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
241	2025-07-04	Retraction: A deep learning model for estimating sedation levels using heart rate variability and vital signs: a retrospective cross-sectional study at a center in South Korea 2025-Jun-02, Acute and critical care IF:1.7Q3 DOI:10.4266/acc.2024.01200.r1 PMID:40602482	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
242	2025-07-04	Subclinical tremor differentiation using long short-term memory networks 2025-Jun, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01526-0 PMID:39992543	研究论文	本研究利用长短期记忆网络（LSTM）开发了一种深度学习模型，用于区分帕金森病（PD）、原发性震颤（ET）和正常生理性震颤的亚临床震颤	该研究首次采用LSTM网络处理亚临床震颤数据，并在低振幅震颤分类上比现有方法提高了30-50%的准确率	未来需要增强模型的可解释性，并在更大、更多样化的数据集（包括动作性震颤）上进行验证	开发能够区分PD、ET和正常生理性震颤的亚临床震颤的AI模型	帕金森病（PD）、原发性震颤（ET）和正常受试者的亚临床震颤数据	机器学习	帕金森病	短时傅里叶变换	LSTM	传感器数据	51名PD患者、15名ET患者和58名正常受试者
243	2025-07-04	FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study 2025-Jun, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.002 PMID:40345937	研究论文	开发并验证了一个名为FaceAge的深度学习系统，通过面部照片估计生物年龄以改善癌症患者的预后预测	利用深度学习从面部照片中客观估计生物年龄，并将其应用于癌症患者的生存预测和临床决策支持	需要在更大的队列中进一步验证，并探索是否适用于其他疾病患者	开发一个能够从面部照片估计生物年龄的系统，以改善癌症患者的预后预测	健康个体和癌症患者的面部照片	计算机视觉	癌症	深度学习	CNN	图像	训练集包含58,851名健康个体，验证集包含6,196名癌症患者
244	2025-07-04	The value of artificial intelligence in PSMA PET: a pathway to improved efficiency and results 2025-Jun, The quarterly journal of nuclear medicine and molecular imaging : official publication of the Italian Association of Nuclear Medicine (AIMN) [and] the International Association of Radiopharmacology (IAR), [and] Section of the Society of... DOI:10.23736/S1824-4785.25.03640-4 PMID:40444499	系统综述	本文系统综述了人工智能（AI）在提高前列腺特异性膜抗原正电子发射断层扫描（PSMA PET）检测转移性前列腺癌准确性和效率方面的潜力	探讨了AI在PSMA PET扫描中的多种应用，包括提高诊断准确性、敏感性、区分良性病变、报告标准化以及预测治疗反应	性能存在显著变异性，部分算法的'黑箱'性质，需要更大规模的前瞻性研究和改进模型可解释性	研究AI在PSMA PET扫描中提高转移性前列腺癌检测准确性和效率的潜力	前列腺癌患者的PSMA PET扫描数据	数字病理学	前列腺癌	PSMA PET扫描	机器学习（ML）、深度学习（DL）、卷积神经网络（CNN）	医学影像	22项研究，包括前瞻性和回顾性设计
245	2025-07-04	Refined selection of individuals for preventive cardiovascular disease treatment with a transformer-based risk model 2025-Jun, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.005 PMID:40461349	研究论文	本研究开发并验证了一种基于Transformer的深度学习模型TRisk，用于预测心血管疾病的10年风险，旨在优化预防性治疗的个体选择	提出了一种新型的Transformer-based Risk assessment survival (TRisk)模型，在心血管疾病风险预测中表现出优于传统统计模型和现有深度学习模型的性能	研究未提及模型在其他种族或地区人群中的适用性，且未说明模型在临床实践中的实施难度	开发并验证一种能更精准识别需要心血管疾病预防性治疗个体的风险预测模型	25-84岁的成年人，包括普通人群和糖尿病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	Transformer	电子健康记录	来自英格兰291家全科诊所的300万成年人数据用于模型开发，98家诊所数据用于验证
246	2025-07-04	Future Applications of Cardiothoracic CT 2025-Jun, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240085 PMID:40492912	综述	本文综述了光子计数CT(PCCT)、直立CT和人工智能(AI)在心胸CT成像和诊断中的未来应用	探讨了PCCT、直立CT和AI在心胸CT中的创新应用，包括降低辐射剂量、提高空间分辨率和改变放射科医生解读影像的方式	未提及具体临床实施中的挑战或限制	探讨心胸CT技术的未来发展方向和应用前景	心胸CT技术及其临床应用	数字病理	心血管疾病	光子计数CT(PCCT)、直立CT、四维CT、AI	深度学习	CT影像	NA
247	2025-07-04	Pharmakon or the healing art: experience of artistic-transformative transdisciplinary workshops in fibromyalgia syndrome 2025-Jun, Clinical and experimental rheumatology IF:3.4Q2 DOI:10.55563/clinexprheumatol/yxhmcr PMID:40556605	研究论文	本研究验证了通过艺术转化工作坊在纤维肌痛综合征患者中改善生活质量、睡眠、自尊和自我效能的有效性	首次将艺术转化体验应用于纤维肌痛综合征患者的治疗，并验证其有效性	研究为观察性设计，缺乏对照组，且样本量相对较小	验证跨学科艺术转化路径对纤维肌痛综合征患者的治疗效果	纤维肌痛综合征患者	心理健康	纤维肌痛综合征	艺术转化工作坊（包括自传回顾、诗歌表达和视觉思维策略）	NA	问卷调查数据	109名纤维肌痛综合征患者
248	2025-07-04	Predicting heavy metal concentration in crop grain using automated machine learning models 2025-Jun, Ying yong sheng tai xue bao = The journal of applied ecology DOI:10.13287/j.1001-9332.202506.018 PMID:40607569	研究论文	使用自动化机器学习模型预测作物籽粒中的重金属浓度	首次应用自动化机器学习（AutoML）模型预测作物籽粒中多种重金属的浓度，并比较了六种不同模型的性能	研究基于已有文献的数据集，可能受限于数据的质量和覆盖范围	预测和控制作物籽粒中的重金属污染	作物籽粒中的重金属（铬、镉、铅、砷、汞）浓度	机器学习	NA	自动化机器学习（AutoML）	DL, DRF, XRT, SE, GBM, GLM	结构化数据	791个数据集来自54篇出版物
249	2025-07-03	Learning salient representation of crashes and near-crashes using supervised contrastive variational autoencoder 2025-Jun-30, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108148 PMID:40592011	研究论文	本研究提出了一种新颖的深度学习模型scVAE，用于学习安全关键事件（如碰撞和接近碰撞）的显著表示，以提高道路安全	将监督对比学习方法整合到变分自编码器（VAE）框架中，通过两个不同的编码器使显著潜在变量具有区分性，并专注于最相关的表示以进行准确聚类	NA	提高道路安全，通过学习安全关键事件的显著表示来改进聚类、样本生成、去噪和预测等下游任务	安全关键事件（包括碰撞和接近碰撞）	机器学习	NA	监督对比学习，变分自编码器（VAE）	scVAE（监督对比变分自编码器）	运动学数据集	第二战略公路研究计划（SHRP 2）自然驾驶研究数据集
250	2025-07-03	Explainable, federated deep learning model predicts disease progression risk of cutaneous squamous cell carcinoma 2025-Jun-28, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00997-4 PMID:40581685	研究论文	开发了一种基于Transformer的可解释、联邦深度学习模型，用于预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险	首次将Transformer模型应用于皮肤鳞状细胞癌的疾病进展预测，并通过联邦学习提高模型的泛化能力和隐私保护	外部验证队列的平均AUROC为0.65，表明模型在外部数据上的表现有待提高	预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险，以促进个性化医疗和二级预防	皮肤鳞状细胞癌患者	数字病理学	皮肤鳞状细胞癌	深度学习	Transformer	图像	三个临床中心的数据
251	2025-07-03	AI-supported versus manual microscopy of Kato-Katz smears for diagnosis of soil-transmitted helminth infections in a primary healthcare setting 2025-Jun-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07309-7 PMID:40579399	研究论文	比较AI支持与手动显微镜在初级医疗环境中诊断土壤传播蠕虫感染的效果	使用便携式全玻片扫描仪和基于深度学习的AI技术，提高了对轻强度感染的检测灵敏度	研究样本仅来自肯尼亚的学龄儿童，可能限制了结果的普遍性	评估AI技术在诊断土壤传播蠕虫感染中的效果	土壤传播蠕虫（蛔虫、鞭虫和钩虫）	数字病理学	寄生虫感染	深度学习	AI	图像	965份粪便样本（最终分析704份）
252	2025-07-03	HybridDLDR: A hybrid deep learning-based drug resistance prediction system of Glioblastoma (GBM) using molecular descriptors and gene expression data 2025-Jun-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108913 PMID:40592112	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合模型HybridDLDR，用于预测胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性	结合了CNN、LSTM和transformer架构，利用分子描述符和基因表达数据进行耐药性预测	未提及具体数据集的样本量和多样性限制	改进癌症治疗期间的药物效果预测	胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性	机器学习	胶质母细胞瘤	深度学习	CNN, LSTM, transformer	基因表达数据和化学性质数据	NA
253	2025-07-03	Estimating the extent and sources of model uncertainty in political science 2025-Jun-24, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2414926122 PMID:40526713	研究论文	本文提出了一种结合极端边界分析和多元宇宙方法的新方法，用于系统评估政治科学中的模型不确定性及其来源	结合极端边界分析和多元宇宙方法，开发了一种新的敏感性分析方法，能够同时评估多个维度的模型不确定性	未提及具体局限性	评估政治科学中的模型不确定性及其来源	政治科学中的四个主题：民主化、制度信任、公共产品提供和福利国家慷慨	政治科学	NA	极端边界分析、多元宇宙方法	最近1-邻居、逻辑回归、深度学习	统计估计	超过36亿次估计
254	2025-07-03	Advances and challenges in pathomics for liver cancer: From diagnosis to prognostic stratification 2025-Jun-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i6.107646 PMID:40585839	综述	本文综述了病理组学在肝癌从诊断到预后分层中的进展与挑战	整合AI与定量病理图像分析，通过深度学习解析肝癌的异质性，实现肿瘤分类、微血管侵犯检测、复发风险分层和生存预测	多中心验证研究有限，模型可解释性不足，临床工作流程整合存在瓶颈	推动病理组学在肝癌精准医疗中的应用，改善个性化治疗策略	肝细胞癌（HCC）和胆管癌	数字病理学	肝癌	AI驱动的病理图像分析	深度学习	病理全切片图像	NA
255	2025-07-03	Multimodal deep learning for predicting neoadjuvant treatment outcomes in breast cancer: a systematic review 2025-Jun-23, Biology direct IF:5.7Q1 DOI:10.1186/s13062-025-00661-8 PMID:40551237	系统综述	本文综述了多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的应用，并比较了其与单模态深度学习的性能	整合多种数据源（放射学、病理学、组学、临床）的多模态深度学习在预测病理完全缓解（pCR）方面显示出更高的准确性	方法学异质性大，依赖回顾性数据，外部验证有限，阻碍了临床转化	评估多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的准确性和应用潜力	接受新辅助系统治疗的乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	多模态数据（放射学、数字病理学、组学、临床记录）	51项研究，中位队列281例
256	2025-07-03	BoneDat, a database of standardized bone morphology for in silico analyses 2025-Jun-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05161-y PMID:40541988	研究论文	介绍了一个名为BoneDat的标准化骨骼形态数据库，用于骨科和进化生物学领域的计算机模拟分析	开发了一个包含标准化骨骼形态数据的综合数据库，解决了该领域缺乏高质量数据集的限制	数据集仅包含278例临床腰骨盆CT扫描，可能不足以覆盖所有人群的多样性	提高计算机模拟分析的重复性和可信度，支持深度学习模型的训练和基准测试	人类骨骼形态数据，特别是腰骨盆区域的骨骼	数字病理	骨科疾病	CT扫描	深度学习模型	图像	278例临床腰骨盆CT扫描，年龄在16至91岁之间，按性别和年龄组平衡
257	2025-07-03	An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA) 2025-Jun-20, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6735294/v1 PMID:40585236	研究论文	介绍了一个基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA，用于自动化分析听觉脑干反应（ABR）波形	ABRA利用卷积神经网络（CNN）自动化并标准化ABR波形分析，显著减少分析时间并提高跨实验室数据集的重复性	未明确提及具体局限性	开发一个自动化工具，以改进听觉脑干反应（ABR）的分析，促进听觉功能研究	听觉脑干反应（ABR）波形	机器学习	听力损失	深度学习	CNN	电生理记录数据	来自多个实验环境的多样化数据集
258	2025-07-03	A modular deep learning surrogate model for simulating harmful algal blooms in complex process-based systems 2025-Jun-20, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124059 PMID:40591990	研究论文	本研究开发了一种模块化深度学习替代模型，用于模拟复杂过程系统中的有害藻华现象	通过模块化深度学习替代模型显著提高了计算效率和预测准确性，并结合概率参数优化增强了模型性能	研究主要针对韩国大青湖的应用案例，可能在其他水域系统的适用性需要进一步验证	开发高效的有害藻华模拟工具，用于水资源管理和生态预测	韩国大青湖的水动力、水质和浮游植物动态过程	机器学习	NA	深度学习	模块化深度学习替代模型	环境观测数据	2022年校准期和2023年验证期的观测数据
259	2025-07-03	Ultra-wide-field fundus photography and AI-based screening and referral for multiple ocular fundus diseases 2025-Jun-17, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102187 PMID:40499544	研究论文	开发了三种基于深度学习算法的模型，用于眼底疾病的全面筛查和转诊建议	结合超广角眼底摄影和跨域协作学习技术，显著提高了周边视网膜异常检测能力	未提及模型在临床实践中的实际应用效果验证	解决眼底疾病全面筛查的困难	25种眼底疾病	计算机视觉	眼底疾病	超广角眼底摄影	Swin Transformer, 跨域协作学习(CdCL)	图像	59,475张超广角眼底图像
260	2025-07-03	Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning 2025-Jun-17, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.06.008 PMID:40592670	系统综述	本文系统综述了深度学习模型在基于CT成像的眶骨骨折检测和重建中的效果，评估了其诊断准确性、处理时间及在手术规划中的作用	深度学习模型（如U-Net、GAN-based方法和SPAK-guided架构）在骨折检测和重建中表现出高准确性，并显著减少了处理时间	需要进一步的比较研究来标准化方法并验证临床适用性	评估深度学习模型在眶骨骨折检测和重建中的效果	基于CT成像的眶骨骨折	计算机视觉	眶骨骨折	CT成像	U-Net, GAN, SPAK-guided, DenseNet	医学影像	五项研究符合纳入标准