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
9321	2025-10-06	"Computational Prediction of Mutagenicity Through Comprehensive Cell Painting Analysis" 2025-Aug-04, Mutagenesis IF:2.5Q3 DOI:10.1093/mutage/geaf014 PMID:40757573	研究论文	本研究利用细胞绘画数据开发机器学习模型预测化学化合物的致突变性	首次将细胞绘画形态特征与机器学习结合用于致突变性预测，并引入表型改变浓度优化模型性能	数据集固有局限性和细胞绘画技术的实验室间变异性导致部分化合物预测困难	开发基于细胞绘画数据的致突变性预测模型	化学化合物的致突变性	机器学习	NA	细胞绘画	Random Forest, Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting	图像, 形态特征	Broad研究所数据集包含30,000+分子，美国环保局数据集包含1,200种化学物	NA	NA	准确率	NA
9322	2025-10-06	Artificial intelligence in orthopedic trauma: a comprehensive review 2025-Aug, Injury IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.injury.2025.112570 PMID:40683054	综述	本文对2015-2025年间217项研究进行系统回顾，全面分析人工智能在骨科创伤领域的应用现状与未来方向	首次系统量化分析AI在骨科创伤领域的研究趋势，揭示深度学习方法（43.3%）和传统机器学习（39.2%）的主导地位	仅14.5%研究经过外部验证，仅3.2%报告前瞻性临床验证，缺乏多样化人群的验证数据	评估人工智能在骨科创伤领域的应用现状和发展前景	骨科创伤患者的骨折检测、分类、预测和分割	医疗人工智能	骨科创伤	深度学习、传统机器学习	NA	医学影像数据	基于217项研究的汇总分析	NA	NA	灵敏度、特异性、AUC	NA
9323	2025-08-05	Can radiology be first to use prognostic deep learning models for oncological treatment? 2025-Aug-01, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology IF:56.7Q1 DOI:10.1016/j.annonc.2025.07.013 PMID:40754034	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9324	2025-10-06	Factors associated with glucocorticoid dosing in treating patients with noncritical COVID-19 pneumonia: Insights from an artificial intelligence-based CT imaging analysis 2025 Aug-Sep, Enfermedades infecciosas y microbiologia clinica (English ed.) DOI:10.1016/j.eimce.2025.06.004 PMID:40754353	研究论文	通过人工智能CT影像分析探讨影响非危重COVID-19肺炎患者糖皮质激素用药剂量的因素并开发预测模型	首次结合AI深度学习定量分析肺部CT特征与糖皮质激素剂量的关联，并建立预测模型	回顾性研究、样本量有限（273例），需更大规模前瞻性研究验证	确定非危重COVID-19患者的最佳糖皮质激素剂量	273例非危重COVID-19肺炎患者	数字病理	COVID-19肺炎	CT影像分析	深度学习	CT图像	273例患者（训练集168例，验证集75例）	NA	NA	AUC	NA
9325	2025-10-06	Toward Precision Diagnosis of Maxillofacial Pathologies by Artificial Intelligence Algorithms: A Systematic Review 2025-Aug, Journal of maxillofacial and oral surgery DOI:10.1007/s12663-025-02664-4 PMID:40756906	系统综述	本综述探讨了人工智能算法在通过先进成像技术改善口腔颌面部疾病诊断和管理方面的潜力	系统评估了深度学习和机器学习在颌面部病理诊断中的最新应用进展，比较了不同成像技术的诊断性能	基于文献综述，缺乏原始实验数据验证	评估人工智能算法在颌面部病理精准诊断中的应用效果	口腔颌面部疾病，包括垂直根折、牙源性囊性病变和转移性淋巴结等	计算机视觉	颌面部疾病	计算机断层扫描(CT)、锥形束计算机断层扫描(CBCT)、磁共振成像(MRI)、全景放射摄影	深度学习,机器学习	医学影像	NA	NA	GoogLeNet Inception v3,U-Net	准确率,灵敏度,特异性,AUC,召回率,精确率,F1分数	NA
9326	2025-10-06	Pretraining-improved Spatiotemporal graph network for the generalization performance enhancement of traffic forecasting 2025-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11375-2 PMID:40730627	研究论文	提出一种改进的预训练时空图网络ImPreSTDG，用于增强交通预测的泛化性能	引入去噪扩散概率模型(DDPM)进行预训练，并提出基于选择性状态空间模型(SSM)的Mamba模块，有效捕获长期多变量时空相关性	仅在三个真实交通数据集上进行了实验验证，需要更多数据集验证泛化能力	提升交通预测模型处理长期时空依赖关系的能力并降低计算成本	交通流量数据	机器学习	NA	数据掩码与恢复策略	图卷积网络, 深度学习	时空数据	三个真实交通数据集	NA	Improved Spatiotemporal Diffusion Graph (ImPreSTDG), Denoised Diffusion Probability Model (DDPM), Mamba模块	预测精度, 计算成本	NA
9327	2025-10-06	Deep Learning for Staging Periodontitis Using Panoramic Radiographs 2025-Jul, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15269 PMID:39888112	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的目标检测模型，用于自动标注解剖结构并分类牙周炎影像学骨丧失分期	首次将目标检测模型应用于全景X光片的牙周炎分期诊断，实现解剖结构自动标注与骨丧失分期分类的联合任务	样本量有限（558张全景片），模型性能仍有提升空间（准确率0.72）	通过深度学习提高牙周炎诊断和分类效率	牙周炎患者的全景X光片	计算机视觉	牙周炎	全景X光摄影	目标检测模型	X光影像	558张全景X光片裁剪成的7359颗单独牙齿图像	NA	NA	平均精度均值(mAP), 均方根误差(RMSE), 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
9328	2025-10-06	InclusiViz : Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation 2025-06, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567117 PMID:40327496	研究论文	开发了一个名为InclusiViz的可视化分析系统，用于多层级分析城市隔离现象	结合深度学习和可解释AI分析人类移动数据，同时考虑居住空间和活动空间的城市隔离模式	未明确说明数据来源的具体限制和模型泛化能力	理解和缓解城市隔离现象，促进更具包容性的城市规划	人类移动数据和社会群体的移动模式	可视化分析	NA	深度学习，可解释AI	深度学习模型	人类移动数据，环境特征数据	NA	NA	NA	准确性，效率	NA
9329	2025-10-06	Performance of a Deep Learning Diabetic Retinopathy Algorithm in India 2025-03-03, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.0984 PMID:40105843	研究论文	评估深度学习糖尿病视网膜病变算法在印度临床部署环境中的性能表现	首次在印度大规模临床部署后评估糖尿病视网膜病变AI算法的实际性能，监测了60万患者的筛查结果	研究为横断面分析，仅纳入约1%的样本，可能存在选择偏倚	评估自动化视网膜疾病评估算法在真实临床环境中的诊断性能	印度南部45个中心的糖尿病患者视网膜图像	数字病理	糖尿病视网膜病变	眼底摄影	深度学习	图像	4537名患者的4537张眼底图像，其中3941张图像质量可分级	NA	ARDA算法	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
9330	2025-10-06	A deep learning approach to perform defect classification of freeze-dried product 2025-Feb-10, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2024.125127 PMID:39756597	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的冷冻干燥产品缺陷分类方法	提出了两种基于卷积神经网络的高分辨率图像处理方法，并实现了对关键缺陷的完美检测精度	NA	通过人工智能技术改进冷冻干燥产品的质量检测流程	冷冻干燥样品	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	CNN	图像	多个连续冷冻干燥样品（包含故意制造的缺陷样本和无缺陷样本）	NA	卷积神经网络	精确度，召回率，预测时间	NA
9331	2025-10-06	Machine learning outperforms the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) in predicting need for early critical care 2025-01, CJEM DOI:10.1007/s43678-024-00807-z PMID:39560909	研究论文	本研究比较机器学习模型与加拿大分诊急迫度量表在预测急诊患者12小时内需要重症监护的能力	首次大规模比较多种机器学习模型与CTAS分诊系统在预测重症监护需求方面的性能	使用单中心回顾性数据，需要未来研究验证	改进急诊分诊系统，提高重症患者识别准确性	急诊科就诊患者	机器学习	急重症	机器学习建模	LASSO回归,梯度提升树,深度学习	临床医疗数据	670,841次急诊就诊记录	NA	嵌入层深度学习模型	ROC曲线下面积,PRC曲线下面积	NA
9332	2025-10-06	Deep learning approach with ConvNeXt-SE-attn model for in vitro oral squamous cell carcinoma and chemotherapy analysis 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103519 PMID:40747534	研究论文	提出基于ConvNeXt-SE-attn模型的深度学习方法用于口腔鳞状细胞癌体外分析和化疗评估	结合残差连接、Squeeze-and-Excitation模块、混合注意力系统和改进的激活函数与优化算法，增强特征提取中的梯度流动	NA	开发高效的口腔鳞状细胞癌检测和分类方法	口腔鳞状细胞癌体外样本	计算机视觉	口腔鳞状细胞癌	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ConvNeXt, SE模块, 混合注意力机制	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC, MCC	NA
9333	2025-10-06	IBDAIM:Artificial intelligence for analyzing intestinal biopsies pathological images for assisted integrated diagnostic of inflammatory bowel disease 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106024 PMID:40580688	研究论文	开发用于分析肠道活检病理图像的人工智能模型IBDAIM，辅助诊断炎症性肠病	提出弱监督深度学习模型IBDAIM，使用WSI级诊断标签无需详细标注，集成PLH和BoW特征构建WSI级表征	回顾性研究，仅使用两家机构数据，需要更多外部验证	开发AI模型辅助病理学家快速准确诊断炎症性肠病	肠道活检全玻片图像	数字病理	炎症性肠病	全玻片图像分析	深度学习	病理图像	来自南京鼓楼医院和珠江医院两家机构的回顾性队列数据	NA	弱监督深度学习模型	AUROC,准确率,敏感性,特异性	NA
9334	2025-10-06	Psychometric properties of an Iranian instrument for assessing adherence to ethical principles in the use of artificial intelligence among healthcare providers 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106019 PMID:40582296	研究论文	开发并验证用于评估伊朗医疗保健提供者使用人工智能时遵守伦理原则的工具	开发了首个专门针对医疗保健提供者使用AI伦理原则遵守情况的评估工具，包含六个主要伦理维度	研究仅在伊朗进行，需要进一步研究以获得更全面深入的理解	评估医疗保健提供者使用人工智能时对伦理原则的遵守情况	伊朗医疗保健提供者	医疗人工智能伦理	NA	心理测量学方法	NA	问卷调查数据	NA	NA	NA	Cronbach's alpha, ICC	NA
9335	2025-10-06	Deep learning-based in-ambulance speech recognition and generation of prehospital emergency diagnostic summaries using LLMs 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106029 PMID:40639122	研究论文	本研究提出将抗噪声语音识别技术与大语言模型结合，在救护车环境中生成院前急救诊断摘要	首次将抗噪声语音识别与LLMs结合应用于院前急救场景，通过联合训练模型优化CTC和注意力损失	未详细说明模型在不同噪声环境下的泛化能力，样本多样性可能有限	提高院前电子病历提交的效率和准确性，简化急救响应流程	救护车环境中的语音数据和急救诊断摘要	自然语言处理,语音识别	急救医学	语音增强,语音识别,大语言模型	深度学习,LLM	语音,文本	实际救护车噪声数据、环境噪声数据和开源语音数据集	NA	连接时序分类,注意力机制,Qwen2.5-7B-Instruct	字符错误率,准确性,相关性,主观评价指标	NA
9336	2025-10-06	Enhancing rare disease detection with deep phenotyping from EHR narratives: evaluation on Jeune syndrome 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106021 PMID:40561686	研究论文	本研究评估了改进的表型提取方法对Jeune综合征筛查算法的影响	使用增强版UMLS+术语表进行深度表型分析，显著提高了罕见病检测的敏感性	部分误分类对照患者患有其他遗传性骨骼疾病，表明模型特异性有待进一步提高	加速罕见疾病诊断，减少误诊和诊断延迟	Jeune综合征患者和对照组的电子健康记录数据	自然语言处理	Jeune综合征	深度表型分析，电子健康记录文本挖掘	机器学习	非结构化电子健康记录文本	NA	NA	NA	敏感性, 特异性	NA
9337	2025-10-06	Towards bridging the synthetic-to-real gap in quantitative photoacoustic tomography via unsupervised domain adaptation 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100736 PMID:40747132	研究论文	提出一种解码器增强的无监督域自适应框架，用于解决定量光声层析成像中合成数据到真实数据的域适应问题	提出DDA框架实现从合成数据到未标记目标域的知识迁移，并研究跨域标签分布相似性对域适应的影响	目标域样本标注难以获取，模型性能依赖于合成数据的质量	解决定量光声层析成像中合成数据与真实数据之间的域差距问题	光声层析成像数据	医学影像分析	NA	定量光声层析成像	深度学习	多波长光声图像	至少两个目标样本	NA	解码器增强的域自适应框架	定量评估, 视觉比较, 估计精度	NA
9338	2025-10-06	PCANN Program for Structure-Based Prediction of Protein-Protein Binding Affinity: Comparison With Other Neural-Network Predictors 2025-Sep, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26821 PMID:40116085	研究论文	介绍了一种基于结构的蛋白质-蛋白质结合亲和力预测新方法PCANN	结合ESM-2语言模型和图注意力网络(GAT)进行蛋白质结合界面信息编码和亲和力预测	训练和测试数据量有限，现有数据准确性不足且缺乏测量条件的一致性	开发蛋白质-蛋白质复合物结合亲和力预测方法	蛋白质-蛋白质复合物	自然语言处理,机器学习	NA	深度学习	图注意力网络,语言模型	蛋白质结构数据	两个文献提取的数据集	NA	ESM-2,GAT	平均绝对误差(MAE)	NA
9339	2025-10-06	Deep Learning-Based Automated Detection of the Middle Cerebral Artery in Transcranial Doppler Ultrasound Examinations 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.05.028 PMID:40582894	研究论文	提出一种基于深度学习的轻量级实时方法，用于在经颅多普勒超声检查中自动检测大脑中动脉	首次将YOLOv10和RT-DETR两种最先进的目标检测模型应用于TCD图像中的MCA实时自动检测，并可在移动平台部署	样本量相对有限（41名受试者），需要更多临床验证	开发自动化MCA检测方法以减少对操作者专业知识的依赖	经颅多普勒彩色多普勒图像中的大脑中动脉	计算机视觉	脑血管疾病	经颅多普勒超声	YOLOv10, RT-DETR	视频, 图像	41名受试者（31名健康个体，10名卒中患者），365个视频，61,611帧图像	NA	YOLOv10, Real-Time Detection Transformers	F1分数, AP, 推理速度, IEC	桌面CPU, 平板设备
9340	2025-10-06	Novel Artificial Intelligence-Driven Infant Meningitis Screening From High-Resolution Ultrasound Imaging 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.04.009 PMID:40582896	研究论文	开发了一种基于高分辨率超声成像的人工智能婴儿脑膜炎筛查方法	首次将三阶段深度学习框架与可解释人工智能方法结合用于婴儿脑膜炎的非侵入性筛查	样本量较小（仅16名患者），研究仅在三个西班牙大学医院进行	开发非侵入性婴儿脑膜炎筛查工具以减少腰椎穿刺的需求	疑似脑膜炎且囟门未闭的婴儿	医学影像分析	脑膜炎	Neosonics超声技术	深度学习	超声图像	30名疑似婴儿（最终纳入16名：6例病例，10例对照），共781张图像	NA	NA	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA