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
81	2025-10-06	Developing a deep learning-based imaging diagnostic framework, PVDNet, for differentiating pulmonary artery sarcoma and pulmonary thromboembolism: a multi-center observational study 2025-Jul, The Lancet regional health. Western Pacific DOI:10.1016/j.lanwpc.2025.101625 PMID:40933027	研究论文	开发基于深度学习的影像诊断框架PVDNet，用于区分肺动脉肉瘤和肺血栓栓塞	首次开发专门用于区分肺动脉肉瘤和肺血栓栓塞的深度学习模型PVDNet，并在多中心研究中验证其性能接近肺血管疾病资深放射科医师水平	模型在区分急性肺血栓栓塞和慢性肺血栓栓塞方面的性能需要进一步优化	开发并验证基于深度学习的模型用于CT肺动脉造影中肺动脉肉瘤和肺血栓栓塞的鉴别诊断	952例患者的CT肺动脉造影图像数据集（包括470例急性肺血栓栓塞、363例慢性肺血栓栓塞和119例肺动脉肉瘤）	计算机视觉	肺血管疾病	CT肺动脉造影	深度学习	医学影像	952例患者来自15家医院，训练集590例，内部测试集186例，外部验证集176例	NA	PVDNet	AUC, kappa系数	NA
82	2025-10-06	Open-Source Periorbital Segmentation Dataset for Ophthalmic Applications 2025 Jul-Aug, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100757 PMID:40933660	研究论文	创建并验证用于眼睑整形分割和眶周距离预测的开源数据集	首个专门用于眼睑整形和颅面分割任务的开源数据集，提供完整的标注数据和开源工具包	数据来源于两个现有开源数据集，可能受限于原始数据的质量和多样性	开发用于眼科应用的眼睑区域分割数据集	人脸图像中的眼部区域，包括虹膜、巩膜、眼睑、泪阜和眉毛	计算机视觉	眼科疾病	深度学习分割	DeepLabV3	图像	2842张图像，其中100张用于评分者间一致性分析，20张用于评分者内一致性分析	NA	DeepLabV3	Dice系数	NA
83	2025-10-06	Deep learning integration of chest computed tomography and plasma proteomics to identify novel aspects of severe COVID-19 pneumonia 2025-Jul, Journal of intensive medicine DOI:10.1016/j.jointm.2024.11.001 PMID:40933743	研究论文	本研究通过整合胸部CT影像和血浆蛋白质组学数据，利用深度学习识别重症COVID-19肺炎的新型疾病特征	首次提出图像-表达轴概念，结合上下文感知自监督表示学习和蛋白质组学数据解析疾病异质性	研究仅纳入重症患者，样本来源限于12家医院，时间范围较短	解析重症COVID-19肺炎的疾病异质性并建立预后预测模型	重症COVID-19肺炎患者	医学影像分析	COVID-19肺炎	Olink炎症面板蛋白质组学分析，胸部CT成像	深度学习	医学影像，蛋白质组学数据	1979名患者（训练集630人，测试集1349人）	NA	上下文感知自监督表示学习	比值比，置信区间，P值	NA
84	2025-10-06	The Application and Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence in Rhinology: A Review 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.87966 PMID:40821134	综述	系统评估人工智能技术在鼻科领域的应用及诊断准确性	首次系统综述涵盖机器学习、深度学习和大型语言模型在鼻科多任务诊断中的综合表现	纳入研究存在中度偏倚风险，缺乏临床实际整合验证，方法学异质性较大	评估人工智能技术在鼻科诊断中的准确性和临床应用潜力	鼻科疾病诊断相关研究（包括鼻息肉检测、细胞学分类、CT影像解读等）	医学人工智能	鼻科疾病	医学影像分析、临床数据分析	CNN, ML, 大型语言模型	医学影像, 患者报告数据, 文本数据	17篇全文研究（其中12篇符合纳入标准）	NA	卷积神经网络, ChatGPT, Gemini	准确率, 诊断性能指标	NA
85	2025-10-06	Correction to: A deep learning model for classifying left ventricular enlargement for both transthoracic echocardiograms and handheld cardiac ultrasound 2025-Jul, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf104 PMID:40822533	correction	对一篇关于深度学习模型分类左心室扩大的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
86	2025-10-06	Cerebral blood flow monitoring using a deep learning implementation of the two-layer diffuse correlation spectroscopy analytical model with a 512 × 512 SPAD array 2025-Jul, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.3.035008 PMID:40831579	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的双层漫相关光谱分析模型，用于实现实时脑血流监测	首次将深度学习与双层DCS分析模型结合，实现了35mm大源探距离下的实时脑血流监测，相比传统方法显著提升了处理速度	模型性能依赖于双层模型的严格假设和前提条件，在真实复杂头部结构中的适用性需要进一步验证	开发快速准确的DCS数据处理方法，实现实时脑灌注监测	脑血流指数监测，脑灌注功能评估	生物医学工程，医学影像处理	脑血管疾病，神经系统疾病	漫相关光谱，蒙特卡洛模拟，单光子雪崩二极管阵列	深度学习	光学信号，生理监测数据	模拟数据集和体内生理响应测试	NA	NA	相对CBFi估计误差，CBFi敏感度，处理速度	NA
87	2025-10-06	AI-Driven Neonatal MRI Interpretation: A Systematic Review of Diagnostic Efficiency, Prognostic Value, and Implementation Barriers for Hypoxic-Ischemic Encephalopathy 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.88212 PMID:40831854	系统综述	本文系统综述了人工智能在新生儿缺氧缺血性脑病MRI诊断中的效能、预后价值及实施障碍	首次系统评估AI在新生儿HIE神经影像分析中的诊断效率和预后预测能力，并识别临床实施的关键障碍	纳入研究样本量较小（100-200例），MRI协议存在异质性，计算资源需求较高	评估AI在新生儿缺氧缺血性脑病MRI解读中的诊断效率、预后价值及临床应用障碍	新生儿缺氧缺血性脑病患者的MRI影像数据	医学影像分析	新生儿缺氧缺血性脑病	MRI神经影像技术	CNN	医学影像	100-200例	NA	卷积神经网络	敏感度,特异度,准确率	高计算需求
88	2025-10-06	Hybrid deep learning enables multi-institutional delineation of active bone marrow for gynecologic radiotherapy 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100823 PMID:40837604	研究论文	开发混合深度学习模型用于妇科癌症患者CT图像中活性骨髓的自动分割	提出结合nnU-Net预测与解剖骨结构的混合方法，通过布尔运算进行后处理	回顾性研究，样本量有限(319例)，仅针对妇科癌症患者	开发深度学习方法来检测妇科癌症患者CT图像中的活性骨髓	妇科癌症患者的活性骨髓区域	医学影像分析	妇科癌症	18F-FDG PET/CT, 深度学习	CNN	CT图像, PET/CT图像	319例来自5个机构的患者(290训练, 29测试)	NA	nnU-Net, U-Net, V-Net, ResU-Net, UNETR	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离	NA
89	2025-10-06	Insights Into AI-Enabled Early Diagnosis of Oral Cancer: A Scoping Review 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.88407 PMID:40842743	综述	本文通过范围综述评估人工智能技术在口腔癌早期诊断中的应用现状和潜力	系统评估了2016-2025年间AI在口腔癌早期诊断中的最新进展，特别关注在资源匮乏环境中的应用潜力	纳入研究的方法和数据集存在异质性，可能影响结果的可比性	评估各种人工智能技术在口腔癌早期诊断中的应用效果	口腔潜在恶性疾病和口腔癌	医学人工智能	口腔癌	文献综述	CNN,深度CNN,ANN,随机森林,决策树	摄影图像,移动设备图像,细胞学图像,放射影像	从88篇检索文章中筛选出28篇符合纳入标准的研究	NA	卷积神经网络,深度卷积神经网络,人工神经网络	灵敏度,特异性,准确度	NA
90	2025-10-06	Artificial intelligence in disease diagnostics: a comprehensive narrative review of current advances, applications, and future challenges in healthcare 2025-Jul, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000003423 PMID:40851938	综述	本文全面回顾了人工智能在疾病诊断领域的当前进展、应用场景及未来挑战	系统梳理了AI在医疗诊断中的技术框架与应用瓶颈，特别关注了资源匮乏环境的实施挑战	属于叙述性综述，未进行定量荟萃分析；主要基于现有文献的定性总结	探讨人工智能在疾病诊断中的发展现状、应用价值及面临挑战	医疗诊断领域的人工智能技术及应用案例	医疗人工智能	多疾病领域（重点关注癌症）	机器学习、深度学习、自然语言处理	NA	医学影像、病理数据、健康监测数据	NA	NA	NA	诊断准确率、效率	NA
91	2025-10-06	Artificial Intelligence in Diabetes Care: Applications, Challenges, and Opportunities Ahead 2025-Jul-17, Endocrine practice : official journal of the American College of Endocrinology and the American Association of Clinical Endocrinologists IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.eprac.2025.07.008 PMID:40683367	综述	本叙述性综述探讨人工智能在糖尿病护理中的最新应用、挑战与未来发展方向	整合传统机器学习与深度学习算法在糖尿病并发症筛查、疾病风险预测和临床决策支持中的综合应用	基于文献综述方法，缺乏原始数据分析和实验验证	评估人工智能在糖尿病护理中的应用潜力与发展方向	糖尿病及其并发症（视网膜病变、黄斑水肿、神经病变）患者	机器学习	糖尿病	机器学习、深度学习	NA	电子健康记录、医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
92	2025-10-06	Modeling inter-reader variability in clinical target volume delineation for soft tissue sarcomas using diffusion model 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17865 PMID:40317577	研究论文	本研究开发了一种基于扩散模型的深度学习技术，用于生成软组织肉瘤临床靶区(CTV)的多个轮廓，模拟临床实践中不同医师之间的勾画差异	首次将扩散模型应用于模拟临床靶区勾画的读者间变异性，能够生成任意数量的不同且合理的CTV轮廓	研究样本量相对较小(51例训练集+5例验证集)，需要更大规模的数据验证模型的泛化能力	开发能够模拟临床实践中不同医师CTV勾画变异性的自动分割方法	软组织肉瘤患者的医学影像数据	医学影像分析	软组织肉瘤	FDG-PET, CT, MRI多模态影像	扩散模型	医学影像	51例患者训练集，5例患者独立验证集	NA	扩散模型	Dice指数, 广义能量距离(GED), 召回率, 精确率	NA
93	2025-10-06	Explainable deep learning model WAL-net for individualised assessment of potentially reversible malnutrition in patients with cancer: a multicentre cohort study 2025-Jul-28, The British journal of nutrition DOI:10.1017/S000711452510384X PMID:40637106	研究论文	开发可解释深度学习模型WAL-net用于癌症患者可逆性营养不良的个体化评估	首次使用时序数据和LSTM架构预测癌症患者营养不良的可逆性，并开发了可解释的深度学习模型	研究基于多中心队列但需进一步外部验证，模型性能可能受数据质量影响	预测癌症患者可逆性营养不良以优化临床管理	癌症相关营养不良住院患者	医疗人工智能	癌症	机器学习，深度学习	LSTM	时序数据（体重和骨骼肌数据）	4254名癌症相关营养不良患者（训练集2977，测试集1277，外部验证集798）	NA	WAL-net（基于LSTM架构）	AUC	NA
94	2025-10-06	A hybrid 1DCNN-GRU deep learning framework for classifying caprine granulosa cell fertility potential using single-cell transcriptomics 2025-Jul, Veterinary world IF:1.7Q2 DOI:10.14202/vetworld.2025.1922-1935 PMID:40926859	研究论文	开发混合1DCNN-GRU深度学习框架，利用单细胞转录组数据对山羊颗粒细胞生育潜力进行分类	首次将深度学习应用于山羊颗粒细胞的单细胞转录组数据分类，提出1DCNN-GRU混合模型架构	需要在更大数据集和跨物种中进行进一步验证	开发可量化评估颗粒细胞生育潜力的深度学习方法	山羊颗粒细胞	机器学习	NA	单细胞RNA测序	1DCNN, GRU	基因表达数据	公开可用的单胎和多胎山羊单细胞转录组数据集	NA	1DCNN-GRU混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
95	2025-09-12	Multimodal Deep Learning for Predicting Postoperative Vault and Selecting ICL Sizes Using AS-OCT and UBM Images 2025-Jul-25, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001747 PMID:40929576	研究论文	开发并验证一种多模态深度学习模型，用于预测术后拱高并选择ICL尺寸，结合AS-OCT和UBM图像及临床特征	首次整合AS-OCT和UBM多模态图像与临床数据，通过深度学习提升ICL尺寸选择的准确性，性能接近资深医生水平	样本量有限（209只眼），需扩大样本并进行多中心验证以增强泛化能力	提高ICL植入术后拱高预测和晶体尺寸选择的精确度	接受ICL V4c植入术的患者眼部数据	计算机视觉	眼科疾病	AS-OCT, UBM, 深度学习	ResNet50, LightGBM, XGBoost, Random Forest	图像（AS-OCT、UBM）、临床数据	105名患者的209只眼，共626张AS-OCT图像和1309张UBM图像	NA	NA	NA	NA
96	2025-10-06	Learning Universal Representations of Intermolecular Interactions with ATOMICA 2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.02.646906 PMID:40291688	研究论文	介绍ATOMICA几何深度学习模型，用于学习跨五种分子模式的分子间相互作用通用表示	首个能够跨蛋白质、小分子、金属离子、脂质和核酸五种分子模式学习原子尺度相互作用表示的几何深度学习模型	NA	开发通用分子相互作用表示模型以理解和注释分子功能	分子间相互作用界面，包括蛋白质、小分子、金属离子、脂质和核酸	机器学习	哮喘，髓系白血病	几何深度学习，自监督学习	几何深度学习模型	分子相互作用复合物结构数据	2,037,972个相互作用复合物	NA	ATOMICA	表示质量，实验验证	NA
97	2025-10-06	A Feature-Augmented Transformer Model to Recognize Functional Activities from in-the-wild Smartwatch Data 2025-Jul-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3586074 PMID:40614149	研究论文	提出一种特征增强的Transformer模型，用于从智能手表数据中识别功能性活动	引入特征标记-变换器嵌入来增强特征表示，并发布了大规模功能性活动数据集ArWISE	NA	识别功能性活动以支持认知健康评估、康复治疗和慢性病管理	从503名参与者收集的智能手表数据	机器学习	认知障碍,慢性病	智能手表传感器数据采集	Transformer	传感器时间序列数据	503名参与者，超过3200万个标记数据点	NA	Transformer	分类性能	NA
98	2025-10-06	Denoising pediatric cardiac photon-counting CT data with sparse coding and data-adaptive, self-supervised deep learning 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17918 PMID:40660927	研究论文	提出一种结合稀疏编码和数据自适应自监督深度学习的方法，用于儿科心脏光子计数CT数据的降噪	对Vision Transformer架构进行两项针对性改进：修改多层感知机实现编码图像数据的跨令牌重组，以及用超完备字典替换网络头执行字典稀疏编码	在已重度降噪的重建数据中，对1岁以下患者的临床PCCT数据应用时会出现部分图像细节平滑化	推进自监督深度学习降噪方法以适应儿科心脏CT数据中可变的图像质量	儿科心脏光子计数CT数据	医学影像处理	先天性心脏病	光子计数CT	Vision Transformer	3D CT图像	20名杜克大学患者（1-18岁）的回顾性数据，加上3名额外患者和临床前系统获取的小鼠心脏PCCT数据集	PyTorch	改进的3D Vision Transformer	强度偏差, 强度方差	NA
99	2025-10-06	Image-based mandibular and maxillary parcellation and annotation using computed tomography (IMPACT): a deep learning-based clinical tool for orodental dose estimation and osteoradionecrosis assessment 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100817 PMID:40894269	研究论文	提出基于深度学习的口腔颌面结构自动分割框架IMPACT，用于放射治疗中的剂量估计和放射性骨坏死评估	首个将下颌骨/上颌骨分区与个体牙齿分割相结合，并与ClinRad放射性骨坏死分期系统对齐的深度学习自动分割框架	数据中缺失的子区域分割适用性有限	开发用于口腔剂量估计和放射性骨坏死评估的临床工具	头颈癌患者的计算机断层扫描图像中的下颌骨、上颌骨和个体牙齿	计算机视觉	头颈癌	计算机断层扫描	深度学习	医学图像	60个临床病例的模拟CT图像	NA	Swin UNETR, ResUNet	Dice系数, 剂量体积参数(Dmean, D2%)	NA
100	2025-10-06	A Multimodal MRI-Based Model for Colorectal Liver Metastasis Prediction: Integrating Radiomics, Deep Learning, and Clinical Features with SHAP Interpretation 2025-Jul-30, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32080431 PMID:40862800	研究论文	开发并验证基于多参数MRI的多模态机器学习框架，用于预测结直肠癌肝转移	整合放射组学、深度学习和临床特征，并通过SHAP和Grad-CAM增强模型可解释性	回顾性研究设计，样本量有限（463例患者）	预测结直肠癌肝转移，为预后评估提供工具	经病理证实的结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌肝转移	多参数MRI（T2WI和DWI）	LASSO逻辑回归, CNN	MRI图像, 临床数据	463例患者（256训练集，111内部测试集，96外部验证集）	PyTorch, Scikit-learn	ResNet101	AUC, 敏感性, 特异性, F1分数	NA