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
241	2025-11-29	MVIB-Lip: Multi-View Information Bottleneck for Visual Speech Recognition via Time Series Modeling 2025-Oct-31, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27111121 PMID:41294964	研究论文	提出一种基于多视图信息瓶颈的视觉语音识别框架MVIB-Lip，通过时间序列建模提升唇读性能	首次将多视图学习与信息瓶颈理论结合用于唇读任务，同时利用原始轨迹和递归图两种互补表示	未明确说明在极端低资源条件下的性能表现	开发数据高效且具有良好泛化能力的视觉语音识别方法	唇部运动的多视图表示	计算机视觉	NA	时间序列分析，递归图	Transformer, CNN	时间序列数据，图像	OuluVS数据集和自收集数据集	PyTorch	Transformer, ResNet-18	准确率，泛化能力	NA
242	2025-11-29	A Deep Regression Model for Tongue Image Color Correction Based on CNN 2025-Oct-29, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11110381 PMID:41295098	研究论文	提出基于CNN的舌象颜色校正回归模型TococoNet，用于消除舌图像的颜色偏差	提出新型回归模型TococoNet，采用对称编码器-解码器U-Blocks结构并通过M-Block进行多级特征融合	NA	消除舌图像中的颜色偏差，提高颜色真实性	舌图像	计算机视觉	中医舌诊	深度学习	CNN	图像	NA	NA	U-Net类架构（U-Blocks, M-Block）	颜色距离ΔE	NA
243	2025-11-29	Deep learning assisted LDPC decoding for 5G IoT networks in fading environments 2025-Oct-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21382-y PMID:41145583	研究论文	提出一种结合迭代偏移最小和算法与卷积神经网络的混合架构，用于增强5G物联网网络中LDPC解码性能	首次将CNN与OMS算法结合用于LDPC解码，通过深度学习技术准确估计和减轻色噪声影响	基于仿真验证性能，未提及实际部署测试；参数优化范围可能有限	提高5G物联网网络中LDPC解码在衰落环境下的性能	5G物联网网络中的LDPC解码系统	通信工程, 深度学习	NA	LDPC信道编码, 深度学习辅助解码	CNN	通信信号, 仿真数据	NA	NA	OMS-CNN混合架构	误码率, 信噪比增益	NA
244	2025-11-29	Distinguishing Between Healthy and Unhealthy Newborns Based on Acoustic Features and Deep Learning Neural Networks Tuned by Bayesian Optimization and Random Search Algorithm 2025-Oct-27, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27111109 PMID:41294952	研究论文	本研究开发了基于声学特征和深度前馈神经网络的模型，用于区分健康与不健康新生儿	使用贝叶斯优化和随机搜索算法优化深度前馈神经网络配置，结合多种声学特征进行新生儿哭声分类	NA	开发辅助医生临床决策的新生儿健康状态分类系统	新生儿哭声	机器学习	新生儿疾病	声学特征分析	DFFNN	音频	NA	NA	深度前馈神经网络	准确率	NA
245	2025-11-29	Do Children with Autism Spectrum Disorders (ASD) Have Deep Learning Ability? An Exploratory Research in Inclusive Play 2025-Oct-27, Journal of Intelligence IF:2.8Q1 DOI:10.3390/jintelligence13110135 PMID:41295416	研究论文	通过观察性游戏研究探索自闭症谱系障碍儿童的深度学习能力表现	首次针对学龄前自闭症儿童在融合游戏情境中的深度学习能力进行实证研究，并开发了专门的评估量表	样本量较小（8名ASD儿童），仅来自四所公立幼儿园，研究结果推广性有限	探索自闭症谱系障碍儿童在游戏中的深度学习能力表现及其影响因素	8名自闭症谱系障碍儿童和13名正常发育儿童（5-7岁）	发展心理学	自闭症谱系障碍	观察法、评估量表	NA	行为观察数据、评估量表数据	21名儿童（8名ASD+13名TD），收集40个游戏案例（10个融合游戏+30个单独游戏）	NA	NA	评估量表得分	NA
246	2025-11-29	Prediction of Postoperative Mortality After Fontan Procedure: A Clinical Prediction Model Study Using Deep Learning Artificial Intelligence Techniques 2025-Oct-23, Journal of cardiovascular development and disease IF:2.4Q2 DOI:10.3390/jcdd12110420 PMID:41295346	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的临床预测模型，用于预测Fontan手术后的术后死亡率	首次将深度学习技术应用于Fontan手术后死亡率预测，并采用SHAP分析增强模型可解释性，开发了用户友好的临床应用界面	需要额外的外部验证来确认其更广泛的适用性和临床实用性	开发并验证深度学习模型以预测Fontan手术后死亡率，并识别关键预测因素	230名接受Fontan手术的单心室先天性心脏病患者	机器学习	先天性心脏病	深度学习人工智能技术	DNN	临床、生化、血流动力学变量	230名患者	Streamlit	深度神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC, 特异性	NA
247	2025-11-29	Artificial Intelligence in Clinical Oncology: From Productivity Enhancement to Creative Discovery 2025-Oct-22, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32110588 PMID:41294650	综述	本文综述人工智能在临床肿瘤学中从生产力提升到创造性发现的双重影响	提出AI在肿瘤学中的双重作用框架，并介绍FUTURE-AI临床转化框架	NA	探讨人工智能在临床肿瘤学中的应用与影响	临床肿瘤学数据与工作流程	机器学习	癌症	NA	深度学习,基于Transformer的基础模型	多模态数据,影像数据,临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
248	2025-11-29	Redefining MRI-Based Skull Segmentation Through AI-Driven Multimodal Integration 2025-Oct-22, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11110372 PMID:41295090	研究论文	开发基于AI的多模态集成工作流，实现直接从常规MRI进行颅骨分割	通过多模态配准将CT分割结果迁移到MRI，实现无需专门序列的MRI颅骨自动分割	MRI上的绝对精度低于CT，分割性能存在一定差距	开发无需电离辐射的颅骨分割方法，提升MRI在手术规划中的实用性	颅骨分割，特别关注儿科和创伤病例	医学影像分析	颅颌面疾病	MRI，CT，多模态配准	深度学习模型	医学影像（MRI和CT）	186对配对的CT-MRI数据集	NA	NA	Dice相似系数，平均表面距离，Hausdorff距离	NA
249	2025-11-28	Recent Advances and Application of Machine Learning for Protein-Protein Interaction Prediction in Rice: Challenges and Future Perspectives 2025-Oct-27, Proteomes IF:4.0Q2 DOI:10.3390/proteomes13040054 PMID:41283644	综述	本文综述了机器学习在水稻蛋白质-蛋白质相互作用预测中的最新进展、应用及未来展望	重点关注蛋白质异构体对PPI动态和特异性的影响，并系统总结机器学习方法在水稻PPI预测中的算法创新、特征提取和计算资源发展	面临数据限制和模型泛化性等关键挑战	为研究人员提供使用机器学习生成水稻PPI网络预测性和机制性见解的路线图	水稻蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	植物胁迫响应	机器学习，多组学整合	深度学习，人工智能	蛋白质序列数据，相互作用数据	NA	NA	NA	NA	NA
250	2025-11-28	Integrating deep learning and radiomics for preoperative glioma grading using multi-center MRI data 2025-Oct-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20711-5 PMID:41120521	研究论文	提出融合深度学习和影像组学的双流框架，用于术前胶质瘤分级	首次将3D卷积神经网络与影像组学特征通过集成模型结合，并在多中心数据中验证其优越性能	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	提高术前胶质瘤分级的准确性	经组织病理学确诊的胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	多参数MRI	CNN, 集成学习	医学影像	847例训练患者（来自5个神经外科中心）+213例外部队列验证	NA	3D CNN	AUC, 敏感性, 特异性	NA
251	2025-11-28	Bio-inspired neutrosophic-enzyme intelligence framework for pediatric dental disease detection using multi-modal clinical data 2025-Oct-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21923-5 PMID:41107487	研究论文	开发了一种基于生物启发的神经模糊-酶智能框架，用于儿科牙科疾病的多模态临床数据检测	整合生物原理与不确定性量化的神经模糊深度学习框架，模仿唾液酶动力学的特征提取和蝾螈再生愈合预测机制	NA	提高儿科牙科疾病诊断的精确度和效率	儿科牙科疾病患者	数字病理	儿科牙科疾病	多模态临床数据整合	深度学习	临床检查、放射影像、遗传生物标志物、行为评估	18,432名3-17岁儿科患者，来自六个国际中心	NA	神经模糊深度学习	准确率、敏感性、特异性	NA
252	2025-11-28	PARSEbp: Pairwise Agreement-based RNA Scoring with Emphasis on Base Pairings 2025-Oct-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.13.682106 PMID:41279467	研究论文	提出一种基于配对一致性的RNA评分方法PARSEbp，整合构象集合中的结构一致性和碱基配对一致性	结合3D层面的全局结构一致性和2D层面的碱基配对一致性，构建共识相似度矩阵计算结构精度得分	NA	开发高效的RNA三维结构评分方法	RNA三维结构	计算生物学	NA	RNA结构预测	多模型评分方法	RNA三维结构数据	CASP16 RNA靶标数据集	NA	共识相似度矩阵	多种互补评估指标	NA
253	2025-11-28	The Evolution of Machine Learning and Its Applications in Orthopaedics: A Bibliometric Analysis 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.95296 PMID:41287693	文献计量分析	通过文献计量分析探讨机器学习在骨科领域的应用现状和发展趋势	首次对骨科领域机器学习应用的100篇高被引文献进行系统性文献计量分析	仅纳入英文文献且样本量有限，缺乏高质量证据支持的研究	分析机器学习在骨科领域的应用现状、方法学质量和研究趋势	Web of Science数据库中骨科机器学习应用的100篇高被引文献	机器学习	骨科疾病	文献计量分析	CNN,深度学习	文献数据	100篇高被引文献，总计10886次引用	NA	卷积神经网络	引用次数，证据等级	NA
254	2025-11-28	Accuracy and Reliability of Artificial Intelligence in Surgical Decision-Making: A Literature Review 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.95337 PMID:41287740	文献综述	本文通过文献综述评估人工智能在手术决策中的准确性和可靠性	系统评估AI在不同外科专科中的性能表现，并首次综合比较实时引导技术的基准	仅采用叙述性综合方法，未进行数据验证或纳入研究质量评估，缺乏系统评价验证	评估AI在手术决策中的准确性和可靠性，识别数据与伦理问题，比较不同专科模型性能	28项来自不同地理和学科背景的外科AI应用研究	医疗人工智能	外科手术	机器学习，深度学习	CNN, GAN	手术相关数据	28项研究	NA	卷积神经网络，生成对抗网络	AUC, 准确率	NA
255	2025-11-27	Exploring synthetic controls in rare diseases with a proof of concept in spinal cord injury 2025-Oct-24, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-04405-3 PMID:41137105	研究论文	本研究探索在脊髓损伤等罕见疾病中使用合成对照的方法，通过数据驱动的恢复预测构建合成对照组	首次在脊髓损伤领域提出使用合成对照组替代随机对照，并比较了六种不同架构的预测模型性能	研究基于历史数据集，需要在更多临床试验中验证合成对照的适用性	解决罕见疾病临床试验中患者招募困难和队列异质性的挑战	脊髓损伤患者的神经功能恢复预测	医疗人工智能	脊髓损伤	数据驱动预测，临床数据分析	CNN, 线性模型, 树模型, 深度学习模型	临床数据，节段性运动评分序列	EMSCI数据集4196名患者，Sygen试验587名患者用于外部验证	NA	卷积神经网络，线性模型，树模型	均方根误差	NA
256	2025-11-27	The Digital Revolution in Cardiac Ischemia: Artificial Intelligence (AI)-Enhanced Detection, Diagnosis, and Risk Stratification 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.95059 PMID:41281082	综述	本文综述人工智能在心脏缺血检测、诊断和风险分层中的革命性应用	利用卷积神经网络检测心肌梗死（包括易被漏诊的非ST段抬高型闭塞事件），实现冠脉CT血管造影的自动化斑块定量和狭窄评估，开发基于深度学习的血流储备分数计算技术	存在算法偏差、临床工作流程整合困难以及在不同人群中验证不足等挑战	探索人工智能如何改进心脏缺血的早期检测、准确诊断和风险分层	心脏缺血患者及相关医学影像数据	数字病理	心血管疾病	机器学习，深度学习	CNN	医学影像（冠脉CT血管造影，心脏MRI，灌注成像），可穿戴设备数据	NA	NA	卷积神经网络	准确度，诊断性能	NA
257	2025-11-27	Predicting Nonidiopathic Scoliosis from Plain Radiographs: A Deep-Learning Approach 2025 Oct-Dec, JB & JS open access DOI:10.2106/JBJS.OA.25.00257 PMID:41281371	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的图像分类器，用于从脊柱X光片中预测非特发性脊柱侧弯的病因	首次使用深度学习模型在普通X光片上区分脊柱侧弯的三种不同病因，且性能优于经验丰富的脊柱外科医生	单中心研究，样本量有限，某些类别图像数量较少导致性能下降	开发一种能够准确分类脊柱侧弯病因的自动化诊断工具	1036名诊断为脊柱侧弯的儿科患者及其前后位-侧位脊柱X光图像	计算机视觉	脊柱侧弯	X射线成像	CNN	图像	1036名儿科患者	NA	EfficientNet B4	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
258	2025-11-27	Prognostication in patients with idiopathic pulmonary fibrosis using quantitative airway analysis from HRCT: a retrospective study 2025-Oct, The European respiratory journal DOI:10.1183/13993003.00981-2025 PMID:40744692	研究论文	本研究开发了一种基于HRCT定量气道分析的AI模型SABRE，用于预测特发性肺纤维化患者的预后	SABRE模型能够捕捉传统测量指标、疾病严重程度评分和现有AI方法无法提供的预后信号	回顾性研究设计，样本主要来自澳大利亚注册数据库	利用人工智能模型解决纤维化肺疾病预后异质性问题，重点关注死亡率预测	特发性肺纤维化患者	数字病理学	肺纤维化	高分辨率计算机断层扫描	深度学习	医学影像	1744名匿名患者（460名用于模型开发，1284名用于临床分析）	NA	SABRE	AUC, C-index	NA
259	2025-11-26	Design of multimodal antibiotics using deep learning 2025-Oct-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.20.629780 PMID:41279746	研究论文	开发用于设计具有细胞穿透和抗菌双重功能的多模态抗生素的深度学习模型	首次提出多模态AI模型ApexDuo，能够生成兼具细胞穿透和抗菌活性的多肽抗生素	仅从小鼠模型验证效果，尚未进行人体临床试验	设计能够穿透人类细胞并保持抗菌活性的多模态抗生素分子	细胞内感染的病原体和哺乳动物细胞	机器学习	细菌感染	深度学习	深度学习模型	化合物库数据	从5000万AI生成化合物中筛选候选分子	NA	ApexDuo	细菌载量减少程度	NA
260	2025-11-26	A simple circuit to sustain intact tumor microenvironments for complex drug interrogations 2025-Oct-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.26.684624 PMID:41279433	研究论文	开发了一种简单的灌注回路系统，用于维持完整肿瘤微环境以进行复杂药物测试	使用自体患者血浆开发标准化灌注回路系统，解决了3D患者来源肿瘤模型中培养基成分缺乏标准化的问题	系统仅能维持肿瘤微环境长达48小时，时间窗口有限	开发标准化平台以支持3D患者来源肿瘤模型的复杂药物测试	腹膜转移和核心针活检样本，涵盖多种肿瘤组织学类型	数字病理	多种癌症类型	多模态检测技术，灌注回路系统	NA	3D肿瘤模型数据，多模态检测数据	多种肿瘤组织学的腹膜转移和核心针活检样本	NA	NA	NA	NA