深度学习在生物医药领域中的应用

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
81	2025-06-14	Deep Learning-based Brain Age Prediction Using MRI to Identify Fetuses with Cerebral Ventriculomegaly 2025-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240115 PMID:39969279	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的胎儿脑龄预测模型在识别脑室扩大胎儿及其严重程度和相关中枢神经系统异常方面的诊断性能	使用二维单通道CNN与多平面MRI切片相结合的胎儿脑龄预测新方法，能够辅助识别脑室扩大及相关中枢神经系统异常	样本量相对有限，且仅使用了MRI数据	评估深度学习模型在胎儿脑室扩大及相关异常诊断中的临床应用价值	胎儿（包括脑室扩大胎儿和正常发育胎儿）	数字病理学	脑室扩大	MRI	CNN	图像	500例胎儿（317例脑室扩大胎儿和183例正常发育胎儿）
82	2025-06-13	Machine learning for the rElapse risk eValuation in acute biliary pancreatitis: The deep learning MINERVA study protocol 2025-03-03, World journal of emergency surgery : WJES IF:6.0Q1 DOI:10.1186/s13017-025-00594-7 PMID:40033414	研究论文	该研究旨在开发和验证一种机器学习模型，用于预测轻度急性胆源性胰腺炎（MABP）患者复发急性胰腺炎（RAP）的风险	利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和风险预测，结合kPCA空间变量转换和2D图像生成技术	研究排除了非胆源性病因、重症胰腺炎及无法提供知情同意的患者，可能影响模型的广泛适用性	开发预测MABP患者RAP风险的机器学习工具以辅助临床决策	符合修订版亚特兰大标准的MABP成年患者（未接受早期胆囊切除术）	机器学习	胰腺炎	卷积神经网络（CNN）、核主成分分析（kPCA）	CNN	临床和人口统计学数据	来自意大利多家医院的回顾性（MANCTRA-1研究）和前瞻性数据
83	2025-06-12	Deep Learning-Based ASPECTS Algorithm Enhances Reader Performance and Reduces Interpretation Time 2025-Mar-04, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8491 PMID:39255988	research paper	研究探讨了基于深度学习的ASPECTS算法如何提升医生在急性缺血性卒中治疗中的表现并减少解读时间	开发了一种深度学习算法（CINA-ASPECTS），能够自动计算ASPECTS，显著提高医生的诊断准确性和效率	研究仅基于200例NCCT扫描，样本量有限，且仅评估了8位临床医生的表现	评估深度学习算法在急性缺血性卒中ASPECTS解读中的辅助效果	急性缺血性卒中患者的NCCT扫描图像	digital pathology	cardiovascular disease	深度学习	DL-based algorithm	image	200例NCCT扫描来自5个临床中心，涉及27种扫描仪型号和4个不同供应商
84	2025-06-11	[Nobel Prize in physics 2024 : John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton. From Hopfield and Hinton to AlphaFold: The 2024 Nobel Prize honors the pioneers of deep learning] 2025-Mar, Medecine sciences : M/S DOI:10.1051/medsci/2025036 PMID:40117553	comments	本文回顾了2024年诺贝尔物理学奖得主John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的职业生涯，并强调了他们在人工神经网络领域的开创性贡献	NA	NA	回顾两位研究者的职业生涯及其在人工神经网络领域的贡献	John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的研究工作	machine learning	NA	人工神经网络	NA	NA	NA
85	2025-06-10	Strategies to include prior knowledge in omics analysis with deep neural networks 2025-Mar-14, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101203 PMID:40182174	review	该文章探讨了在深度学习模型中整合生物先验知识以提高分子图谱预测性能的策略	总结了三种利用先验知识指导深度神经网络处理分子图谱的主要策略，并回顾了相关深度学习架构，包括图神经网络的新思路	NA	提高基于分子图谱的深度学习模型预测性能	分子图谱数据	machine learning	NA	high-throughput molecular profiling	deep neural networks, graph neural networks	molecular profiles	NA
86	2025-06-09	ConfuseNN: Interpreting convolutional neural network inferences in population genomics with data shuffling 2025-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.24.644668 PMID:40196528	research paper	介绍了一种名为ConfuseNN的方法，通过系统性地打乱输入的单倍型矩阵来评估特定群体遗传特征对CNN性能的贡献	提出ConfuseNN方法，通过数据打乱技术评估群体遗传特征对CNN性能的影响，填补了深度学习与传统群体遗传理论之间的鸿沟	网络架构和模拟训练及测试数据设计存在局限性	评估群体遗传特征对卷积神经网络性能的影响	群体遗传学中的CNN推断	population genomics	NA	data shuffling	CNN	haplotype matrices	NA
87	2025-06-07	Burnout crisis in Chinese radiology: will artificial intelligence help? 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11206-4 PMID:39567429	research paper	评估人工智能（AI）软件使用与中国医院放射科职业倦怠之间的相关性	首次量化研究AI软件使用与放射科人员职业倦怠的关系，并发现AI使用时长与倦怠程度呈显著负相关	研究设计为横断面研究，无法确定因果关系	探讨AI在减轻放射科人员职业倦怠方面的作用	中国68家公立医院的放射科医生和技术人员	digital pathology	NA	问卷调查（MBI-HSS量表和AI使用问卷）	NA	survey data	522名放射科工作人员
88	2025-06-07	Role of artificial intelligence in treatment planning and outcome prediction of jaw corrective surgeries by using 3-D imaging: a systematic review 2025-Mar, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2024.09.010 PMID:39701860	系统综述	本文综述了人工智能在利用3D影像进行颌骨矫正手术的治疗规划和结果预测中的作用	探讨了AI在颌骨矫正手术3D影像治疗规划和结果预测中的未充分探索的应用	由于显著的异质性和数据报告不足，未进行荟萃分析	评估AI在颌骨矫正手术3D影像治疗规划和结果预测中的应用	颌骨矫正手术	数字病理	颌骨畸形	3D成像	深度学习和机器学习	CT数据	14项研究
89	2025-06-07	Real-time assistance in suicide prevention helplines using a deep learning-based recommender system: A randomized controlled trial 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105760 PMID:39705915	research paper	评估AI辅助工具在自杀预防热线对话中为咨询师提供实时援助的有效性和可用性	使用基于BERT的句子嵌入生成建议，通过余弦相似性为咨询师提供前5个聊天情境	工具在不适当的情境下频繁使用，咨询师在最佳时机使用工具的频率较低，可能缺乏熟练度或对系统的初始信任问题	评估AI辅助工具在自杀预防热线中的效果	自杀预防热线的咨询师和求助者	natural language processing	mental health	BERT, cosine similarity	BERT	text	48名咨询师（27名实验组，21名对照组），共评估188次轮班
90	2025-06-07	Colorectal cancer classification using weakly annotated whole slide images: Multiple instance learning optimization study 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109649 PMID:39798507	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过弱标注的组织病理学全切片图像（WSIs）研究结直肠癌（CRC）分类问题	提出了与多实例学习（MIL）集成的WSI标签预测函数，显著提高了WSI级别分类的性能	NA	开发高效的计算机辅助诊断（CAD）系统，用于结直肠癌的早期检测和分类	结直肠癌的组织病理学全切片图像	数字病理学	结直肠癌	深度学习	多实例学习（MIL）	图像	NA
91	2025-06-07	Automatic medical imaging segmentation via self-supervising large-scale convolutional neural networks 2025-Mar, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110711 PMID:39798701	研究论文	本研究开发了一种基于自监督学习的大规模深度学习模型，用于医学图像分割，旨在克服监督学习和临床数据变异性的限制	利用自监督学习和稀疏子流形卷积进行大规模预训练，设计了不同规模的稀疏子流形U-Net（SS-UNets），并在多个未见数据集上展示了优越的性能和可扩展性	未提及具体的数据集来源和样本的具体数量，可能影响结果的普适性	开发一种鲁棒的医学图像分割模型，减少对大量标注数据的依赖，提高模型的泛化能力	医学图像（CT、MRI和PET）	数字病理	癌症	自监督学习、稀疏子流形卷积	SS-UNets（稀疏子流形U-Nets）	医学图像（CT、MRI和PET）	多中心CT数据集，具体数量未提及
92	2025-06-07	Deep learning for age estimation from panoramic radiographs: A systematic review and meta-analysis 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105560 PMID:39826609	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习在全景X光片年龄估计中的性能	首次对深度学习在全景X光片年龄估计中的应用进行了系统评价和荟萃分析	大多数研究存在偏倚风险不明确或偏高的问题，且方法学局限性需要进一步研究	评估深度学习在全景X光片年龄估计中的性能	使用深度学习进行年龄估计的研究	数字病理	NA	深度学习	NA	医学影像（全景X光片）	42项研究（其中9项用于荟萃分析）
93	2025-06-06	Harnessing Electronic Health Records and Artificial Intelligence for Enhanced Cardiovascular Risk Prediction: A Comprehensive Review 2025-Mar-18, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.124.036946 PMID:40079336	综述	本文综述了电子健康记录（EHR）与人工智能（AI）在心血管疾病（CVD）风险预测中的应用与挑战	整合EHR数据与AI技术，提升CVD风险预测的准确性和动态管理能力	数据质量、跨医疗系统标准化、地理差异性问题，以及AI模型的解释性和多样化人群验证需求	探讨EHR与AI在CVD风险预测中的进展与挑战，优化预测模型	心血管疾病（CVD）风险预测模型	医疗人工智能	心血管疾病	AI深度学习	深度学习模型	电子健康记录（EHR）数据	NA
94	2025-06-06	Deep learning in single-cell and spatial transcriptomics data analysis: advances and challenges from a data science perspective 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf136 PMID:40185158	review	本文综述了深度学习在单细胞和空间转录组数据分析中的进展和挑战，并从数据科学的角度进行了系统评价	系统评价了先进的深度学习方法，并整理了21个数据集和58种计算方法进行性能评估，揭示了模型性能在不同数据集和评估指标上的显著差异	高质量注释数据集仍然有限，生物组织的复杂相关性使得准确重建细胞状态和空间环境具有挑战性	探讨深度学习如何有效应用于转录组数据分析，以提升预测准确性和生物学解释性	单细胞和空间转录组数据	machine learning	NA	单细胞测序、空间转录组学	深度学习	基因表达、表观遗传修饰、代谢物水平、空间位置等多模态数据	21个数据集来自九个基准测试
95	2025-06-06	Randomized controlled trial of an artificial intelligence diagnostic system for the detection of esophageal squamous cell carcinoma in clinical practice 2025-Mar, Endoscopy IF:11.5Q1 DOI:10.1055/a-2421-3194 PMID:39317205	研究论文	一项关于人工智能诊断系统在临床实践中检测食管鳞状细胞癌的随机对照试验	首次在临床环境中评估AI系统对食管鳞状细胞癌的检测效果，而非回顾性研究	未能证明AI诊断支持系统在提高食管癌检测率方面的显著改善	评估AI系统在临床实践中辅助内镜医师检测食管鳞状细胞癌的效果	高风险食管鳞状细胞癌患者	数字病理	食管鳞状细胞癌	白光成像（WLI）、窄带成像（NBI）、碘染色	深度学习系统	图像	320名患者
96	2025-06-06	Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review 2025-Mar, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31809 PMID:39352072	系统综述	本文系统综述了人工智能在颞骨影像学中的应用现状	总结了AI在颞骨影像学中的潜在作用，包括提高诊断准确性和效率	现有研究存在异质性和质量不一的问题，需要更标准化的方法学	探讨人工智能在颞骨影像学中的当前作用	颞骨影像学	医学影像分析	颞骨相关疾病	CT影像	CNN	影像数据	72项研究
97	2025-06-06	Preserving privacy in healthcare: A systematic review of deep learning approaches for synthetic data generation 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108571 PMID:39742693	系统综述	本文系统综述了医疗保健领域中用于合成数据生成的深度学习技术，重点关注其在保持数据效用和增强隐私方面的能力	探讨了GANs、VAEs和扩散模型在生成合成数据中的应用，并特别关注了差分隐私和联邦学习等隐私增强方法	在保持时间相关性、减少偏见以及符合监管框架方面仍存在挑战，特别是对于纵向和高维数据	评估深度学习技术在医疗保健领域中生成合成数据的潜力，以促进隐私保护的数据共享	医疗保健数据	机器学习	NA	GANs, VAEs, 扩散模型, 差分隐私, 联邦学习	GAN, VAE, 扩散模型	表格数据、信号数据、图像数据、多模态数据	NA
98	2025-06-05	Deep learning-based breast MRI for predicting axillary lymph node metastasis: a systematic review and meta-analysis 2025-Mar-31, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00863-3 PMID:40165212	meta-analysis	评估深度学习算法在乳腺癌MRI中预测腋窝淋巴结转移的诊断性能	首次系统评价和荟萃分析深度学习算法在乳腺癌MRI中预测腋窝淋巴结转移的诊断性能	研究间存在中度异质性（I2=61%和60%）	评估深度学习算法在乳腺癌MRI中预测腋窝淋巴结转移的诊断性能	乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	MRI	deep learning	image	10项研究
99	2025-06-05	CoupleVAE: coupled variational autoencoders for predicting perturbational single-cell RNA sequencing data 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf126 PMID:40178283	研究论文	本文提出了一种名为CoupleVAE的新型深度学习方法，用于预测扰动后的单细胞RNA测序数据	CoupleVAE由两个耦合的VAE组成，通过耦合器在潜在空间中进行更复杂的细胞状态转换	NA	预测单细胞扰动响应，以理解生物体的功能和行为	单细胞RNA测序数据	计算生物学	NA	单细胞RNA测序	VAE（变分自编码器）	RNA测序数据	三个真实数据集（感染、刺激和跨物种预测）
100	2025-06-05	Intraoperative Real-Time IDH Diagnosis for Glioma Based on Automatic Analysis of Contrast-Enhanced Ultrasound Video 2025-03, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.11.007 PMID:39674714	研究论文	提出了一种基于术中对比增强超声(CEUS)视频自动分析的实时IDH状态诊断方法ATAN	首次将自动TIC分析网络(ATAN)应用于术中实时IDH诊断，无需肿瘤样本，诊断准确率比现有深度学习方法平均提高15%	术中胶质瘤数据样本量较小	开发胶质瘤IDH状态的术中实时诊断方法	胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	对比增强超声(CEUS)	ATAN(Automatic TIC Analysis Network)	视频	主要队列60例胶质瘤患者(平均年龄50±14岁，男性28例)，预训练队列258例