深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1118 篇文献，本页显示第 361 - 380 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 361 | 2025-11-25 |
Deep Learning-Enabled Ultrasound for Advancing Anterior Talofibular Ligament Injuries Classification: A Multicenter Model Development and Validation Study
2025-Oct, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.07.013
PMID:40764200
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研究论文 | 开发基于超声的深度学习模型ATFLNet用于前距腓韧带损伤分类，并通过多中心研究验证其性能 | 首次开发专门针对前距腓韧带损伤分类的深度学习模型，并验证AI辅助策略在真实临床场景中的诊断价值 | 回顾性研究设计，需要进一步前瞻性验证；模型性能可能受超声设备差异影响 | 通过深度学习提升前距腓韧带损伤的超声诊断准确性和分类能力 | 健康对照者和急性前距腓韧带损伤患者（轻度拉伤、部分撕裂、完全撕裂和撕脱骨折） | 医学影像分析 | 韧带损伤 | 超声成像 | 深度学习模型 | 超声图像和动态视频 | 训练集2566例，内部验证642例，外部验证1210例（717+493），前瞻性验证472例，总计4890例 | NA | ATFLNet | 曲线下面积, 准确率 | NA |
| 362 | 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
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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 |
| 363 | 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
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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 |
| 364 | 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
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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 |
| 365 | 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
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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 |
| 366 | 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
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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 |
| 367 | 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 |
| 368 | 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 |
| 369 | 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 |
| 370 | 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 |
| 371 | 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 |
| 372 | 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 |
| 373 | 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 |
| 374 | 2025-11-21 |
Examining the Effect of Deep Learning-Based Image Reconstruction on Accelerating Shoulder Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Its Impact on Image Quality
2025-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.94561
PMID:41246632
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习的图像重建技术在加速肩部MRI扫描中对图像质量的影响 | 首次系统评估深度学习重建技术在肩部MRI加速中的临床应用价值 | 样本量较小(49例)，阅片者间一致性较差，仅使用1.5T扫描器 | 评估深度学习图像重建技术加速MRI扫描的可行性和图像质量 | 49名接受肩部MRI检查的患者 | 医学影像分析 | 肩部疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学图像 | 49名患者 | NA | NA | Wilcoxon符号秩检验, Cohen's kappa, PABAK | Philips Ingenia 1.5T MRI扫描仪 |
| 375 | 2025-11-20 |
Smart Total Knee Replacement: Recognition of Activities of Daily Living Using Embedded IMU Sensors and a Novel AI Model in a Cadaveric Proof-of-Concept Study
2025-Oct-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216657
PMID:41228880
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研究论文 | 本研究通过植入人工膝关节的IMU传感器和新型AI模型，实现了对日常活动动作的自动识别 | 首次在尸体膝关节中植入IMU传感器，并开发了新型多模态深度学习模型用于活动识别 | 仅为尸体概念验证研究，样本量有限，需进一步临床验证 | 开发智能膝关节置换术的活动监测技术 | 植入IMU传感器的膝关节假体在尸体模型中的运动数据 | 医疗人工智能 | 膝关节疾病 | 惯性测量单元(IMU)传感技术 | 多模态深度学习 | 运动传感器数据 | 1具尸体膝关节，多种日常活动动作数据 | NA | NA | 准确率,F1分数 | NA |
| 376 | 2025-11-20 |
Discovery of Novel 4,5-Dihydropyrrolo[3,4-c]pyrazol-6(2H)-one-Based Tubulin Inhibitors Targeting Colchicine Binding Site with Potent Anti-Ovarian Cancer Activity
2025-Oct-09, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00014
PMID:40974592
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型筛选发现新型4,5-二氢吡咯并[3,4-c]吡唑-6(2H)-酮类微管蛋白抑制剂，并验证其抗卵巢癌活性 | 首次利用GeminiMol深度学习模型从Zinc20数据库中筛选出靶向秋水仙碱结合位点的新型支架化合物，并通过晶体结构确认结合模式 | 研究主要聚焦于SKOV3细胞系和移植瘤模型，尚未在其他卵巢癌细胞模型或临床样本中验证 | 开发低毒性的新型微管蛋白抑制剂用于卵巢癌治疗 | 卵巢癌细胞SKOV3及移植瘤模型 | 药物发现 | 卵巢癌 | 深度学习虚拟筛选、晶体结构解析、细胞功能实验 | 深度学习模型 | 化学数据库、晶体结构数据、细胞实验数据 | Zinc20数据库化合物库、SKOV3细胞系及移植瘤模型 | GeminiMol | NA | IC50值、克隆形成抑制率、迁移抑制率、侵袭抑制率、肿瘤抑制率 | NA |
| 377 | 2025-11-20 |
Automated Detection of Cancer-Suspicious Findings in Japanese Radiology Reports with Natural Language Processing: A Multicenter Study
2025-Oct, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01338-w
PMID:39843717
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研究论文 | 开发基于规则的自然语言处理算法，用于从日本多机构放射学报告中自动检测癌症可疑发现 | 针对日语放射学报告开发基于规则的NLP算法，并在多中心数据集上进行内部和外部验证，证明其优于深度学习基线模型 | 仅针对胸部和腹部CT报告，未涵盖其他影像学检查类型 | 通过自然语言处理技术减少关键影像学发现的漏诊，改善患者随访和治疗及时性 | 来自六个机构的胸部和腹部CT放射学报告 | 自然语言处理 | 癌症 | 自然语言处理 | 基于规则算法, BERT | 文本 | 来自六个机构的多中心CT报告数据集 | NA | 基于规则算法, BERT | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 378 | 2025-11-20 |
A Deep Learning Pipeline for Epilepsy Genomic Analysis Using GPT-2 XL and NVIDIA H100
2025-Oct-01, ArXiv
PMID:41256893
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研究论文 | 提出一种结合GPT-2 XL和NVIDIA H100 GPU的深度学习流程，用于癫痫基因组分析 | 首次将拥有15亿参数的GPT-2 XL大型语言模型应用于基因组序列分析，并利用最新NVIDIA H100张量核心GPU进行加速计算 | 仅使用两个癫痫数据集进行验证，样本规模有限 | 开发高效的深度学习流程用于癫痫转录组特征分析 | 癫痫相关的基因表达模式和转录组修饰 | 自然语言处理, 机器学习 | 癫痫 | RNA测序, 高通量测序 | Transformer | 基因组序列, 转录组数据 | 两个癫痫数据集(GEO GSE264537和GSE275235) | PyTorch, TensorFlow | GPT-2 XL | 模式识别效果, 计算效率 | NVIDIA H100 Tensor Core GPU基于Hopper架构 |
| 379 | 2025-11-19 |
Glycolysis-compatible urethanases for polyurethane recycling
2025-Oct-30, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adw4487
PMID:41166494
|
研究论文 | 开发基于图神经网络的深度学习框架GRASE，用于发现适用于工业糖酵解条件的聚氨酯降解酶 | 首次将自监督与监督学习结合的图神经网络框架应用于工业兼容性脲酶发现，识别出在苛刻溶剂中保持高活性的PURase酶 | 未明确说明模型在其他工业条件下的泛化能力及酶的长周期稳定性验证 | 解决热固性聚氨酯因交联结构和稳定化学键导致的回收难题 | 聚氨酯降解酶（脲酶） | 机器学习 | NA | 糖酵解、结构分析 | 图神经网络（GNN） | 分子结构数据 | NA | NA | 自监督学习与监督学习结合的图神经网络 | 酶活性比较、降解效率 | NA |
| 380 | 2025-11-19 |
A systematic literature review on mammography: deep learning techniques for breast cancer detection with global and Asian perspectives
2025-Oct-22, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-14876-5
PMID:41126088
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系统综述 | 本文系统综述了基于深度学习的乳腺X线摄影乳腺癌检测技术，特别关注亚洲人群的研究现状和挑战 | 首次系统分析亚洲人群在深度学习乳腺癌检测中的特殊挑战和研究空白，揭示全球研究对高加索人群数据集的偏向性 | 纳入研究的时间范围限制（2018-2023年），亚洲数据集代表性不足，缺乏多中心验证 | 评估深度学习在乳腺癌检测中的应用现状，特别关注亚洲人群的研究差距 | 基于乳腺X线摄影的乳腺癌检测研究，重点关注亚洲人群数据 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习，图像预处理，数据增强 | 深度学习模型 | 乳腺X线影像 | 287篇纳入研究，涉及1051条记录筛选 | NA | NA | NA | NA |