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
1	2025-07-26	Exploring the social life of urban spaces through AI 2025-Jul-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2424662122 PMID:40705424	research paper	通过AI技术分析纽约、波士顿和费城四个城市公共空间30年间行人行为的变化	利用计算机视觉和深度学习技术自动化分析历史视频数据，替代传统的手动视频分析方法	研究仅涵盖三个美国城市的四个公共空间，可能无法代表其他地区的情况	探究城市公共空间中行人行为随时间的变化及其社会意义	纽约、波士顿和费城的四个城市公共空间中的行人	computer vision	NA	computer vision, deep learning	NA	video	1979-80和2008-10两个时期的视频数据（具体样本量未提及）
2	2025-07-26	Letter to the Editor: "Development and Validation of a Deep Learning Ultrasound Radiomics Model for Predicting Drug Resistance in Lymph Node Tuberculosis a Multicenter Study" 2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003118 PMID:40705514	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	2025-07-26	Letter to the editor: multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study 2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003109 PMID:40705510	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	2025-07-26	Comments on "deep learning for kidney trauma detection: CT image algorithm performance and external validation. - experimental study" 2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002703 PMID:40705511	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5	2025-07-26	Advances and challenges in AI-assisted MRI for lumbar disc degeneration detection and classification 2025-Jul-25, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09179-z PMID:40707791	综述	本文综述了AI在MRI辅助腰椎间盘退变检测和分类中的进展与挑战	全面概述了AI在腰椎间盘退变MRI检测和分级中的应用，包括机器学习和深度学习技术，并讨论了其临床价值、当前局限性和未来方向	泛化性、数据不平衡、可解释性和监管整合方面仍存在挑战	提高腰椎间盘退变的诊断效率和一致性	腰椎间盘退变的MRI图像	数字病理学	腰椎间盘退变	MRI	CNN, SpineNet, ResNet, U-Net, transformers, 多任务学习	图像	NA
6	2025-07-26	Artificial Intelligence-Enabled Short-Term Ambulatory Monitoring ECG during Sinus Rhythm for Prediction of Hidden Atrial Fibrillation 2025-Jul-25, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.70028 PMID:40709543	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用24小时动态心电图监测中的窦性心律数据预测隐匿性心房颤动	首次使用ConvNeXt和LSTM两阶段深度学习模型，通过短时窦性心律心电图预测隐匿性房颤	第二阶段分析中较长时间段可能导致房颤相关特征稀释，特异性有所下降	开发AI模型预测隐匿性心房颤动	接受24小时动态心电图监测的患者	数字病理学	心血管疾病	动态心电图监测	ConvNeXt + LSTM	心电图信号	934名患者（640名房颤组，294名对照组），368,550段60秒心电图数据
7	2025-07-26	Deep Learning for Autonomous Surgical Guidance Using 3-Dimensional Images From Forward-Viewing Endoscopic Optical Coherence Tomography 2025-Jul-25, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500181 PMID:40709742	research paper	开发了一种用于分析体积光学相干断层扫描（OCT）图像的三维卷积神经网络（3D-CNN），以增强经皮肾造瘘术中的内窥镜引导	3D-CNN在实时手术引导应用中表现出较低的推理延迟，显著优于2D-CNN和其他先进的体积架构	研究仅使用了10个猪肾脏的数据集，样本量较小	增强OCT引导下的手术干预中的计算机辅助诊断	体积OCT图像	computer vision	NA	光学相干断层扫描（OCT）	3D-CNN, 3D-ViT, 3D-DenseNet121, M3T	3D图像	10个猪肾脏
8	2025-07-26	Transforming Catalysis with Machine Learning: Emerging Tools and Next-Gen Strategies 2025-Jul-25, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c09626 PMID:40709763	综述	本文系统介绍了机器学习在催化化学中的基本概念、工作流程以及传统机器学习和深度学习的应用	探讨了机器学习如何加速催化剂开发，并提出了解决当前挑战的未来方向	数据碎片化且不一致、物理可解释性有限、机器学习与实验工作流程整合困难	加速催化剂开发并推动催化化学领域的进步	催化剂设计、反应预测和表面吸附系统	机器学习	NA	机器学习、深度学习	传统机器学习模型、深度学习模型	化学数据	NA
9	2025-07-26	Development and validation of deep learning for predicting the growth of ovarian cancer organoids 2025-Jul-25, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003575 PMID:40709801	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于预测卵巢癌类器官的生长情况	使用四种神经网络骨干（ResNet18、VGG11、ConvNeXt v2和Swin Transformer v2）开发生长预测模型，并设计了特定优化方法以提高预测性能	模型在临床实用性方面仍有待进一步验证和自动化开发	预测卵巢癌类器官的培养结果，以提高其临床效用	卵巢癌类器官	数字病理学	卵巢癌	深度学习	ResNet18, VGG11, ConvNeXt v2, Swin Transformer v2	图像	517个卵巢癌类器官液滴（训练集325个，验证集88个，测试集104个），外加179个多中心样本用于前瞻性验证
10	2025-07-26	MMF-MCP: A Deep Transfer Learning Model Based on Multimodal Information Fusion for Molecular Feature Extraction and Carcinogenicity Prediction 2025-Jul-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01362 PMID:40711460	research paper	提出了一种基于多模态信息融合的深度迁移学习模型MMF-MCP，用于分子特征提取和致癌性预测	结合图注意力网络、卷积神经网络和深度残差网络提取多模态分子特征，并采用迁移学习策略提升模型性能	数据质量和特征丰富度可能限制模型性能	提高分子致癌性预测的准确性、鲁棒性和可解释性	分子致癌性	machine learning	cancer	deep transfer learning	GAT, CNN, SE-ResNet18	molecular graph, fingerprint, image	NA
11	2025-07-26	Artificial Intelligence for Materials Discovery, Development, and Optimization 2025-Jul-25, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c04200 PMID:40711807	综述	本文综述了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）在材料科学中的变革性影响，特别是在材料发现、开发和优化方面的应用	AI驱动的方法通过结构生成、性能预测、高通量筛选和计算设计革新了材料发现，并通过改进表征和自主实验推动了材料开发	数据质量不一致、模型可解释性有限以及缺乏标准化的数据共享框架是当前面临的挑战	探讨AI在材料发现、开发和优化中的应用及其未来发展方向	材料科学中的AI、ML和DL技术	机器学习	NA	监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习（RL）	RNN、CNN、GNN、生成模型和基于Transformer的模型	复杂材料数据集	NA
12	2025-07-26	Vox-MMSD: Voxel-wise Multi-scale and Multi-modal Self-Distillation for Self-supervised Brain Tumor Segmentation 2025-Jul-24, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3592116 PMID:40705573	研究论文	提出了一种基于体素的多尺度和多模态自蒸馏自监督学习框架，用于脑肿瘤分割	引入了Siamese Block-wise Modality Masking (SiaBloMM)策略和Overlapping Random Modality Sampling (ORMS)方法，充分利用多模态MRI扫描提取模态不变特征	未明确提及具体局限性，但可能依赖于多模态MRI数据的可用性	开发自监督学习框架以提高脑肿瘤分割的准确性	多模态MRI扫描中的脑肿瘤	数字病理	脑肿瘤	MRI	自监督学习框架	医学影像	BraTS 2024成人胶质瘤分割数据集及其他三个小型下游数据集
13	2025-07-26	Deep Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT) 2025-Jul-24, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3592578 PMID:40705570	研究论文	提出一种基于深度学习的超声断层扫描高空间分辨率衰减成像方法，用于改善乳腺组织特性表征	利用深度学习结合声速结构信息约束，实现高分辨率低方差的衰减成像	方法依赖于特定设备(QTI乳腺声学CT扫描仪)的多角度RF数据采集	开发高空间分辨率超声衰减成像技术以提升乳腺癌诊断能力	人体乳腺组织	医学影像分析	乳腺癌	超声断层扫描(USCT)、定量超声(QUS)、全波反演(FWI)	深度学习(DL)	RF超声信号	多角度采集的60个视角RF数据
14	2025-07-26	Predicting Traumatic Brain Injury Post-Trauma Using Temporal Attention on Sleep-Wake Data 2025-Jul-24, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3592009 PMID:40705576	研究论文	利用时间注意力机制分析睡眠-觉醒数据预测创伤后脑损伤	首次使用深度学习模型分析创伤后早期睡眠-觉醒数据来识别脑损伤，确定了创伤后7天内的数据最具预测价值	研究样本仅来自急诊科患者，可能无法推广到所有脑损伤人群；模型的敏感性和特异性仍有提升空间	探索睡眠-觉醒行为作为脑损伤生物标志物的潜力，并确定最佳观测时间窗口	2000多名急诊科患者（包括有和无血液生物标志物证实的脑损伤患者）	数字病理学	脑损伤	深度学习	时间注意力模型	时间序列数据（睡眠-觉醒模式）	2000+急诊患者（TBI+和TBI-）
15	2025-07-26	SUP-Net: Slow-time Upsampling Network for Aliasing Removal in Doppler Ultrasound 2025-Jul-24, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3591820 PMID:40705591	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的慢时间上采样网络（SUP-Net），用于解决多普勒超声中的混叠问题	提出了一种新的深度学习框架SUP-Net，利用时空特性对超声信号进行上采样，从而改善多普勒超声的流量估计质量	研究仅在20名参与者的股动脉采集数据上进行训练和评估，样本量相对较小	解决多普勒超声中由于脉冲重复频率（PRF）低于奈奎斯特极限而导致的混叠误差或频谱重叠问题	多普勒超声信号	医学影像处理	心血管疾病	深度学习	SUP-Net	超声信号	20名参与者的股动脉采集数据
16	2025-07-26	A variational deep-learning approach to modeling memory T cell dynamics 2025-Jul-24, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013242 PMID:40705818	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和变分推理的方法，用于建模记忆T细胞的动态变化	该方法能够同时推断动力学模型参数和群体结构，直接从单细胞流式细胞术数据中学习，而非基于预定义簇的动力学	研究仅针对小鼠流感病毒感染模型中的肺驻留记忆T细胞，可能不适用于其他免疫系统或疾病模型	开发一种可解释的数学模型来处理高维免疫数据，以更好地理解组织局部免疫记忆的动态变化	小鼠流感病毒感染模型中的肺驻留记忆CD4和CD8 T细胞	机器学习	流感	单细胞流式细胞术	深度学习与随机变分推理	单细胞数据	NA
17	2025-07-26	Hazard-free outdoor path navigator for visually challenged people 2025-Jul-24, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2530674 PMID:40705835	研究论文	本文提出了一种多技术融合的户外无障碍路径导航系统，旨在为视觉障碍人士提供从起点到终点的安全路径规划	结合AI、DL、ML及云端技术在线生成路径，并采用TPU离线生成路径图，提出FTHRP算法进行动态路径规划与重路由	未提及系统在复杂天气条件或高密度人流环境下的性能表现	开发面向视觉障碍人士的户外无障碍路径导航解决方案	视觉障碍人士的户外导航需求	机器学习和人工智能应用	视觉障碍	AI、DL、ML、云端计算、TPU	FTHRP算法	语义路线映射数据、障碍物识别数据	使用'hazard-route data set'数据集，具体样本量未说明
18	2025-07-26	Machine-Vision-Driven Microarray Passive Temperature Sensor Inspired by Insect Compound Eyes for Wide-Range and High-Precision Surface Mapping 2025-Jul-24, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c09372 PMID:40705845	研究论文	本研究受昆虫复眼协同感知机制启发，开发了一种基于机器视觉的微阵列被动温度传感器（MAPTS），用于宽范围高精度表面温度映射	结合昆虫复眼协同感知机制与深度学习技术，开发了新型被动温度传感器，实现了宽范围、高精度的非接触式温度预测	未明确说明在极端温度环境下的性能表现及长期稳定性数据	开发无需外部供电、不干扰热场的被动式高精度温度监测系统	有机热致变色材料阵列与柔性导热基底构成的传感器系统	机器视觉	NA	软光刻图案化技术、深度学习图像分析	ResNet-34	光学图像	7×7高密度阵列配置（具体样本量未明确说明）
19	2025-07-26	A Weighted Voting Approach for Traditional Chinese Medicine Formula Classification Using Large Language Models: Algorithm Development and Validation Study 2025-Jul-24, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/69286 PMID:40705933	研究论文	本研究开发并验证了一种基于大语言模型（LLMs）的加权投票方法，用于中药方剂分类	提出了一种集成多个微调LLMs的加权投票方法，以提高中药方剂分类的准确性	研究仅使用了2441个中药方剂样本，可能不足以代表所有中药方剂的多样性	评估不同LLMs在中药方剂分类任务中的表现，并通过集成学习提高分类准确性	中药方剂	自然语言处理	NA	大语言模型（LLMs）	集成学习（加权投票）	文本	2441个中药方剂（1999个训练集，442个测试集）
20	2025-07-26	Predicting In-Hospital Mortality in Intensive Care Unit Patients Using Causal SurvivalNet With Serum Chloride and Other Causal Factors: Cross-Country Study 2025-Jul-24, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/70118 PMID:40706028	研究论文	本研究通过大规模跨国多队列研究，分析了ICU患者入院时血清氯水平与院内死亡率的关系，并建立了个性化生存曲线预测深度学习模型	首次将血清氯水平作为预后指标纳入ICU环境，并开发了Causal SurvivalNet模型进行个性化生存预测	研究结果可能受到不同国家医疗体系和数据收集方式差异的影响	提高ICU患者风险分层和临床决策的准确性	ICU患者	医疗人工智能	重症监护	因果图分析、受限三次样条、Cox比例风险模型、深度学习	Causal SurvivalNet	临床数据	189,462名ICU患者（来自4个队列：MIMIC-IV 70,370人，eICU-CRD 112,457人，烟台毓璜顶医院4,653人，自贡第四人民医院1,982人）