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	41项研究（来自1485篇论文筛选）	NA	U-Net, ResNet, 注意力机制	Dice相似系数	NA
1104	2025-10-06	Auto-branch multi-task learning for simultaneous prediction of multiple correlated traits associated with Alzheimer's disease 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1538544 PMID:40557283	研究论文	提出一种自动分支多任务学习模型，用于同时预测阿尔茨海默病相关的多个相关表型	在深度学习框架内开发自动分支多任务学习模型，能够动态从硬参数共享结构分支，防止负信息传递	NA	通过联合建模相关表型提高预测性能，实现高效信息传递	阿尔茨海默病相关的七个表型	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	多任务学习	遗传数据	NA	深度学习框架	自动分支多任务学习模型	预测性能	NA
1105	2025-10-06	Deep Learning-Enabled Assessment of Right Ventricular Function Improves Prognostication After Transcatheter Edge-to-Edge Repair for Mitral Regurgitation 2025-Jan, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.017005 PMID:39836730	研究论文	本研究利用深度学习模型从二维超声心动图视频预测右心室射血分数，评估其在接受经导管二尖瓣修复术的重度二尖瓣反流患者预后预测中的价值	首次将深度学习预测的右心室射血分数应用于经导管二尖瓣修复术患者的预后评估，证明其优于传统的三尖瓣环平面收缩偏移测量方法	研究为回顾性多中心注册研究，仅包含2017-2023年间可获得高质量二维心尖四腔视图视频的患者	评估深度学习预测的右心室射血分数对重度二尖瓣反流患者经导管二尖瓣修复术后预后的预测价值	接受经导管二尖瓣修复术的重度二尖瓣反流患者	数字病理学	心血管疾病	二维超声心动图视频分析	深度学习模型	视频	1154例患者	NA	NA	AUC, Kaplan-Meier生存分析, 风险比	NA
1106	2025-10-06	Dynamic Prediction of Cardiovascular Death among Old People with Mildly Reduced Kidney Function Using Deep Learning Models Based on a Prospective Cohort Study 2025, Gerontology IF:3.1Q3 DOI:10.1159/000545679 PMID:40359927	研究论文	本研究使用深度学习模型动态预测轻度肾功能减退老年人群的心血管死亡风险	首次在轻度肾功能减退老年人群中应用动态DeepHit模型进行心血管死亡的动态预测，并证明其性能随随访时间增加而提升	研究人群仅限于中国天津地区，可能影响结果的普适性	识别轻度肾功能减退老年人群中心血管死亡的关键预测特征	12,650名年龄≥60岁且轻度肾功能减退的老年人	机器学习	心血管疾病	前瞻性队列研究	Cox回归,随机生存森林,DeepHit,动态DeepHit	临床数据	12,650名老年人	NA	DeepHit,动态DeepHit	C-index,Brier Score	NA
1107	2025-10-06	Introducing a Deep Neural Network Model with Practical Implementation for Polyp Detection in Colonoscopy Videos 2025, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_23_24 PMID:40546333	研究论文	提出一种用于结肠镜视频息肉检测的深度学习模型	采用迁移学习和多任务学习解决标注数据有限的问题，同时实现息肉分类和边界框检测	缺乏非息肉图像数据集，需要额外进行数据收集	开发简单准确的深度学习模型用于结肠镜息肉检测	结肠镜视频中的息肉图像	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	深度神经网络	图像	KVASIR-SEG、CVC-CLINIC数据集和LDPolyp视频数据集提取的非息肉图像	NA	深度神经网络	准确率, 边界框检测准确率, 处理时间	NA
1108	2025-10-06	Artificial intelligence and machine learning heuristics for discovery of ncRNAs 2025, Progress in molecular biology and translational science DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.01.002 PMID:40543913	综述	本章探讨人工智能和机器学习在长链非编码RNA研究中的应用	详细介绍了深度学习流程用于lncRNA结合蛋白功能注释，并强调计算预测与实验验证的整合	面临数据集准备、模型设计和可用性方面的挑战	预测lncRNA功能、识别疾病关联和注释蛋白质相互作用	长链非编码RNA及其结合蛋白	生物信息学	NA	机器学习、深度学习	RNN, CNN, Transformer	分子生物学数据	NA	NA	循环神经网络, 卷积神经网络, 基于Transformer的模型	NA	NA
1109	2025-10-06	Machine learning models for predicting postoperative peritoneal metastasis after hepatocellular carcinoma rupture: a multicenter cohort study in China 2025-Jan-17, The oncologist DOI:10.1093/oncolo/oyae341 PMID:39832130	研究论文	本研究开发并比较了多种机器学习模型用于预测肝细胞癌破裂术后腹膜转移	首次在中国多中心队列中系统比较包括深度学习在内的多种机器学习模型对肝细胞癌破裂术后腹膜转移的预测性能	研究样本量相对有限，且仅基于临床数据未整合影像学或分子标志物	开发预测肝细胞癌破裂术后腹膜转移的机器学习模型	522例接受手术的肝细胞癌破裂患者	机器学习	肝细胞癌	临床数据分析	逻辑回归,支持向量机,分类树,随机森林,深度学习	临床数据	522例患者（来自7个医疗中心），其中78例（14.9%）发生术后腹膜转移	NA	NA	AUC,F1分数	NA
1110	2025-10-06	Energy metric prediction for double insertion mutants via the RoseNet deep learning framework 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae198 PMID:40463404	研究论文	本研究利用RoseNet深度学习框架预测蛋白质双氨基酸插入或缺失突变的能量指标	扩展了RoseNet架构的应用范围，评估了三个额外蛋白质并分析了影响预测能力的结构域特征，包括二级结构插入和溶剂可及表面积	研究仅针对六个蛋白质进行训练和评估，样本规模有限	预测蛋白质双插入突变体的能量指标	蛋白质双氨基酸插入或缺失突变	生物信息学	NA	深度学习	神经网络	蛋白质结构数据	三个蛋白质的 exhaustive 双InDel突变数据集 + 三个蛋白质的约145,000个随机双InDel突变体	NA	RoseNet	预测质量评估	NA
1111	2025-10-06	Generative AI - Assisted Adaptive Cancer Therapy 2025 Jan-Dec, Cancer control : journal of the Moffitt Cancer Center IF:2.5Q3 DOI:10.1177/10732748251349919 PMID:40532181	综述	探讨利用生成式AI增强自适应癌症治疗的预测能力和治疗推荐	将非线性系统控制理论与深度学习相结合，构建GenAI增强的自适应癌症治疗框架	临床数据获取困难、深度学习模型不透明性、临床验证存在挑战	开发基于生成式AI的自适应癌症治疗策略	癌症治疗响应预测和动态治疗调整	机器学习	癌症	NA	深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
1112	2025-10-06	H-DSAE: a hybrid technique to recognize heart disease 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1563199 PMID:40538756	研究论文	提出一种名为H-DSAE的混合技术，通过集成多种分类器来提高心脏病识别的准确性	结合深度信念网络、支持向量机和堆叠自编码器三种算法构建混合模型，在心脏病分类任务中实现高精度	未提及具体的数据集规模和多样性限制，未来需要开发更先进的分类和特征算法	提高心脏病诊断的准确性和效率，减少人为错误导致的误诊	心脏病患者的心脏图像数据	机器学习	心血管疾病	机器学习，深度学习	DBN, SVM, SAE	心脏图像	NA	NA	深度信念网络，支持向量机，堆叠自编码器	准确率，敏感度，F-measure，精确率	NA
1113	2025-10-06	A dual-branch deep learning model based on fNIRS for assessing 3D visual fatigue 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1589152 PMID:40538859	研究论文	提出一种基于功能近红外光谱的双分支深度学习模型，用于评估3D视觉疲劳	首次构建基于fNIRS的深度学习模型评估3D视觉疲劳，实现端到端自动特征提取和分类	样本量较小（20名受试者），未来需要优化模型在真实场景中的性能	开发自动评估3D视觉疲劳的方法以提升用户体验	20名正常受试者（平均年龄24.6岁，13名男性）	机器学习	视觉疲劳	功能近红外光谱（fNIRS）	CNN, Transformer	时间序列fNIRS数据	20名受试者	NA	双分支卷积网络，集成Transformer和通道注意力机制	准确率	NA
1114	2025-10-06	IRGL-RRI: interpretable graph representation learning for plant RNA-RNA interaction discovery 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1617495 PMID:40538878	研究论文	提出一种可解释的图表示学习模型IRGL-RRI，用于准确预测植物RNA-RNA相互作用	结合掩码策略与正则化的图表示增强RNA特征提取，以及集成KAN网络与多尺度融合的RRI建模方法，提升模型可解释性	NA	提高植物RNA-RNA相互作用预测的准确性和可解释性	植物RNA分子及其相互作用	生物信息学	NA	图表示学习，深度学习	图神经网络，KAN	植物RNA序列数据	公开数据集（具体数量未提及）	NA	基于掩码策略的图表示，Kolmogorov-Arnold Networks，多尺度融合架构	NA	NA
1115	2025-10-06	Class imbalance in multi-resident activity recognition: an evaluative study on explainability of deep learning approaches 2025, Universal access in the information society IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s10209-024-01123-0 PMID:40538921	研究论文	本研究评估深度学习模型在类别不平衡的多居民活动识别中的表现及其可解释性	首次系统评估LSTM和BiLSTM在多居民活动识别中处理类别不平衡问题的能力，并深入分析模型可解释性	仅基于三个智能家居数据集进行评估，未涵盖更多场景和居民数量	解决多居民活动识别中的类别不平衡问题并提升深度学习模型的可解释性	多居民家庭环境中的日常活动识别	机器学习	NA	深度学习	LSTM, BiLSTM	传感器数据	三个不同的高度不平衡智能家居数据集	NA	LSTM, Bidirectional LSTM	NA	NA
1116	2025-06-22	Expression of Concern: Real-time recognition of spraying area for UAV sprayers using a deep learning approach 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326610 PMID:40540481	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1117	2025-10-06	Automatic multimodal registration of cone-beam computed tomography and intraoral scans: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan-29, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06183-x PMID:39878846	系统综述与荟萃分析	系统评估锥形束计算机断层扫描与口内扫描自动多模态配准技术的最新进展及其在牙科中的临床意义	首次对CBCT与IOS自动多模态配准方法进行系统综述和荟萃分析，比较几何方法与人工智能方法的性能差异	纳入研究数量有限（22篇），数据集多样性不足，复杂临床场景下的稳定性有待验证	评估CBCT与IOS自动多模态配准技术的最新进展及临床应用价值	牙科影像数据（CBCT和IOS扫描数据）	医学影像分析	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描，口内扫描	深度学习模型	3D医学影像	22项符合纳入标准的研究（共493篇初筛文献）	NA	NA	配准精度，自动化程度，鲁棒性	几何方法计算需求较低，AI方法需要较高计算资源
1118	2025-10-06	Transformers for Neuroimage Segmentation: Scoping Review 2025-Jan-29, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/57723 PMID:39879621	综述	本文对2019-2023年间基于Transformer的神经影像分割研究进行了范围综述	首次系统综述Transformer在神经影像分割领域的应用现状和发展趋势	仅纳入2019-2023年的研究，且主要依赖脑肿瘤分割数据集，缺乏对其他神经系统疾病的验证	评估各种Transformer模型在神经影像分割中的应用效果	人类脑部影像数据	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像	Transformer, CNN	3D医学影像, 2D医学影像	67项符合纳入标准的研究	NA	Vision Transformer, 混合CNN-Transformer架构	Dice系数	NA
1119	2025-10-06	Artificial intelligence methods applied to longitudinal data from electronic health records for prediction of cancer: a scoping review 2025-Jan-28, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-025-02473-w PMID:39875808	综述	本文对利用电子健康记录纵向数据预测癌症的人工智能方法进行了范围综述	系统总结了当前利用纵向电子健康记录数据进行癌症预测的AI方法，并提出了模型开发建议	纳入研究存在高偏倚风险（90%），主要源于研究设计不当和样本量问题	总结当前用于从纵向数据预测癌症的方法，并提供模型开发建议	33篇相关研究文献	医疗人工智能	癌症	电子健康记录数据分析	深度学习, 特征工程	纵向电子健康记录数据	33项研究	NA	循环神经网络, 卷积神经网络, Transformer	NA	NA
1120	2025-10-06	Prediction of Anti-rheumatoid Arthritis Natural Products of Xanthocerais Lignum Based on LC-MS and Artificial Intelligence 2025, Combinatorial chemistry & high throughput screening IF:1.6Q3 DOI:10.2174/0113862073282138240116112348 PMID:38299408	研究论文	本研究结合液相色谱-质谱技术和人工智能技术预测文冠木中抗类风湿关节炎的天然产物活性成分	首次将LC-MS技术与多种机器学习算法结合，构建集成模型预测文冠木中抗RA活性成分，并通过相对丰度分析确定主要活性成分	研究主要基于计算机预测，缺乏实验验证活性成分的实际药效	预测和筛选文冠木中抗类风湿关节炎的活性天然产物	文冠木中的天然化合物	机器学习	类风湿关节炎	LC-MS, HPLC-Q-Exactive-MS	机器学习,深度学习	质谱数据,化合物结构数据	69种已鉴定化合物	Scikit-learn, PyTorch	逻辑回归,K近邻,支持向量机,随机森林,XGBoost,GCN	AUC,十折交叉验证	NA