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	2025-11-25	Artificial intelligence-driven solutions for mitigating human-wildlife conflict in biodiversity hotspots 2025 Oct-Dec, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504251394584 PMID:41259221	综述	本文综述了人工智能在生物多样性热点地区缓解人兽冲突中的应用与潜力	系统分析了1990-2025年间105项研究，首次全面评估AI在人兽冲突监测、预测准确性和社区参与方面的改善效果（分别达65%、47%和39%）	依赖文献分析可能遗漏未发表案例，AI技术在实际部署中面临伦理问题和本地知识整合挑战	探讨人工智能技术如何缓解生物多样性热点地区的人兽冲突	生物多样性热点地区的人兽冲突案例及相关AI解决方案	计算机视觉,机器学习	NA	遥感技术,地理信息系统,参与式数据整合	机器学习,深度学习	图像,地理空间数据,巡逻日志,传感器数据	105项研究（来自163个筛选来源）	NA	NA	监测改善率,预测准确率,社区参与率	NA
242	2025-11-25	A Multicentre Comparative Analysis of Radiomics, Deep-learning, and Fusion Models for Predicting Postpartum Hemorrhage 2025-Oct, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.068 PMID:40562675	研究论文	比较放射组学、深度学习和融合模型在预测产后出血方面的性能	首次系统比较2D/3D深度学习、放射组学及融合模型在预测产后出血中的表现，并提出性能最优的晚期融合模型	回顾性研究设计，样本仅来自两家医院，可能存在选择偏倚	开发基于MRI图像的产后出血预测模型	581名疑似胎盘植入谱系疾病的孕妇	医学影像分析	产后出血	MRI成像	深度学习, 放射组学, 融合模型	医学影像	581名孕妇（训练集421例，验证集160例）	NA	2D深度学习, 3D深度学习, 早期融合, 晚期融合	AUC, 敏感性, 特异性, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
243	2025-11-23	Prophylactic biological mesh reinforcement during ileostomy closure surgery evaluated by the image-based deep learning model for the prevention of stoma-site incisional hernia: phase II study protocol for a single-centre, prospective, randomised controlled clinical trial 2025-Oct-07, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-101121 PMID:41062141	研究论文	评估生物补片预防回肠造口关闭术后造口部位切口疝的二期临床试验方案	首次采用基于影像的深度学习模型预测造口部位切口疝风险并指导生物补片预防性应用	单中心研究且样本量较小（40例患者）	评估生物补片在预防造口部位切口疝中的安全性和有效性	需要接受回肠造口关闭术且经深度学习模型识别为高风险的患者	数字病理	直肠癌	影像组学	深度学习	医学影像	40例患者	NA	NA	切口疝发生率、局部疼痛、切口感染、血清肿	NA
244	2025-11-23	Spine endoscopic atlas: an open-source dataset for surgical instrument segmentation 2025-Oct-02, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05897-7 PMID:41038904	研究论文	本文创建了一个用于脊柱内镜手术器械分割的开源数据集SEA，并验证了其在不同深度学习模型中的价值	发布了首个专门针对脊柱内镜手术的综合性标注数据集，包含大量真实手术图像和器械分割标注	未明确说明数据来源的多样性（如不同医疗机构、手术类型等），也未详细讨论模型在临床环境中的实际应用效果	开发用于脊柱内镜手术的智能辅助系统，通过自动器械分割提升手术精度和安全性	脊柱内镜手术中使用的各种手术器械	计算机视觉	脊柱疾病	内镜成像	深度学习模型	图像	48,510张图像，包含10,662个器械分割标注	NA	NA	分割准确率	NA
245	2025-11-23	Correcting Non-Uniform Milling in FIB-SEM Images with Unsupervised Cross-Plane Image-to-Image Translation 2025-Oct-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.29.679411 PMID:41256585	研究论文	开发一种无监督跨平面图像转换方法，用于校正FIB-SEM图像中的非均匀铣削伪影	提出无需真实标注的无监督跨平面学习方法，实现端到端的图像失真校正	未明确说明方法在其它类型样本或更大数据集上的泛化能力	校正FIB-SEM图像中的非均匀铣削失真，提高图像质量	FIB-SEM采集的生物组织三维图像数据	计算机视觉	NA	FIB-SEM体积电子显微镜技术	图像到图像转换模型	三维图像体积	真实世界微型黄蜂数据集	NA	NA	定性分析,定量分析	NA
246	2025-11-23	AI Tools for Heart Failure Management: A Comprehensive Review of Potential, Pitfalls, and Predictive Analytics 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.94920 PMID:41262808	综述	本文全面回顾了人工智能在心力衰竭管理中的应用潜力、局限性和预测分析能力	系统评估了AI在心力衰竭管理中的三大关键贡献：亚临床心衰检测、个性化治疗方案选择和人类-机器协作预测模型	存在算法偏见、数据安全问题、AI黑箱特性及其他潜在偏见风险	探讨人工智能算法和模型如何支持心力衰竭管理的各个方面	心力衰竭患者管理相关的临床数据和AI应用	自然语言处理, 机器学习	心血管疾病	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	NA	临床数据, 文献数据	从1617篇文献中筛选出163篇符合纳入标准的研究	NA	NA	准确性, 预测性能	NA
247	2025-11-22	Segmenting beyond the imaging data: creation of anatomically valid edentulous mandibular geometries for surgical planning using artificial intelligence 2025-Oct-11, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06471-6 PMID:41074944	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的双阶段卷积神经网络方法，从含牙CT扫描中生成解剖学上有效的无牙下颌骨几何结构，用于下颌骨重建手术规划	创新点在于能够精确调整牙槽嵴几何形态，从含牙CT扫描生成解剖学有效的无牙下颌骨，解决了现有AI模型包含牙齿而不适用于无牙下颌骨重建规划的问题	研究样本量相对有限(n=246)，且主要关注牙槽骨吸收的特定分类(III类和V类)，可能无法覆盖所有临床变异情况	研究目的是探索使用基于深度学习的分割技术从含牙CT扫描生成解剖学有效的无牙下颌骨的可行性，为重建手术规划提供几何精确的模型	研究对象包括含牙、部分含牙和无牙的下颌骨CT数据	数字病理	颌面部疾病	计算机断层扫描(CT)	CNN	医学影像	246个下颌骨样本(包括含牙、部分含牙和无牙类型)	NA	双阶段卷积神经网络	Dice相似系数, 平均表面距离, 自动检测的解剖曲率	NA
248	2025-11-22	Artificial intelligence-assisted endoscopic diagnosis system for diagnosing Helicobacter pylori infection: a multicenter study 2025-Oct-08, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-04379-2 PMID:41063106	研究论文	开发并验证基于深度学习的人工智能内镜诊断系统（HOPE AI）用于幽门螺杆菌感染诊断	首个采用多示例学习框架和LSTM架构的大规模多中心研究，专门针对幽门螺杆菌感染的内镜诊断	研究仅在中国七家医院进行，需要更多外部验证以确保泛化能力	开发并验证人工智能系统用于幽门螺杆菌感染的内镜诊断	接受上消化道胃镜检查的18岁及以上患者	数字病理	幽门螺杆菌感染	胃镜检查	LSTM	图像, 视频	6207名患者的308,887张内镜图像和197个视频	NA	多示例学习框架, LSTM	准确率, 敏感性, 特异性, AUC	NA
249	2025-11-22	Multimodal profiling of Pepcan-CB1 receptor structure-activity relationships: integrating molecular dynamics simulations, biological profiling, and the deep learning model MuMoPepcan 2025-Oct, Bioorganic chemistry IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.bioorg.2025.109027 PMID:41005111	研究论文	本研究通过整合分子动力学模拟、生物活性分析和深度学习模型MuMoPepcan，探索了Pepcan与CB1受体的构效关系	提出干湿实验室结合的实验框架，将分子动力学模拟数据用于肽生物活性预测，并开发了深度学习模型MuMoPepcan	可获取的数据规模严格受限，湿实验室实验数据的少样本学习限制了机器学习算法的准确性	探索Pepcan与CB1受体的结构-活性关系，提高药物发现中生物活性预测的准确性	大麻素受体1型(CB1)和pepcan肽类化合物	药物发现，机器学习	疼痛管理	分子动力学模拟，生物筛选，深度学习	深度学习模型	生物活性数据，分子构象数据	45种合成的pepcan肽，数百万个分子动力学模拟生成的构象数据	NA	MuMoPepcan	预测误差	NA
250	2025-11-22	The REgistry of Flow and Perfusion Imaging for Artificial Intelligence with positron emission tomography (REFINE PET):Rationale and design 2025-Oct, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102449 PMID:40774620	研究论文	介绍REFINE PET注册研究的设计方案和数据库构建，旨在收集多中心PET/CT影像数据以支持人工智能研究	建立首个整合多中心PET/CT影像、临床数据和结局的综合研究资源，结合传统定量分析与深度学习技术	数据来源于多个中心可能存在标准化差异，随访时间中位数为4.2年相对有限	验证和开发标准及新型心脏PET/CT处理方法，推进PET/CT心肌灌注成像在诊断和风险分层中的应用	心血管疾病患者	数字病理	心血管疾病	PET, CT, 心肌灌注成像	深度学习	医学影像, 临床数据	35595名患者来自14个中心，其中5955名患者有血管造影数据	NA	NA	主要不良心血管事件发生率	NA
251	2025-11-22	Prior-guided automatic delineation of post-radiotherapy gross tumor volume for esophageal cancer 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70005 PMID:41046469	研究论文	提出一种融合医学物理先验知识的深度学习框架，用于自动勾画食管癌放疗后大体肿瘤体积	首次将放疗前GTV轮廓和放疗剂量分布作为医学物理先验知识整合到nnU-Net v2中，指导特征提取	回顾性研究，样本量相对有限（294例患者）	实现食管癌放疗后GTV的自动精准勾画，减轻人工勾画负担	食管癌患者	数字病理	食管癌	CT扫描，放疗剂量分布分析	深度学习，CNN	医学影像（CT扫描），轮廓数据，剂量分布图	294名食管癌患者（225训练，45内部验证，24外部验证）	PyTorch	nnU-Net v2	Dice系数，IoU，HD95，ASSD，精确率，召回率，ICC，Pearson相关性，LASSO-Cox，C指数	NA
252	2025-11-21	Multicenter study of CT-based deep learning for predicting preoperative T staging and TNM staging in clear cell renal cell carcinoma 2025-Oct-17, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14836-z PMID:41107801	研究论文	基于CT的深度学习模型用于预测肾透明细胞癌术前T分期和TNM分期	开发了基于Transformer-ResNet架构的3D深度学习模型，首次在多中心研究中验证其在肾透明细胞癌术前分期中的应用	在晚期亚类（T3+T4和TNM III期）中表现中等	开发并验证基于CT的深度学习模型，用于肾透明细胞癌的术前分期	肾透明细胞癌患者	计算机视觉	肾癌	CT成像	深度学习	CT图像	1,148例来自五个医疗中心的肾透明细胞癌患者	NA	Transformer-ResNet (TR-Net)	micro-AUC, macro-AUC, accuracy	NA
253	2025-11-21	Efficacy and safety of platelet-rich plasma injections for the treatment of knee osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials 2025-Oct-17, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03253-4 PMID:41107915	系统评价与荟萃分析	通过系统评价和荟萃分析评估富血小板血浆注射治疗膝骨关节炎的疗效和安全性	首次结合神经网络模型预测PRP治疗结果，识别最佳PRP浓度范围和注射方案，并发现PRP与其他治疗的协同效应	长期随访数据有限，评价标准缺乏标准化，生物学可解释性和临床实施存在挑战	全面评估PRP注射治疗膝骨关节炎的疗效和安全性	膝骨关节炎患者	医学研究	骨关节炎	PRP注射治疗，神经网络模型	神经网络	临床试验数据	28项随机对照试验，共3246名KOA患者	NA	神经网络	疼痛缓解，功能改善，治疗反应预测准确性	NA
254	2025-11-21	Comparative Diagnostic Accuracy of AI-Assisted Fluorine-18 Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography Versus Structural Magnetic Resonance Imaging in Alzheimer Disease: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Oct-08, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/76981 PMID:41061249	系统综述与Meta分析	通过系统综述和Meta分析比较AI辅助的18F-FDG PET与结构MRI在阿尔茨海默病诊断中的准确性	首次系统比较AI辅助的两种神经影像技术（18F-FDG PET和sMRI）在AD诊断中的性能差异	研究质量分层、算法类型和验证策略导致的异质性	比较AI辅助的18F-FDG PET与结构MRI在阿尔茨海默病诊断中的性能差异	阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	18F-FDG PET, 结构MRI	机器学习, 深度学习	医学影像	38项研究纳入分析	NA	NA	敏感度, 特异度, SROC-AUC	NA
255	2025-11-21	YOLOv12 Algorithm-Aided Detection and Classification of Lateral Malleolar Avulsion Fracture and Subfibular Ossicle Based on CT Images: Multicenter Study 2025-Oct-03, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/79064 PMID:40924436	研究论文	基于CT图像使用YOLOv12算法辅助检测和分类外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的多中心研究	首次将最新YOLOv12算法应用于外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的CT图像检测与分类，并在多中心数据上验证其性能优于放射科医生单独阅读CT	回顾性研究设计，仅来自两家医院的数据，需要进一步前瞻性验证	评估深度学习模型在CT图像上检测和分类外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的性能	1918名患者（外踝撕脱性骨折1253例，腓骨下籽骨665例）的CT图像	计算机视觉	骨科疾病	CT成像，MRI成像	CNN	医学图像	1918名患者，训练集1092例，内部验证集476例，外部测试集350例	NA	YOLOv12, Faster R-CNN, SSD, RetinaNet	mAP50, AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
256	2025-11-21	Development and Validation an Integrated Deep Learning Model to Assist Eosinophilic Chronic Rhinosinusitis Diagnosis: A Multicenter Study 2025-Oct, International forum of allergy & rhinology IF:7.2Q1 DOI:10.1002/alr.23595 PMID:40387008	研究论文	开发并验证一种集成深度学习模型，用于辅助嗜酸性慢性鼻窦炎的术前诊断	首次结合CT影像特征和临床参数构建集成深度学习模型，并探索模型预测的生物学基础	样本量相对有限（1098例），蛋白质组学分析仅包含34例患者	开发非侵入性术前预测方法用于嗜酸性慢性鼻窦炎的诊断	慢性鼻窦炎患者	医学影像分析	慢性鼻窦炎	计算机断层扫描（CT），蛋白质组学分析	3D-CNN, SVM	CT影像，临床参数	1098例患者（来自两家医院），其中34例进行蛋白质组学分析	NA	3D-ResNet, 3D-Xception, HR-Net	AUC, 敏感度, 特异度, 准确度	NA
257	2025-11-21	Machine Learning-Based Detection of EGFR Mutation and HER2 Overexpression in Metastatic Brain Adenocarcinoma: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Oct-01, Topics in magnetic resonance imaging : TMRI DOI:10.1097/RMR.0000000000000320 PMID:41032033	系统综述与荟萃分析	评估基于机器学习的MRI影像组学模型在检测转移性脑腺癌中EGFR突变和HER2过表达方面的诊断性能	首次系统评估机器学习模型在脑转移瘤生物标志物检测中的应用，并比较深度学习与传统机器学习模型的性能差异	存在方法学异质性，外部验证使用有限，需要更多前瞻性多中心研究确认临床适用性	评估机器学习模型在非侵入性检测脑转移腺癌EGFR突变和HER2过表达中的诊断价值	转移性脑腺癌患者	医学影像分析	脑转移癌	MRI影像组学	深度学习, 传统机器学习	医学影像	31项研究，7925名参与者	Python	NA	AUC, 准确率, 敏感度	STATA 18, Python 3.10
258	2025-11-21	Transformer-based deep learning model for predicting fNIRS short-channel signals 2025-Oct, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.4.045008 PMID:41245625	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型，从长通道fNIRS数据预测短通道信号，为脑血流动力学监测提供虚拟短通道解决方案	首次将Transformer架构应用于fNIRS短通道信号预测，提供不依赖物理硬件的虚拟短通道回归方法	模型性能依赖于训练数据质量，在低相干性通道下准确度有所下降	开发数据驱动的虚拟短通道检测器，替代物理短通道进行信号去噪	功能性近红外光谱(fNIRS)信号	生物医学信号处理	NA	功能性近红外光谱(fNIRS)	Transformer	光学密度信号，血流动力学信号	训练集69名受试者，验证集包含三个独立数据集：23名受试者（静息态）、40名受试者（不同系统）、4名受试者（手指敲击任务）	NA	Transformer编码器	均方误差(MSE), 归一化均方误差(NMSE), 皮尔逊相关系数(r), 回归后残差方差	NA
259	2025-11-21	DHGT-DTI: Advancing drug-target interaction prediction through a dual-view heterogeneous network with GraphSAGE and Graph Transformer 2025-Oct, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101336 PMID:41245658	研究论文	提出一种基于双视角异质图网络的药物-靶点相互作用预测方法DHGT-DTI	通过邻域视角和元路径视角双重机制整合局部与全局网络信息，结合GraphSAGE与图Transformer的优势	未明确说明模型计算复杂度及对大规模网络的可扩展性	提升药物-靶点相互作用预测的准确性	药物与靶点蛋白质	生物信息学	帕金森病	异质图神经网络	HGNN, Graph Transformer	图网络数据	两个基准数据集，六种治疗帕金森病的药物案例研究	NA	GraphSAGE, Graph Transformer	NA	NA
260	2025-11-21	Artificial intelligence algorithms in orthopaedics: A narrative review of methods and clinical applications 2025-Oct, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70549 PMID:41245724	综述	评估人工智能算法在骨科手术中的作用，解释主要算法方法的功能并通过骨科实例进行说明	系统区分不同AI算法在骨科的应用场景，并详细解释各类算法的工作原理和临床实例	存在算法偏见、透明度不足、计算成本高和缺乏外部验证等问题	探讨人工智能算法在骨科领域的应用现状和发展前景	骨科手术相关的AI算法和临床应用	机器学习,自然语言处理,计算机视觉	骨科疾病	机器学习,深度学习,自然语言处理,生成式人工智能,联邦学习	CNN,神经网络	医学影像,文本数据,手术数据	NA	NA	FracNet,YOLO,大型语言模型	准确率,效率,可扩展性	NA