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
161	2025-07-10	Knowledge Graph-Enhanced Deep Learning Model (H-SYSTEM) for Hypertensive Intracerebral Hemorrhage: Model Development and Validation 2025-Jun-12, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/66055 PMID:40505141	研究论文	开发并验证了一个名为H-SYSTEM的知识图谱增强深度学习模型，用于辅助神经外科医生诊断和治疗高血压性脑出血患者	整合医学领域知识图谱（HKG）以提升决策准确性和可解释性，相比现有AI系统具有更高的可靠性和效率	未提及具体样本来源的多样性或潜在的数据偏差问题	开发可解释且高效的决策支持系统，辅助高血压性脑出血的诊疗	高血压性脑出血患者的电子病历数据	数字病理	心血管疾病	知识图谱构建、命名实体识别（NER）、语义分析与表示	BERT-IDCNN-BiLSTM-CRF	文本（电子病历）	605名来自6个不同医疗中心的患者
162	2025-07-10	Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning 2025-Jun-05, Cell regeneration (London, England) DOI:10.1186/s13619-025-00239-9 PMID:40468050	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于图像非侵入性地预测单个细胞的硬度范围，并评估细胞功能	提出了一种基于深度学习的图像分析方法，用于高通量、高灵敏度地评估单细胞力学特性	未明确提及方法在其他细胞类型或更广泛生物样本中的适用性	开发一种高通量、非侵入性的单细胞力学特性评估方法	间充质干细胞（MSCs）和巨噬细胞	数字病理学	NA	深度学习	CNN	图像	未明确提及具体样本数量
163	2025-07-10	Relation equivariant graph neural networks to explore the mosaic-like tissue architecture of kidney diseases on spatially resolved transcriptomics 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf303 PMID:40358510	研究论文	提出了一种名为REGNN的关系等变图神经网络框架，用于分析空间分辨转录组学数据中的异质性组织结构	REGNN整合了等变性处理空间区域的n维对称性，并利用位置编码加强均匀分布节点的相对空间关系，同时采用图自编码器和图自监督学习策略	标记良好的空间数据可用性有限	探索肾脏疾病中镶嵌样组织结构的空间基因表达分布模式	慢性肾脏病(CKD)和急性肾损伤(AKI)患者的肾脏组织	数字病理学	肾脏疾病	空间分辨转录组学(SRT)	REGNN(关系等变图神经网络)	空间基因表达数据	不同肾脏疾病条件下的异质性样本(基于10× Visium平台)
164	2025-07-10	Predicting ustekinumab treatment response in Crohn's disease using pre-treatment biopsy images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf301 PMID:40366737	研究论文	提出一种基于预治疗活检图像的深度学习方法，用于预测克罗恩病患者对ustekinumab的治疗反应	提出了一种新颖的聚类增强弱监督学习框架，结合局部组织学线索和全局组织背景，提高了预测性能	研究样本量有限，且仅针对ustekinumab这一种生物疗法	提高克罗恩病患者对ustekinumab治疗反应的预测准确性	克罗恩病患者的预治疗全切片图像	数字病理学	克罗恩病	深度学习和图像分析	DenseNet, 多示例学习	图像	独立测试集上的实验结果
165	2025-07-10	Simple controls exceed best deep learning algorithms and reveal foundation model effectiveness for predicting genetic perturbations 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf317 PMID:40407144	research paper	该研究提出了一种简单的基线方法，在基因扰动后的转录组预测任务中超越了现有的深度学习算法和其他简单的神经网络架构	提出了一个简单但性能优越的基线方法，并阐明了基础模型在基因扰动预测任务中的实用性	缺乏对日益复杂模型的实际效用评估以及适当的基准比较方法	评估基因扰动后转录组预测方法的性能并建立必要的基准	基因扰动后的转录组预测	machine learning	NA	transformer-based foundation model	transformer	transcriptome data	NA
166	2025-07-10	TRENDY: gene regulatory network inference enhanced by transformer 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf314 PMID:40408160	研究论文	介绍了一种名为TRENDY的新型基因调控网络推断方法，该方法整合了transformer模型以增强基于机制的WENDY方法	首次将transformer模型整合到基因调控网络推断中，提升了现有方法的性能	未提及具体的应用限制或数据集局限性	提升基因调控网络推断的准确性和效率	基因调控网络(GRNs)	生物信息学	NA	transformer模型	transformer	基因表达数据	模拟和实验数据集（具体数量未提及）
167	2025-07-10	A deep learning-based method for predicting the frequency classes of drug side effects based on multi-source similarity fusion 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf319 PMID:40424358	研究论文	本文提出了一种基于多源相似性融合的深度学习方法，用于预测药物副作用的频率类别	利用多源特征融合模块和自注意力机制深入探索药物与副作用之间的关系，并采用贝叶斯变分推断更准确地预测药物副作用的频率类别	现有方法通常在五个频率类别上建立回归模型，容易过拟合训练集，导致边界处理问题和过拟合风险	预测药物副作用在人群中的频率类别，以指导患者用药和药物开发	药物副作用	机器学习	NA	多源相似性融合，贝叶斯变分推断	MSSF（多源相似性融合模型）	多源数据	NA
168	2025-07-10	Residue conservation and solvent accessibility are (almost) all you need for predicting mutational effects in proteins 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf322 PMID:40434923	研究论文	本文提出了一种基于进化评分和残基相对溶剂可及性的简单模型，用于预测突变对蛋白质生物物理性质的影响，并与复杂的深度学习模型进行了比较	使用简单的进化评分和溶剂可及性缩放方法，性能与复杂的深度学习模型相当或略优	未详细探讨复杂模型学习到的内容及其局限性	预测突变对蛋白质生物物理性质的影响	蛋白质突变	计算生物学	NA	进化评分和溶剂可及性分析	RSALOR模型	蛋白质突变数据	ProteinGym深度突变扫描数据集中的突变
169	2025-07-10	Knowledge-enhanced protein subcellular localization prediction from 3D fluorescence microscope images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf331 PMID:40459878	研究论文	开发了一种知识增强的蛋白质亚细胞定位模型KE3DLoc，用于从3D荧光显微镜图像中识别蛋白质分布模式	结合3D和2D投影细胞信息设计图像特征提取模块，并利用GO数据库的生物知识优化蛋白质表示	由于数据缺乏和建模复杂性，3D图像处理的研究较少	提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性	3D荧光显微镜图像中的蛋白质分布	数字病理学	NA	深度学习	KE3DLoc	3D图像	三个公共数据集
170	2025-07-10	Gene spatial integration: enhancing spatial transcriptomics analysis via deep learning and batch effect mitigation 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf350 PMID:40511994	研究论文	提出了一种名为基因空间整合（GSI）的深度学习方法，用于增强空间转录组学数据分析，并解决批次效应问题	利用表示学习方法提取基因的空间分布特征，并将其与基因表达特征整合到同一特征空间中，同时解决了批次效应问题	未提及具体的数据规模限制或方法适用范围	提升空间转录组学数据分析的性能，特别是基因分布空间特征的利用	人类背外侧前额叶皮层数据集	数字病理学	NA	空间转录组学（ST）	自编码器网络	基因表达数据	未明确提及具体样本数量，但提到了样本151673和151672
171	2025-07-10	GOBoost: leveraging long-tail gene ontology terms for accurate protein function prediction 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf267 PMID:40581608	research paper	提出了一种名为GOBoost的新方法，通过优化长尾基因本体术语分布来提升蛋白质功能预测的准确性	引入了长尾优化集成策略、全局-局部标签图模块和多粒度焦点损失函数，以增强长尾功能信息并减轻长尾现象	未明确提及具体限制，但可能依赖于特定数据集（如PDB和AF2）的质量和覆盖范围	提高蛋白质功能预测的准确性，特别是在处理长尾分布的基因本体术语时	蛋白质功能预测	machine learning	NA	deep learning	GOBoost（基于集成策略和图模块的定制模型）	蛋白质功能注释数据（基因本体术语）	PDB和AF2数据集（具体样本数量未提及）
172	2025-07-10	CT-Based Deep Learning Predicts Prognosis in Esophageal Squamous Cell Cancer Patients Receiving Immunotherapy Combined with Chemotherapy 2025-Jun, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.01.046 PMID:39956748	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的模型，用于预测接受免疫治疗联合化疗的食管鳞状细胞癌患者的生存结果	该研究首次利用深度学习模型结合肿瘤周围影像和临床特征，对食管鳞状细胞癌患者的生存风险进行分层	外部测试集的C指数较低（0.60），表明模型在外部验证中的性能有待提高	预测食管鳞状细胞癌患者在接受免疫治疗联合化疗后的生存结果	482名食管鳞状细胞癌患者	数字病理学	食管鳞状细胞癌	CT扫描	深度学习模型	影像	482名患者（322名训练集，79名内部测试集，81名外部测试集）
173	2025-07-10	Artificial intelligence-assisted detection of nasopharyngeal carcinoma on endoscopic images: a national, multicentre, model development and validation study 2025-Jun, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.001 PMID:40544083	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的鼻咽癌内窥镜图像辅助诊断系统	首次开发了基于Swin Transformer的鼻咽诊断系统(STND)，并在多中心研究中验证了其临床实用价值	研究主要基于中国人群数据，在其他种族人群中的适用性需要进一步验证	提高鼻咽癌的早期诊断准确率	鼻咽癌、良性增生和正常鼻咽组织的内窥镜图像	数字病理	鼻咽癌	深度学习	Swin Transformer	图像	内部分析使用15,521人的27,362张图像，外部验证使用945人的1,885张图像
174	2025-07-10	The Paradox of Knowledge: Why Medical Students Know More But Understand Less 2025-Jun, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-025-02379-8 PMID:40626000	research paper	本文探讨了医学教育中的一个悖论，即医学生在信息获取前所未有的情况下，却难以将知识应用于复杂的临床场景	揭示了医学教育体系中过度强调死记硬背和应试表现，而忽视批判性思维和概念理解的深层次问题	未提出具体的教育改革实施方案或实证研究数据	分析医学教育中知识应用能力不足的原因并提出改进方向	医学教育体系和医学生	医学教育	NA	NA	NA	text	NA
175	2025-07-10	Deep Learning Model for Natural Language to Assess Effectiveness of Patients With Non-Muscle Invasive Bladder Cancer Receiving Intravesical Bacillus Calmette-Guérin Therapy 2025-Jun, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00249 PMID:40577661	研究论文	开发了一种基于深度学习的自然语言处理模型，用于评估非肌层浸润性膀胱癌患者接受膀胱内卡介苗治疗的疗效	利用BERT模型从电子健康记录中自动分类治疗效果，减少了人工收集临床结果的时间和复杂性	需要人工支持（约10%的文件），且研究为回顾性设计	评估非肌层浸润性膀胱癌患者接受卡介苗治疗的临床效果差异	日本成年非肌层浸润性膀胱癌患者	自然语言处理	膀胱癌	BERT模型	BERT	电子健康记录（EHRs）文本数据	372名患者（其中79.3%完成治疗，20.7%未完成治疗）
176	2025-07-09	Deep Learning-Based Classification System for Facial Pigmented Lesions to Aid Laser Treatment Decisions 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85428 PMID:40621347	研究论文	开发并评估基于深度学习的系统，用于面部色素性病变的分类，以辅助激光治疗决策	首次将深度学习模型（特别是CNN）应用于面部色素性病变的分类，并在激光治疗规划的背景下进行比较研究	样本量相对较小（432张图像），且仅针对五种特定的面部色素性病变	提高面部色素性病变的诊断准确性，以辅助激光治疗决策	五种面部色素性病变（黄褐斑、雀斑、获得性真皮黑素细胞增多症、日光性雀斑样痣和恶性雀斑样痣/恶性黑素瘤）	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	CNN（InceptionResNetV2和DenseNet121）	图像	432张高分辨率临床图像
177	2025-07-09	The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Emergency Surgery: A Systematic Review of Diagnostic Accuracy and Clinical Outcomes 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85386 PMID:40621368	系统综述	本文系统评估了人工智能和机器学习在急诊手术中的诊断准确性和临床效果	首次系统评估AI在急诊手术多个关键领域的应用效果，包括阑尾炎管理、急诊腹部手术风险评估等	仅纳入2015-2025年间英文文献，可能存在发表偏倚	评估机器学习在急诊患者识别和AI诊断方法相比传统方法的有效性	急诊手术患者	医疗AI	急诊外科疾病	深度学习、自然语言处理	机器学习模型	医疗记录、临床数据	19项符合条件的研究（初始2791篇文献）
178	2025-07-09	A Fundamental Study on the Removal of Vascular Pulsation Artifacts Using U-Net-Based Deep Neural Network 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85400 PMID:40621369	研究论文	本研究提出了一种基于U-Net的深度神经网络，用于减少血管搏动引起的伪影	首次将深度学习应用于STIR图像中血管搏动引起的流动伪影减少	需要进一步详细评估以开发适合临床应用的方法	减少磁共振成像中血管搏动引起的伪影	15名成年志愿者的下肢STIR图像	医学图像处理	NA	磁共振成像(MRI), 短时反转恢复(STIR)	U-Net	图像	15名成年志愿者
179	2025-07-09	A Commentary on "Deep Learning-Enhanced Hand Grip and Release Test for Degenerative Cervical Myelopathy: Shortening Assessment Duration to 6 Seconds" 2025-Jun, Neurospine IF:3.8Q1 DOI:10.14245/ns.2550126.063 PMID:40625020	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
180	2025-07-09	From Surface to Deep Learning: Gamified Mobile Education for Subcutaneous and Intramuscular Injection Skills 2025-Jun, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-025-02323-w PMID:40625998	研究论文	本研究探讨了基于游戏的移动应用程序对护理学生在皮下和肌肉注射技能上的影响	引入了基于游戏的移动应用程序来提升护理学生的实践技能和知识保留	样本量相对较小，仅涉及129名学生	评估游戏化学习在护理教育中对学生表现和学习方法的影响	护理学生	教育技术	NA	游戏化学习	NA	问卷调查和技能表现列表	129名护理学生（64名实验组，65名对照组）