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
3721	2025-11-27	Rupiah exchange rate prediction against the US Dollar using a deep neural network with a multi-output sliding window approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103692 PMID:41277988	研究论文	本研究使用多输出滑动窗口的深度神经网络方法预测印尼盾对美元的汇率	提出结合多输出滑动窗口框架和正弦-余弦时间编码的深度学习汇率预测方法，能够同时预测买入价和卖出价	仅使用历史汇率数据，未考虑其他宏观经济因素对汇率的影响	开发准确可靠的汇率预测模型以支持金融决策	印尼盾对美元的历史汇率数据	机器学习	NA	深度学习，时间序列预测	MLP, LSTM, GRU	时间序列数据	2015年至2025年的每日历史汇率数据	NA	多层感知器, 长短期记忆网络, 门控循环单元	MAPE, RMSE, R²	NA
3722	2025-11-27	Spectral-aware CNN with learnable biorthogonal units and depthwise convolutions for multi-class blood cell classification 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103685 PMID:41277991	研究论文	提出一种用于多类血细胞分类的新型混合深度学习模型，结合了谱感知卷积神经网络、可学习谱双正交下采样单元和深度可分离卷积	使用小波启发的可学习谱双正交下采样单元替代传统池化层以改进特征保留，并集成深度可分离卷积减少参数数量和训练成本	NA	实现白血病和贫血等疾病的有效早期诊断，通过准确分类外周血细胞	外周血细胞图像	计算机视觉	白血病,贫血	深度学习	CNN	图像	17,092张图像，涵盖8个血细胞类别	NA	谱感知CNN,可学习谱双正交下采样单元,深度可分离卷积	准确率	NA
3723	2025-11-27	Tooth-level detection and mapping of dental pathologies on panoramic radiographs using YOLOv11 and RT-DETR 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103696 PMID:41277983	研究论文	开发了一种在全景X光片上自动检测牙齿病理并进行牙齿级别定位的可重现方法	集成牙齿分割和病理检测两个深度学习阶段，将病理结果映射到具体牙齿	NA	开发AI辅助牙科诊断工具	牙齿和牙科病理	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	YOLOv11, RT-DETR	图像	1,628张标注全景X光片和Tufts牙科数据库	NA	YOLOv11, RT-DETR-x, YOLOv11x	mAP@50	NA
3724	2025-11-27	EEG entropy modulation as a biomarker of emotion regulation and resilience 2025-Dec, IBRO neuroscience reports IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.ibneur.2025.10.013 PMID:41280140	综述	本文提出脑电图熵调制作为情绪调节和心理韧性的客观生物标志物	超越静态静息态分析，提出基于认知情绪任务中的熵动态调制作为更有效的生物标志物	目前仍处于理论验证阶段，需要更多实证研究验证其临床应用价值	开发基于脑电图熵调制的情绪调节和心理韧性客观评估方法	情绪调节机制、心理韧性神经基础	临床神经心理学	情绪失调、焦虑障碍	脑电图(EEG)、熵分析	机器学习、深度学习	脑电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
3725	2025-11-27	The Platelet-Rich Plasma research ecosystem: From mechanistic insights to precision treatment in knee osteoarthritis 2025-Dec, Regenerative therapy IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.reth.2025.10.017 PMID:41282491	综述	本文通过叙事性综述构建了富血小板血浆研究的生态系统，涵盖从机制生物学到精准医疗的全链条研究	提出PRP研究生态系统概念，整合多维度证据，强调中性粒细胞-巨噬细胞串扰等新机制，并提出精准治疗路线图	存在报告不一致、缺乏标准化分类系统、分层不足等限制因素	系统梳理PRP在膝骨关节炎领域的研究现状并推动其向精准再生疗法发展	富血小板血浆及其在膝骨关节炎治疗中的应用	数字病理	骨关节炎	深度学习质量控制、分类系统	深度学习	临床试验数据、生物学机制数据、系统评价数据	NA	NA	NA	脆弱性指数分析	NA
3726	2025-11-27	AI MAY SHOW COMPARABLE DIAGNOSTIC ACCURACY TO EXPERTS IN ORAL CANCER DETECTION, BUT EVIDENCE REMAINS LIMITED AND OF LOW CERTAINTY 2025-Dec, The journal of evidence-based dental practice IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.jebdp.2025.102199 PMID:41290266	系统综述	本研究通过系统综述和网络荟萃分析比较深度学习在口腔癌诊断中的准确性	首次使用网络荟萃分析方法系统比较深度学习模型与专家在口腔癌诊断中的准确性	证据有限且确定性较低	评估深度学习在口腔癌诊断中的准确性并与专家诊断进行比较	口腔癌诊断	数字病理	口腔癌	深度学习	深度学习模型	医学图像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
3727	2025-11-27	Enhanced difference ghost shuffle U-Net: A hybrid Monte Carlo deep learning denoiser for boron neutron capture therapy dose calculation 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70100 PMID:41290395	研究论文	提出EDGS-UNet混合蒙特卡罗深度学习去噪框架，用于快速准确的硼中子俘获治疗剂量计算	结合增强差分幽灵卷积保持高频梯度、分层通道-空间-像素注意力机制自适应特征优化，以及物理组件特异性能量守恒损失函数	仅在胶质母细胞瘤数据集上进行验证，样本量有限	加速BNCT治疗计划系统中的蒙特卡罗剂量计算	硼中子俘获治疗的3D剂量分布	医学影像处理	胶质母细胞瘤	蒙特卡罗模拟, 深度学习	CNN, U-Net	3D剂量分布图像	56个训练病例/9个验证病例/11个测试病例	NA	3D U-Net, EDGS-UNet	均方误差, 等剂量相似度, 平均绝对百分比误差, GTV相对偏差	NA
3728	2025-11-27	"Patients Aren't Datasets": Generating Return on Investment via Automation, Responsibly 2025 Winter 01, Frontiers of health services management DOI:10.1097/HAP.0000000000000237 PMID:41292082	评论文章	探讨医疗领域如何负责任地利用人工智能技术实现投资回报并管理相关风险	提出在医疗AI应用中平衡数据货币化与伦理责任的框架	未提供具体案例研究或实证数据支持	分析医疗AI技术投资的风险管理与回报实现策略	医疗系统管理者、患者数据、AI技术应用	医疗人工智能	NA	机器学习、生成式AI、深度学习	NA	患者数据、医疗结果数据	NA	NA	NA	NA	NA
3729	2025-11-27	Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications 2025-Nov-26, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb01944c PMID:41165199	综述	本文综述了人工智能在水凝胶材料设计与性能优化中的创新方法及其在3D打印、环境检测和伤口愈合等领域的多场景应用	将人工智能技术（机器学习和深度学习）与传统水凝胶研究交叉融合，推动水凝胶向智能化和功能化方向发展	AI驱动的水凝胶研究仍面临方法局限性和技术挑战	探讨人工智能在水凝胶材料研究中的创新应用和发展趋势	水凝胶材料及其在生物医学等领域的应用	材料科学,生物医学工程	NA	机器学习,深度学习	NA	材料性能数据,应用场景数据	NA	NA	NA	NA	NA
3730	2025-11-27	Recent Advances in Integrating Machine Learning with Omics Approaches in Food Science and Nutrition Research 2025-Nov-26, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c08522 PMID:41229200	综述	探讨机器学习与多组学技术在食品科学与营养研究中的整合应用现状与前景	系统整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据与机器学习方法的协同应用	面临数据质量、模型可靠性和可解释性方面的挑战	推动机器学习与组学技术在食品加工、安全评估和营养干预中的预测模型开发	食品成分、微生物组及食品与人类健康的复杂关系	机器学习	NA	基因组学, 转录组学, 蛋白质组学, 代谢组学, 多组学整合	经典机器学习, 深度学习, 人工神经网络	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
3731	2025-11-27	Physics-aware imaging AI for quantitative MASLD biomarker mapping: a systematic review of deep learning and radiomics across ultrasound, CT, and MRI 2025-Nov-26, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05317-9 PMID:41291295	系统性综述	系统评估物理感知人工智能在MASLD定量生物标志物成像中的深度学习与影像组学应用	首次系统比较三种影像模态（超声、CT、MRI）在MASLD定量生物标志物映射中的物理感知AI技术	缺乏标准化纵向流程、多厂商数据协调不足、MASLD特异性纤维化验证不充分	评估医学影像AI在代谢相关脂肪肝病定量生物标志物映射中的应用现状	MASLD/MASH患者的超声、CT和MRI影像数据	医学影像分析	代谢相关脂肪肝病	深度学习, 影像组学	深度学习模型	医学影像	33项研究（从842条记录中筛选）	NA	NA	定量映射准确性, 外部验证效果	NA
3732	2025-11-27	[Artificial intelligence accelerates bridging the gap in intelligent surgery through medical-engineering-mathematical integration] 2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20250814-00403 PMID:41292388	综述	探讨人工智能在推动医学-工程-数学融合以缩小智能外科差距中的关键作用	系统阐述AI技术（深度学习、计算机视觉、自然语言处理和多模态融合）在 bridging 医学-工程-数学融合差距中的核心驱动作用	主要基于肝胆胰外科案例和实践进行分析，未涵盖其他外科专科的验证	分析当前阻碍外科领域医学-工程-数学融合的关键障碍，并提出AI驱动的解决方案	外科手术领域的医学-工程-数学融合过程	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	肝胆胰疾病	深度学习,计算机视觉,自然语言处理,多模态融合	NA	多模态医疗数据	基于国际案例研究和机构实践	NA	NA	NA	NA
3733	2025-11-27	[Advances in the treatment and prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma] 2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20250526-00275 PMID:41292390	综述	本文综述肝内胆管癌的治疗进展与预后管理策略	系统整合人工智能放射组学与深度学习技术在诊断、预后评估及淋巴结转移预测中的创新应用	晚期肝内胆管癌的生存结局仍不理想	探讨肝内胆管癌的治疗策略与预后改善方法	肝内胆管癌（ICC）患者	数字病理	胆管癌	放射组学, 深度学习	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	5年生存率	NA
3734	2025-11-27	Deformation Prediction of 4D-Printed Active Composite Structures Based on Data Mining 2025-Nov-26, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202516989 PMID:41293877	研究论文	提出一种基于数据挖掘的可扩展变形预测方法，用于4D打印主动复合结构的变形预测	开发了曲率驱动序列点生成算法，能够预测任意长度体素编码的变形，相比传统方法显著提升预测效率和精度	未明确说明方法在极端复杂结构或大规模体素系统中的适用性限制	解决4D打印主动复合结构在体素数量增加时的变形预测挑战	4D打印的主动复合结构	机器学习	NA	4D打印技术	数据挖掘算法	体素编码数据	NA	NA	曲率驱动序列点生成算法	预测效率, 预测精度, 泛化能力	基于Web的交互平台
3735	2025-11-27	Evaluation of trajectory analysis for disease risk assessment: a scoping review 2025-Nov-26, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaf208 PMID:41293989	综述	本文通过范围综述评估了利用电子健康记录进行疾病轨迹分析的研究特征、模型类型及性能表现	首次系统评估疾病轨迹分析领域的研究现状，比较不同模型在风险预测中的表现差异	研究领域尚不成熟，缺乏初级护理数据集应用、疾病多样性不足、外部验证有限且临床适用性考虑不充分	评估轨迹分析在疾病风险评估中的应用现状和效果	使用时间序列电子健康记录识别疾病特征或预测疾病存在的研究	医疗数据分析	心血管疾病	电子健康记录时序分析	统计方法,深度学习	电子健康记录	62项研究	NA	NA	AUC	NA
3736	2025-11-27	Zeolitic Imidazolate Framework-8 Doped Intermediate Layer Strategy Enhances the Performance of Self-Powered Fibrous Triboelectric Sensors for Multi-Scenario Sensing and Barrier-Free Communication 2025-Nov-26, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202512712 PMID:41294056	研究论文	通过掺杂沸石咪唑酯骨架-8的中间层策略提升自供能纤维摩擦电传感器的性能，实现多场景传感和无障碍通信	提出ZIF-8掺杂中间层的三层同轴结构设计，显著提升传感器电荷保持能力和灵敏度	未明确说明传感器长期稳定性和环境适应性	开发高性能自供能纤维摩擦电传感器用于可穿戴电子设备	柔性摩擦电传感器及其在人体运动监测和材料识别中的应用	可穿戴电子	NA	湿法纺丝结合浇铸技术	LSTM	传感器信号数据	9种不同材料	深度学习框架	LSTM	准确率	NA
3737	2025-11-27	Examination of simple artificial intelligence-based analysis of dopamine transporter scintigraphy for supporting a diagnosis of Parkinson's disease 2025-Nov-26, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02132-6 PMID:41296269	研究论文	开发基于深度学习的简单图像分析方法用于评估多巴胺转运体SPECT图像以支持帕金森病诊断	首次将六种预训练卷积神经网络架构应用于DAT SPECT图像分析，创建了简单而准确的AI模型	研究样本量相对有限，仅包含396名开发队列患者和96名验证队列患者	开发人工智能辅助诊断工具以支持帕金森病的诊断	帕金森病患者和非神经退行性疾病对照患者的DAT SPECT图像	医学影像分析	帕金森病	多巴胺转运体单光子发射计算机断层扫描	CNN	医学影像	开发队列：300名PD患者和102名对照患者；验证队列：96名PD患者	NA	六种预训练卷积神经网络架构	准确率, 灵敏度, ROC曲线下面积	NA
3738	2025-11-27	Dose stratification-based convolutional neural networks for dose distribution prediction in radiotherapy 2025-Nov-25, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae183f PMID:41151107	研究论文	提出基于剂量分层的卷积神经网络方法，用于提高放射治疗中剂量分布预测的精度	首次将剂量分层策略与分层预测机制相结合，通过四分量独立预测和同质性损失函数优化局部高梯度区域预测	目前仅在头颈癌病例和OpenKBP数据集上进行验证，需要扩展至其他癌症类型	提升放射治疗计划中剂量分布预测的准确性和临床适用性	头颈癌患者的放射治疗剂量分布	医学影像分析	头颈癌	放射治疗计划	CNN	医学影像数据	OpenKBP数据集中的头颈癌病例	NA	卷积神经网络	剂量分布预测精度，同质性指数	NA
3739	2025-11-27	DART Predictor: A Multi-Label Attention Model for High-Throughput Screening of Chemicals with Developmental and Reproductive Toxicity (DART) 2025-Nov-25, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c11641 PMID:41232073	研究论文	开发基于多标签注意力机制的深度学习模型DART Predictor，用于高通量筛选具有发育和生殖毒性的化学品	首次将暴露参数与分子描述符和生物测定活性特征整合，采用标签感知注意力机制预测六种DART结局	模型性能依赖于暴露参数的准确性，外部验证数据集规模有限	建立暴露信息增强的发育和生殖毒性化学品风险评估新方法	具有发育和生殖毒性的化学品	机器学习	发育和生殖毒性相关疾病	深度学习，高通量筛选	多标签注意力模型	分子描述符，生物测定活性特征，暴露参数	25,175条化学多样性记录	NA	标签感知注意力机制	AUC, 召回率	云平台部署
3740	2025-11-27	Single-channel EEG-based sleep stage classification via hybrid data distillation 2025-Nov-25, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae1f3c PMID:41232135	研究论文	提出一种混合数据蒸馏方法，用于单通道脑电信号的睡眠分期分类	结合梯度匹配和分布匹配的混合数据蒸馏方法，通过将大型真实数据集蒸馏成小型隐私保护的合成数据集来降低计算负担和隐私风险	仅在三个公共数据集上验证，未在更广泛的数据集上测试	开发计算成本低且保护隐私的自动睡眠分期分类方法	单通道脑电信号数据	机器学习	睡眠障碍	脑电信号分析	深度学习模型	脑电信号时间序列数据	三个公共数据集	NA	NA	NA	NA