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
981	2025-11-14	Explainable Transfer Learning with Residual Attention BiLSTM for Prognosis of Ischemic Heart Disease 2025, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.166307.2 PMID:41216267	研究论文	提出一种可解释的迁移学习残差注意力双向LSTM模型用于缺血性心脏病的预后预测	结合迁移学习、残差注意力机制、SHAP可解释性分析和人口统计学重加权策略，提升模型准确性、可解释性和公平性	仅在UCI心脏病数据集上验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发准确、可解释且公平的缺血性心脏病预后预测模型	缺血性心脏病患者临床数据	机器学习	心血管疾病	深度学习，可解释人工智能	BiLSTM, 注意力机制	临床数据	UCI心脏病数据集，采用10折交叉验证	NA	X-TLRABiLSTM（可解释迁移学习残差注意力双向LSTM）	准确率，F1分数，AUC，错误率	NA
982	2025-11-13	Deep-learning based model for sperm morphology assessment using the SMD/MSS dataset 2025-Dec, Future science OA IF:2.4Q3 DOI:10.1080/20565623.2025.2583010 PMID:41203404	研究论文	开发基于深度学习的精子形态评估模型，使用SMD/MSS数据集并通过数据增强技术提升性能	首次将卷积神经网络应用于精子形态自动评估，解决了传统人工评估主观性强的问题	模型准确率波动较大（55%-92%），数据集规模相对有限	实现精子形态评估的自动化、标准化和加速化	人类精子细胞	计算机视觉	生殖系统疾病	MMC CASA系统成像	CNN	图像	1000张原始精子图像，通过数据增强扩展至6035张	NA	卷积神经网络	准确率	NA
983	2025-11-13	Exploring the enantioselective synthesis mechanism of ammonium cations in solution using deep learning potential 2025-Nov-12, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d5cp03439f PMID:41147815	研究论文	本研究提出结合主动学习、分子动力学和深度学习势的模拟工作流，用于探索溶液中铵阳离子的对映选择性合成机制	开发了集成AIMD和DLPMD的主动学习工作流，能够模拟大分子系统在长时间尺度下的对映选择性反应机制	NA	提高复杂溶液中不对称合成预测准确性，探索对映选择性反应机制	由1,1'-联-2-萘酚支架催化的季铵阳离子的对映选择性合成	机器学习	NA	分子动力学模拟，深度学习势分子动力学，主动学习工作流	深度学习势	分子模拟数据	NA	NA	NA	与实验观测的手性结果一致性，HNMR光谱验证	NA
984	2025-11-13	Deep learning-enhanced zero echo time silent brain magnetic resonance imaging in infants without sedation 2025-Nov-12, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06413-0 PMID:41219520	研究论文	本研究评估深度学习重建技术在婴儿零回波时间静音脑磁共振成像中的应用效果	首次将深度学习重建技术应用于婴儿零回波时间静音MRI，并与传统镇静MRI进行对比	回顾性研究设计，样本量相对有限（78例婴儿）	评估深度学习重建对婴儿零回波时间静音脑MRI图像质量的提升效果	78名孕后年龄≤16个月的婴儿	医学影像分析	儿科神经影像	磁共振成像，零回波时间序列，深度学习重建	深度学习	医学影像	78名婴儿	NA	NA	Likert量表评分，变异系数，Mann-Whitney U检验，Cohen's kappa系数	NA
985	2025-11-13	Charting the virosphere: computational synergies of AI and bioinformatics in viral discovery and evolution 2025-Nov-12, Journal of virology IF:4.0Q2 DOI:10.1128/jvi.01554-25 PMID:41222234	综述	探讨人工智能与生物信息学在病毒发现和进化研究中的协同作用	提出整合AI模式识别与经典生物信息学的统一计算策略，突破传统同源性分析的限制	AI驱动方法面临计算负担、数据集偏差、可解释性有限和假阳性率较高等挑战	加速病毒发现、增强进化洞察力并加强全球对新发传染病的防范能力	病毒基因组和蛋白质	生物信息学	传染病	宏基因组测序	CNN, RNN, Transformer, GNN	基因组序列，蛋白质结构	NA	NA	AlphaFold, ESMFold, Foldseek	灵敏度，可扩展性，假发现率	NA
986	2025-11-13	Role of machine learning segmentation method based on CT images in preoperative staging of oral cavity cancer 2025-Nov-12, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00405-025-09824-9 PMID:41222634	研究论文	基于CT图像的机器学习分割方法在口腔癌术前分期中的应用研究	采用定制化U-Net深度学习架构实现口腔鳞状细胞癌肿瘤和淋巴结转移的自动分割与分期预测	样本量相对有限（179例CT图像），肿瘤分级分类准确率有待提升（75%）	验证机器学习方法在口腔癌术前T和N分期中的准确性	口腔鳞状细胞癌（OSCC）患者的CT图像数据	医学影像分析	口腔癌	对比增强计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像	179例对比增强CT图像（包含肿瘤和淋巴结转移两个数据集）	NA	U-Net	准确率, 二元准确率	NA
987	2025-11-13	[Artificial intelligence in fracture diagnostics : Potentials and challenges in the clinical practice] 2025-Nov-12, Unfallchirurgie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00113-025-01653-z PMID:41222657	综述	探讨人工智能在骨折诊断中的潜力、临床应用及挑战	系统分析AI作为'第二阅片者'在提高骨折诊断准确性、缩短诊断时间和提升患者安全方面的创新价值	训练数据异质性、复杂骨折诊断性能有限、监管要求严格	评估AI在骨折诊断领域的应用潜力与临床实践挑战	骨折影像诊断	数字病理	骨折	深度学习	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度	NA
988	2025-11-13	A deep learning-based MRI automatic detection model for spinal schwannoma and meningioma 2025-Nov-12, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03468-x PMID:41222816	研究论文	开发基于深度学习的MRI自动检测模型用于脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤检测	在YOLOv8n基础上引入选择性核融合模块和递归门控卷积改进特征融合层	仅使用单中心103例回顾性数据，样本量有限	实现脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤的自动检测与鉴别诊断	103例经病理证实的脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤患者	计算机视觉	脊柱肿瘤	磁共振成像	YOLO	医学影像	103例经病理证实的病例	NA	YOLOv8n-SKNeck	准确率, 召回率, F1分数	NA
989	2025-11-13	LKE-DTA: predicting drug-target binding affinity with large language model representations and knowledge graph embeddings 2025-Nov-12, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11394-1 PMID:41222841	研究论文	提出融合大语言模型和知识图谱的LKE-DTA框架，用于预测药物-靶点结合亲和力	首次将大语言模型与知识图谱协同集成，并提出双多头注意力机制动态融合异质嵌入	NA	提高药物-靶点结合亲和力预测的准确性	药物和蛋白质	机器学习	NA	深度学习	注意力机制	分子表示，知识图谱嵌入	基准数据集（Davis、KIBA）和独立测试集	NA	双多头注意力机制	MSE, MAE, CI, r	NA
990	2025-11-13	SAFT: Real-Time Tracking and Mapping With Self-Supervised Robust Stereo Matching for Underwater Vehicles 2025-Nov-11, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3618666 PMID:41217922	研究论文	提出一种基于自监督鲁棒立体匹配的水下机器人实时跟踪与建图框架SAFT	提出三种关键创新：集成成本聚合与迭代优化的立体匹配网络、利用时空约束的自监督损失函数、集成自监督模型的实时跟踪建图算法	NA	解决水下机器人因视觉质量退化、特征模糊和计算资源有限而面临的鲁棒高效跟踪与建图挑战	水下机器人	计算机视觉	NA	立体匹配	深度学习网络	立体图像	公共和定制水下数据集	PyTorch	SAFT-Stereo, SAFT-DSOL	泛化性能, 推理时间, 跟踪稳定性, 重建质量	实时计算资源
991	2025-11-13	Visible Light-Near Infrared Hyperspectral Imaging and Deep Learning Enable Rapid, Non-Staining Assessment of Lung Adenocarcinoma 2025-Nov-11, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500362 PMID:41220170	研究论文	本研究开发了一种结合可见光-近红外高光谱成像和深度学习的非破坏性基因分型方法，用于快速评估肺腺癌驱动基因突变	首次将可见光-近红外高光谱成像与双分支深度学习融合框架相结合，实现对未染色病理切片的非破坏性基因分型	研究样本量相对有限（90例临床标本），需要在更大规模数据集中验证	开发一种非侵入性、快速评估肺腺癌驱动基因突变的方法	肺腺癌患者的临床病理标本	生物医学光子学	肺腺癌	可见光-近红外高光谱成像（400-1000 nm）	深度学习融合框架，XGBoost	高光谱图像	90例临床标本	NA	双分支融合网络	准确率，ROC曲线下面积（AUC）	NA
992	2025-11-13	Artificial intelligence-driven intelligent nanocarriers for cancer theranostics: A paradigm shift with focus on brain tumors 2025-Nov-10, Seminars in oncology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.seminoncol.2025.152429 PMID:41218468	综述	探讨人工智能驱动智能纳米载体在脑癌诊疗一体化中的应用与前景	提出AI与纳米技术融合的智能纳米载体新范式，实现肿瘤微环境响应和个性化治疗	存在批次变异性和工业规模化生产的挑战，涉及伦理与成本问题	推动脑癌诊疗一体化纳米医学发展	胶质母细胞瘤及其他中枢神经系统转移性肿瘤	数字病理	脑肿瘤	多组学数据整合，MRI，PET	机器学习，深度学习	医学影像，多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
993	2025-11-13	Multimodal deep learning model for predicting prognosis following radiotherapy-based combination therapy in unresectable hepatocellular carcinoma 2025-Nov-08, Cancer letters IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.canlet.2025.218122 PMID:41213465	研究论文	开发基于Transformer的多模态深度学习模型TRIM-uHCC，用于预测不可切除肝细胞癌放疗联合治疗后的预后	提出首个基于Transformer的多模态风险分层模型，相比现有指南分期系统和深度学习模型显著提升预后预测性能	多中心回顾性研究，需要前瞻性验证	提高不可切除肝细胞癌放疗联合治疗的预后预测准确性	不可切除肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	多模态深度学习	Transformer	多模态医疗数据	875例不可切除肝细胞癌患者（ES队列383例，ETS队列492例）	NA	Transformer, Swin-Transformer, ViT, ResNet50, ResNeXt50	C-index, 时间依赖性AUC	NA
994	2025-11-13	Patients visits forecasting in emergency departments: Self-adapting LSTM models for evolving data distributions 2025-Nov-08, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109153 PMID:41218323	研究论文	提出一种自适应Seq2Seq LSTM框架用于急诊科患者就诊量预测，能够在数据分布变化时保持准确性	结合逐序列缩放和持续学习策略，使模型能够自适应数据分布变化而无需完全重新训练	在COVID相关结构性冲击期间，ARIMA模型偶尔表现更优；一个月期预测性能接近季节性朴素基准	开发能够在数据分布变化条件下保持准确性的急诊科患者就诊量预测框架	急诊科历史每日就诊数据	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, Seq2Seq	时间序列数据	涵盖COVID前、COVID期间和COVID后阶段的急诊科历史每日就诊数据	NA	Seq2Seq LSTM	MSE, MAE, MAPE, MASE	NA
995	2025-11-13	Development of a screening model for APL using cell population data and deep learning-extracted WBC scattergram features 2025-Nov-07, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15034-7 PMID:41204132	研究论文	开发了一种结合深度学习提取的白细胞散点图特征和常规血液参数的急性早幼粒细胞白血病筛查模型	首次使用VGG-16网络从常规血检的DIFF和WNB通道提取APL特异性3D散点图特征，并与细胞群体数据结合构建两阶段机器学习模型	研究为回顾性多中心设计，样本量相对有限（94例APL患者），需要在更广泛人群中进一步验证	开发一种快速、准确的急性早幼粒细胞白血病筛查方法，特别适用于资源有限医疗机构	急性早幼粒细胞白血病患者和对照人群	数字病理学	白血病	常规血液检测，白细胞散点图分析	CNN, 随机森林	图像，数值数据	94例确诊APL患者（来自三家三甲医院，2020-2024年），外部验证集541例	NA	VGG-16	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
996	2025-11-13	The diagnostic accuracy of deep learning-based AI models in predicting lymph node metastasis in T1 and T2 colorectal cancer: A systematic review and meta-analysis 2025-Nov-07, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000045172 PMID:41204540	系统评价与荟萃分析	评估基于深度学习的AI模型在预测T1和T2结直肠癌淋巴结转移中的诊断准确性	首次系统评估AI模型在早期结直肠癌淋巴结转移预测中的表现，整合多种深度学习与机器学习方法	纳入研究数量有限（12项），部分研究存在方法学偏倚风险	评估AI模型预测早期结直肠癌淋巴结转移的诊断准确性	T1和T2期结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	深度学习，机器学习	深度学习模型，机器学习模型	医学影像数据	8540名患者（12项研究）	NA	NA	敏感度，特异度，AUC，阳性似然比，阴性似然比，诊断比值比	NA
997	2025-11-13	Developments in diagnosis and treatment of early hypopharyngeal carcinoma and precancerous lesions: A review 2025-Nov-07, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000045617 PMID:41204550	综述	总结早期下咽癌及癌前病变诊断与治疗的最新进展	专门聚焦早期下咽癌的综述，系统整合了窄带成像放大内镜和人工智能等新兴诊断技术以及经口微创手术等治疗进展	NA	探讨早期下咽癌及癌前病变的诊断与治疗策略	下咽癌患者及癌前病变	数字病理	下咽癌	窄带成像放大内镜(ME-NBI), 深度学习	深度学习算法	内镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
998	2025-11-13	Quantitative evaluation of the myocardial bridge anatomical features and FFRCT in patients with myocardial bridging stratified by age 2025-Nov-07, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000045686 PMID:41204561	研究论文	本研究通过冠状动脉CT血管成像评估年龄对左前降支心肌桥解剖特征和CT血流储备分数的影响	首次按年龄分层分析心肌桥解剖特征与FFRCT的关系，并发现中年和老年患者特定解剖参数与FFRCT降低相关	回顾性研究设计，样本量相对有限，特别是年轻组和老年组样本数较少	评估年龄对心肌桥解剖特征和CT血流储备分数的影响	139例左前降支心肌桥患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像，深度学习软件分析	深度学习	医学影像数据	139例患者（短心肌桥组58例，长心肌桥组81例；年轻组28例，中年组89例，老年组22例）	NA	NA	统计学显著性(P值)	NA
999	2025-11-13	Molecular, metabolic, and histological subtypes of pancreatic ductal adenocarcinoma and its tumor microenvironment: Insights into tumor heterogeneity and clinical implications 2025-Nov-01, Pharmacology & therapeutics IF:12.0Q1 DOI:10.1016/j.pharmthera.2025.108946 PMID:41183744	综述	本文系统综述了胰腺导管腺癌的分子、代谢和组织学亚型分类方法及其临床意义	整合单细胞/空间转录组学、代谢组学和深度学习病理分析，揭示PDAC亚型异质性和可塑性	作为综述文章，未提供原始实验数据和新方法验证	建立PDAC多组学亚型分类框架以指导精准医疗	胰腺导管腺癌及其肿瘤微环境	数字病理	胰腺癌	单细胞转录组学, 空间转录组学, 代谢组学, 深度学习	深度学习	基因表达数据, 代谢物数据, H&E染色病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
1000	2025-11-13	RL-I2IT: Image-to-image translation with deep reinforcement learning 2025-Oct-29, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108264 PMID:41218403	研究论文	提出基于深度强化学习的图像到图像转换框架RL-I2IT，通过迭代决策过程逐步转换图像	将I2IT重新建模为迭代决策问题，引入元策略和低维“概念计划”处理高维连续动作空间	未明确说明具体计算效率提升程度和模型参数减少量	解决传统单步图像转换模型参数多、易过拟合的问题	图像到图像转换任务	计算机视觉	NA	深度强化学习	Actor-Critic	图像	NA	PyTorch, TensorFlow	Actor-Critic	NA	NA