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
221	2025-10-07	Enhancing Patient Outcome Prediction Through Deep Learning With Sequential Diagnosis Codes From Structured Electronic Health Record Data: Systematic Review 2025-Mar-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/57358 PMID:40100249	系统性综述	本系统性综述评估了利用电子健康记录中顺序诊断代码的深度学习模型在预测患者结局中的应用现状	首次系统性地评估了顺序诊断代码在深度学习模型中的应用情况，并分析了样本量与模型性能的关系以及模型泛化能力	研究方法和结果的异质性较大，大多数研究存在高偏倚风险	评估顺序诊断数据在深度学习模型中的应用情况，分析数据整合方式、样本量对性能的影响以及模型泛化能力	使用顺序诊断代码训练深度学习算法预测患者结局的研究	医疗人工智能	多种疾病	电子健康记录数据分析	RNN, Transformer	顺序诊断代码	84项符合条件的研究	NA	循环神经网络及其衍生模型, Transformer	AUC	NA
222	2025-10-07	Intelligent detection and grading diagnosis of fresh rib fractures based on deep learning 2025-Mar-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01641-0 PMID:40128676	研究论文	基于改进YOLO深度学习模型实现新鲜肋骨骨折的智能检测与分级诊断	开发了改进的YOLO模型用于肋骨骨折自动检测和严重程度分级，并在公开数据集上验证了其优于胸外科医生的性能	回顾性研究，样本量相对有限，未提供具体临床实施细节	提高肋骨骨折诊断准确性和效率，减轻医生工作负担	383例肋骨骨折患者的胸部CT图像及公开RibFrac数据集的50例患者	计算机视觉	肋骨骨折	CT影像分析	CNN	医学影像	433例患者（383例内部数据+50例外部验证）	YOLO	改进的YOLO模型	精确率,召回率,mAP50,F1分数	NA
223	2025-10-07	Reasoning-Driven Food Energy Estimation via Multimodal Large Language Models 2025-Mar-24, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu17071128 PMID:40218886	研究论文	本文提出通过微调和体积感知推理两种方法改进多模态大语言模型在基于图像的食物能量估计中的性能	首次将多模态大语言模型应用于食物能量估计，并提出体积感知推理和细粒度估计提示方法解决食物尺寸识别难题	模型在食物尺寸识别方面仍存在局限，这是影响能量估计准确性的关键因素	改进基于图像的食物能量估计准确度，支持饮食摄入监测应用	食物图像及其能量含量估计	计算机视觉,自然语言处理	NA	多模态大语言模型	MLLMs	图像	Nutrition5k数据集	NA	多模态大语言模型,LoRA	估计准确度	NA
224	2025-10-07	Leveraging large language models for knowledge-free weak supervision in clinical natural language processing 2025-Mar-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68168-2 PMID:40064991	研究论文	提出一种利用大语言模型进行知识无关弱监督的临床自然语言处理方法	通过微调LLM生成弱标注数据训练下游BERT模型，无需领域知识即可实现优越性能	LLM推理计算量较大	解决临床自然语言处理中标注数据稀缺的问题	临床命名实体识别	自然语言处理	NA	弱监督学习、上下文学习	LLM, BERT	临床文本	三个i2b2/n2c2数据集，不超过50份黄金标准病历	NA	Llama2-13B, PubMedBERT	F1分数	NA
225	2025-10-07	Development of a deep learning radiomics model combining lumbar CT, multi-sequence MRI, and clinical data to predict high-risk cage subsidence after lumbar fusion: a retrospective multicenter study 2025-Mar-02, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01355-y PMID:40025592	研究论文	开发结合腰椎CT、多序列MRI和临床数据的深度学习影像组学模型，用于预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉	首次将3D视觉变换器深度学习模型与传统影像组学特征、临床特征相结合，构建多中心联合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（305例患者），需要进一步前瞻性验证	预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉患者	接受腰椎融合手术的患者	医学影像分析	脊柱疾病	CT、MRI影像学检查	深度学习, 逻辑回归	医学影像（CT、MRI）、临床数据	305例患者（训练集214例，验证集61例，测试集30例）来自三个医疗中心	NA	3D视觉变换器	AUC（曲线下面积）	NA
226	2025-10-07	KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate From a Smartwatch 2025-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3477275 PMID:39383068	研究论文	提出一种融合专家知识的知识驱动深度学习模型KID-PPG，用于从智能手表PPG信号中准确提取心率	通过自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强将医学与信号处理领域的专家知识整合到深度学习模型中	仅在PPGDalia数据集上进行评估，未在其他数据集验证泛化能力	解决PPG信号中运动伪影和信号质量退化导致的心率提取不准确问题	智能手表采集的光电容积脉搏波(PPG)信号	生物医学信号处理	心血管疾病	光电容积脉搏波(PPG)	深度学习	PPG信号	PPGDalia数据集	NA	KID-PPG	平均绝对误差(MAE)	NA
227	2025-10-07	Brain tumour histopathology through the lens of deep learning: A systematic review 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109642 PMID:39787663	系统综述	系统回顾深度学习在脑肿瘤特别是胶质母细胞瘤组织病理学研究中的应用现状与趋势	首次系统梳理了ML/DL技术在GBM组织病理学研究中的应用模式，揭示了组学数据与组织病理数据整合分析的新趋势	纳入的GBM相关研究数量有限（仅8篇），且许多研究未能清晰报告模型训练和评估方法	调查机器学习/深度学习技术如何推动脑肿瘤特别是胶质母细胞瘤的组织病理学研究进展	54项符合条件的研究，重点关注胶质母细胞瘤相关研究	数字病理	脑肿瘤/胶质母细胞瘤	组织病理学与多组学数据整合分析	SVM, CNN	组织病理图像, 多组学数据	54项研究（其中8项GBM专项研究）	NA	ResNet	NA	NA
228	2025-10-07	Artificial Intelligence-Guided Lung Ultrasound by Nonexperts 2025-Mar-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2024.4991 PMID:39813064	研究论文	评估人工智能引导非专业医护人员获取诊断质量肺部超声图像的能力	首次验证AI引导非专业医护人员获取诊断质量肺部超声图像的可行性	研究样本量有限，仅包含176名参与者	评估AI在指导非专业医护人员获取诊断质量肺部超声图像方面的能力	呼吸困难患者和非专业医护人员（医疗助理、呼吸治疗师和护士）	医学影像分析	肺部疾病	肺部超声	深度学习	超声图像	176名参与者	NA	NA	诊断质量比例	NA
229	2025-10-07	Ventricular Arrhythmia Classification Using Similarity Maps and Hierarchical Multi-Stream Deep Learning 2025-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3490187 PMID:39485690	研究论文	提出一种基于相似性映射和分层多流深度学习的室性心律失常分类方法	开发了相似性映射特征来捕捉ECG信号中的规律性，并提出了分层多流ResNet34架构	NA	解决室性心动过速、心室颤动和非室性心律之间的分类问题	心电图信号中的室性心律失常	数字病理学	心血管疾病	ECG信号分析	深度学习	心电图信号	NA	NA	ResNet34	灵敏度, 准确率	NA
230	2025-10-07	Efficient spheroid morphology assessment with a ChatGPT data analyst: implications for cell therapy 2025-Mar, BioTechniques IF:2.2Q4 DOI:10.1080/07366205.2025.2493489 PMID:40264428	研究论文	开发基于ChatGPT数据分析师的深度学习自动方法用于评估脂肪来源干细胞球体形态质量	首次将ChatGPT数据分析师应用于细胞球体形态评估，提供自动化测量解决方案	未提及样本量的具体限制和模型泛化能力的验证	开发自动化的球体尺寸测量方法以改进细胞球体质量评估	脂肪来源干细胞(ADSCs)形成的球体	计算机视觉	骨关节炎	深度学习图像识别与处理	NA	图像	NA	ChatGPT Data Analyst, ImageJ	NA	Bland-Altman分析, 散点图相关系数	NA
231	2025-10-07	LEyes: A lightweight framework for deep learning-based eye tracking using synthetic eye images 2025-Mar-31, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-025-02645-y PMID:40164925	研究论文	提出一种轻量级框架LEyes，使用合成眼图像训练神经网络进行视线追踪	与传统逼真渲染方法不同，使用简单合成图像生成器训练神经网络检测瞳孔和角膜反射等关键特征	未明确说明具体性能限制和适用场景限制	解决视线估计领域训练数据缺乏和模型泛化能力差的问题	眼图像中的瞳孔和角膜反射特征	计算机视觉	NA	合成数据生成	神经网络	合成眼图像	NA	NA	NA	瞳孔和角膜反射的识别与定位精度	成本效益更高的硬件
232	2025-10-07	Recurrent and convolutional neural networks in classification of EEG signal for guided imagery and mental workload detection 2025-Mar-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92378-x PMID:40140460	研究论文	本研究使用深度学习方法对引导想象放松技术和心理任务工作负荷状态下的脑电信号进行分类	首次在引导想象应用中比较不同电极配置（26个认知电极vs 256个全通道）对分类性能的影响	样本量较小（仅26名学生），需要更大规模的研究验证结果	验证是否能够检测引导想象放松状态与心理任务工作负荷状态之间的差异并进行分类	26名接受引导想象放松技术和心理任务工作负荷测试的学生	机器学习	精神障碍	密集阵列脑电信号放大技术	EEGNet, LSTM, 1D CNN, 1D CNN-LSTM混合模型	脑电信号	26名学生	NA	EEGNet, Long Short-Term Memory, 1D Convolutional Neural Network	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, 损失值	NA
233	2025-10-07	Convolutional Neural Network Models for Visual Classification of Pressure Ulcer Stages: Cross-Sectional Study 2025-Mar-25, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/62774 PMID:40135412	研究论文	本研究探索使用卷积神经网络模型对压力性损伤分期进行视觉分类	首次系统比较AlexNet、VGGNet16、ResNet18和DenseNet121四种CNN模型在压力性损伤分期分类中的性能	研究样本仅来自单一三级医院，未来需要与不同经验水平的护士进行比较验证	开发辅助压力性损伤分期的有效工具	压力性损伤患者图像，包括I期、II期、III期、IV期、不可分期和疑似深部组织损伤	计算机视觉	压力性损伤	深度学习	CNN	图像	853张原始压力性损伤图像，经数据增强后获得7677张图像	NA	AlexNet,VGGNet16,ResNet18,DenseNet121	准确率	NA
234	2025-10-07	Deep Learning Study of Alkaptonuria Spinal Disease Assesses Global and Regional Severity and Detects Occult Treatment Status 2025-Mar-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.11.25323762 PMID:40162283	研究论文	本研究开发深度学习模型分析罕见病黑酸尿症的脊柱X光片，评估疾病严重程度并检测隐匿治疗状态	首次将深度学习应用于罕见病黑酸尿症的脊柱影像分析，能识别传统方法难以检测的药物治疗状态	真空椎间盘现象预测一致性较低(41-90%)，样本量受罕见病特性限制	开发深度学习方法来准确评估黑酸尿症脊柱病变的严重程度和检测药物治疗状态	黑酸尿症患者的颈椎和腰椎X光片	医学影像分析	黑酸尿症	X射线成像	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	准确度, 平均绝对误差	NA
235	2025-10-07	Enhancing Outcome Prediction in Intracerebral Hemorrhage Through Deep Learning: A Retrospective Multicenter Study 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.07.025 PMID:39095262	研究论文	本研究通过深度学习技术开发并验证了用于预测脑出血患者90天预后的自动预后生物标志物	首次结合深度学习特征与临床特征构建融合模型，显著提高了脑出血预后预测的准确率	回顾性研究设计，样本量相对有限，仅纳入发病6小时内影像学检查的患者	开发脑出血患者90天功能预后的精准预测工具	脑出血患者	医学影像分析	脑出血	深度学习，逻辑回归，LASSO回归	CNN	医学影像	1098例患者（男性652例，女性446例）	NA	ResNet50	AUC, 校准曲线	NA
236	2025-10-07	The role of artificial intelligence and deep learning in determining the histopathological grade of pancreatic neuroendocrine tumors by using EUS images 2025 Mar-Apr, Endoscopic ultrasound IF:4.4Q1 DOI:10.1097/eus.0000000000000113 PMID:40385971	研究论文	本研究利用人工智能和深度学习算法，通过EUS图像预测胰腺神经内分泌肿瘤的组织病理学分级	首次将深度学习技术应用于EUS图像进行胰腺神经内分泌肿瘤分级预测	样本量较小（44例患者），属于初步研究	开发基于AI的胰腺神经内分泌肿瘤分级预测方法	胰腺神经内分泌肿瘤患者	医学影像分析	胰腺神经内分泌肿瘤	EUS-FNA/B（超声内镜引导下细针穿刺/活检）	CNN	EUS图像	44例患者的803张EUS图像	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
237	2025-10-07	Deep Learning-Based Ion Channel Kinetics Analysis for Automated Patch Clamp Recording 2025-Mar, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202404166 PMID:39737527	研究论文	本研究提出了首个基于人工智能的框架，用于自动膜片钳记录中多种离子通道动力学的表征分析	首次将人工智能技术应用于离子通道动力学分析，集成了异常检测和多类分类的深度学习框架	NA	开发自动化离子通道动力学分析框架以提高电生理研究效率	全细胞膜片钳记录数据	机器学习	阿尔茨海默病,帕金森病	膜片钳技术	CNN,LSTM	电生理记录数据	124个测试数据集	NA	1D卷积神经网络,双向长短期记忆网络,注意力机制	准确率	NA
238	2025-10-07	Deep learning-based fully automated detection and segmentation of pelvic lymph nodes on diffusion-weighted images for prostate cancer: a multicenter study 2025-Mar-17, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00840-w PMID:40098034	研究论文	本研究开发了一种基于3D V-Net的深度学习模型，用于前列腺癌患者盆腔淋巴结的自动检测和分割	首次将3D V-Net模型应用于前列腺癌盆腔淋巴结的自动检测和分割，并进行了多中心验证	模型对可疑转移性淋巴结检测的灵敏度为60.1%，仍有提升空间	提高前列腺癌患者淋巴结检测和分割的效率和准确性	前列腺癌患者的盆腔淋巴结	医学影像分析	前列腺癌	扩散加权成像	CNN	医学影像	训练集1,151名患者（32,507个标注淋巴结），外部验证集401名患者（7,707个淋巴结）	NA	3D V-Net	Dice相似系数, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 假阳性率	NA
239	2025-10-07	Artificial intelligence can be trained to predict c-KIT-11 mutational status of canine mast cell tumors from hematoxylin and eosin-stained histological slides 2025-03, Veterinary pathology IF:2.3Q1 DOI:10.1177/03009858241286806 PMID:39422217	研究论文	本研究训练深度学习模型仅通过H&E染色组织切片形态学特征预测犬肥大细胞肿瘤的c-KIT-11基因突变状态	首次实现基于常规H&E染色切片形态学特征预测基因突变状态，无需额外分子检测	染色方案和扫描仪类型会影响模型准确性，跨机构数据性能存在下降	开发能够从组织形态学预测基因突变的AI诊断工具	犬肥大细胞肿瘤	数字病理学	犬肥大细胞肿瘤	H&E染色, PCR, 全玻片成像	深度学习模型	组织病理学图像	368个皮肤、皮下和黏膜皮肤肥大细胞肿瘤样本（195个有ITD突变，173个无突变）	NA	NA	准确率, 敏感性, 特异性	NA
240	2025-10-07	Nuclear pleomorphism in canine cutaneous mast cell tumors: Comparison of reproducibility and prognostic relevance between estimates, manual morphometry, and algorithmic morphometry 2025-03, Veterinary pathology IF:2.3Q1 DOI:10.1177/03009858241295399 PMID:39560067	研究论文	比较犬皮肤肥大细胞瘤核多形性评估方法的可重复性和预后价值	首次系统比较病理学家目测评估、人工形态测量和深度学习自动形态测量在犬皮肤肥大细胞瘤核多形性评估中的表现	需要进一步验证研究结果、确定算法间可重复性和鲁棒性，并探索整个肿瘤切片的肿瘤异质性	探索犬皮肤肥大细胞瘤核评估方法的局限性并开发替代形态测量方案	犬皮肤肥大细胞瘤	数字病理学	皮肤肿瘤	深度学习分割	深度学习	病理图像	96个犬皮肤肥大细胞瘤样本	NA	NA	ROC曲线下面积, 组内相关系数, Kappa值	NA