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
381	2025-11-19	Deep Learning Algorithms in the Diagnosis of Basal Cell Carcinoma Using Dermatoscopy: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Oct-03, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73541 PMID:41043135	系统评价与荟萃分析	评估基于皮肤镜的深度学习算法在基底细胞癌诊断中的性能表现	首次对基于皮肤镜的深度学习算法诊断基底细胞癌进行系统性评价和荟萃分析	多数纳入研究为回顾性设计，参考标准存在差异，外部验证数据集性能有限	评估深度学习算法在基底细胞癌皮肤镜诊断中的诊断性能	基底细胞癌的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜检查	深度学习算法	图像	内部验证集32,069例患者或图像，外部验证集200例患者或图像	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUC	NA
382	2025-11-19	The Significance of Prolonged Physical Activity in Neurogenesis and Neural Regeneration: Comparing Clinical Studies With Proposed AI-Based Framework 2025-Oct, Artificial organs IF:2.2Q3 DOI:10.1111/aor.15059 PMID:40692193	综述	本文探讨人工智能在分析运动对神经干细胞增殖影响中的应用	提出基于AI的框架来比较临床研究结果，预测神经再生机制	主要依赖现有临床研究数据，缺乏实际AI模型验证	研究运动对成人神经发生的影响及AI在此领域的应用潜力	神经干细胞、神经元、神经胶质细胞	机器学习	神经退行性疾病	NA	机器学习算法,深度学习技术	临床研究数据	NA	NA	NA	NA	NA
383	2025-11-19	A novel RHD*01N allele harboring a c.634+1G>A splice site variant results in the RhD-negative phenotype in a Chinese blood donor 2025-Oct, Transfusion IF:2.5Q2 DOI:10.1111/trf.18390 PMID:40910776	研究论文	在中国献血者中发现一种导致RhD阴性表型的新型RHD*01N等位基因	首次报道了c.634+1G>A剪接位点变异导致的新型RHD*01N等位基因	仅针对单个病例进行研究，样本量有限	鉴定导致RhD阴性表型的新型RHD基因变异	中国献血者的血液样本	医学遗传学	血型系统疾病	血清学检测、Sanger测序、单分子实时测序	深度学习	基因组数据	1例中国献血者	SpliceAI	NA	NA	NA
384	2025-11-19	Deep Learning for Drug-Target Interaction Prediction: A Comprehensive Review 2025-Oct, Chemical biology & drug design IF:3.2Q3 DOI:10.1111/cbdd.70183 PMID:41121622	综述	本文系统综述了基于深度学习的药物-靶点相互作用预测方法	首次对深度学习在DTI预测中的各类架构进行结构化梳理，并指出自监督学习和可解释人工智能等未来方向	作为综述文章未提出新的原创模型	总结深度学习在药物-靶点相互作用预测领域的研究进展	药物分子和蛋白质靶点	机器学习	NA	深度学习	DNN, RNN, CNN, GNN, Transformer	分子结构数据，蛋白质序列数据	NA	NA	深度神经网络，循环神经网络，卷积神经网络，图神经网络，Transformer模型	准确率，精确率，召回率，F1分数，AUC	NA
385	2025-11-18	Factors associated with allergic diseases in Chinese children aged 6-14 years 2025-Oct-31, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-24928-x PMID:41174606	研究论文	通过机器学习算法识别中国6-14岁儿童过敏性疾病的关键影响因素	使用12种机器学习算法比较性能，并为三种过敏性疾病分别确定最小关键因素集	横断面研究设计无法确定因果关系，数据通过问卷收集可能存在回忆偏倚	识别和优化与儿童过敏性疾病相关的关键影响因素	中国6-14岁学龄儿童	机器学习	过敏性疾病	问卷调查	朴素贝叶斯	问卷数据	11308名儿童（其中4375名患有过敏性疾病）	Python	高斯朴素贝叶斯, 伯努利朴素贝叶斯, 多项式朴素贝叶斯	NA	NA
386	2025-11-18	Detection of climate change signals using precipitation and temperature time series by a hybrid deep learning framework 2025-Oct-21, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14712-0 PMID:41115993	研究论文	使用混合深度学习框架通过降水和温度时间序列检测气候变化信号	首次将CNN-BiLSTM-TCN-attention混合模型应用于泰国地区的气候变化检测，结合本地观测数据和CMIP6-GCM模拟	降水趋势空间异质性强且未显现明显信号，未来预测存在高度变异性	检测和量化泰国地区的气候变化信号	泰国地区的降水和温度时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析，偏差校正	CNN, BiLSTM, TCN, Attention机制	时间序列数据	1993-2024年台站观测数据和CMIP6-GCM模拟数据	NA	CNN-BiLSTM-TCN-attention混合架构	相关系数R, 均方误差MSE	NA
387	2025-11-18	Deep learning simulation and decision support system for groundwater salinity risk assessment in the lower Chao Phraya River Basin, Thailand 2025-Oct-15, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14681-4 PMID:41091255	研究论文	本研究开发了一个结合深度学习模拟和决策支持系统的框架，用于评估泰国湄南河下游流域地下水盐渍化风险	融合可解释机器学习与概率分析和决策支持，提供实时地下水盐度风险评估的新颖可扩展工具	未明确说明模型在数据稀缺地区的泛化能力验证	评估沿海地区地下水盐渍化风险并支持基于证据的管理决策	泰国湄南河下游流域的地下水系统	机器学习	NA	多方法机器学习框架，SHAP特征归因分析，高斯copula模型	图神经网络(GNN)	地下水监测数据，水文气候数据	212个监测站点在2008和2020年的数据	NA	图神经网络	预测性能	NA
388	2025-11-18	A combination of conserved and stage-specific lncRNA biomarkers to detect lung adenocarcinoma progression 2025-Oct, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2024.2431190 PMID:39601689	研究论文	通过整合网络方法识别肺腺癌进展中的保守和阶段特异性lncRNA生物标志物	首次结合阶段特异性与保守lncRNA构建多阶段ceRNA网络，并整合深度学习进行生物标志物识别	未明确说明样本来源和验证队列的规模	探索lncRNA在肺腺癌进展中的分子机制并开发诊断生物标志物	肺腺癌患者组织样本中的lncRNA、mRNA和miRNA	生物信息学	肺癌	表达谱分析，ceRNA网络构建，深度学习	深度学习	基因表达数据	NA	NA	NA	NA	NA
389	2025-11-18	Deep-VEGF: deep stacked ensemble model for prediction of vascular endothelial growth factor by concatenating gated recurrent unit with two-dimensional convolutional neural network 2025-Oct, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2024.2323144 PMID:38450715	研究论文	提出一种基于深度堆叠集成学习的计算模型Deep-VEGF，用于从蛋白质一级序列预测血管内皮生长因子	开发了新型特征描述符KSTS-BPSSM，并首次将GRU与二维CNN通过堆叠集成方法结合用于VEGF预测	NA	开发准确预测血管内皮生长因子的计算模型以替代昂贵耗时的实验识别方法	血管内皮生长因子(VEGF)蛋白质序列	生物信息学	癌症,糖尿病视网膜病变,黄斑变性,关节炎	蛋白质序列分析	GRU,GAN,CNN,集成学习	蛋白质一级序列	NA	NA	门控循环单元,生成对抗网络,二维卷积神经网络	准确率	NA
390	2025-11-18	ANN multi-layer perceptron for prediction of blood-brain barrier permeable compounds for central nervous system therapeutics 2025-Oct, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2024.2326671 PMID:38497749	研究论文	开发人工神经网络多层感知器模型预测血脑屏障通透性化合物，用于中枢神经系统药物研发	使用大型数据集构建ANN模型，在BBB通透性预测中实现了高精度指标	仅基于化学结构预测BBB通透性存在困难	预测化合物的血脑屏障通透性以促进中枢神经系统药物研发	化学化合物	机器学习	中枢神经系统疾病	NA	ANN多层感知器	化学结构数据	大型数据集	NA	多层感知器	准确率,特异性,敏感性,AUC,MCC	NA
391	2025-11-17	Artificial Intelligence in Thyroid Cytopathology: Diagnostic and Technical Insights 2025-Oct-31, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213525 PMID:41228318	综述	本文综述了深度学习在甲状腺细胞病理学中的应用现状、技术挑战和临床前景	系统分析了深度学习在甲状腺细胞学中的预分析变异性来源、架构选择和多模态整合潜力	当前研究多为回顾性和单中心设计，缺乏外部验证，存在泛化性不足的问题	探讨深度学习在甲状腺细胞病理学中的技术实现和临床应用前景	甲状腺细针穿刺细胞学样本	数字病理学	甲状腺疾病	细针穿刺细胞学	深度学习	细胞学图像	NA	NA	NA	NA	NA
392	2025-11-17	Fault Diagnosis of Rolling Bearings Using Denoising Multi-Channel Mixture of CNN and Mamba-Enhanced Adaptive Self-Attention LSTM 2025-Oct-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216652 PMID:41228875	研究论文	提出一种结合多视图卷积混合层和Mamba增强自适应自注意力LSTM的滚动轴承故障诊断方法	首次将混合专家机制引入多视图卷积层设计，并提出Mamba增强的自适应自注意力LSTM模型，有效解决长程依赖建模和噪声环境下的特征提取问题	方法主要针对滚动轴承系统，在其他旋转机械故障诊断中的泛化能力需进一步验证	提高滚动轴承在噪声环境下的故障诊断准确率	滚动球轴承系统	机器学习	NA	振动信号分析	CNN, LSTM, 自注意力机制	时间序列振动信号	帕德博恩大学和凯斯西储大学轴承数据集	NA	多视图卷积混合层, MASA-LSTM	准确率, 鲁棒性	NA
393	2025-11-17	Deep learning radiomics and 18F-FDG PET/CT imaging: mediastinal lymph node characteristics as predictors of metastasis in non-small cell lung cancer 2025-Oct-31, Translational lung cancer research IF:4.0Q1 DOI:10.21037/tlcr-2025-650 PMID:41234569	研究论文	开发基于18F-FDG PET/CT成像的深度学习放射组学模型，用于区分非小细胞肺癌患者良恶性淋巴结	首次将DenseNet121深度学习特征与放射组学特征相结合，证明两者具有互补性并能显著提高诊断准确性	回顾性研究设计，样本量相对有限（217个淋巴结），需要进一步前瞻性验证	提高非小细胞肺癌淋巴结转移的准确诊断能力	185名非小细胞肺癌患者的217个高代谢淋巴结	数字病理	肺癌	18F-FDG PET/CT成像	ANN, ET, 多种机器学习模型	医学影像（PET/CT图像）	185名患者，217个淋巴结	NA	DenseNet121	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
394	2025-11-17	Deep learning-based classification of pleural malignancy using medical thoracoscopic images 2025-Oct-31, Translational lung cancer research IF:4.0Q1 DOI:10.21037/tlcr-2025-588 PMID:41234571	研究论文	开发基于深度学习的胸膜恶性肿瘤分类模型，使用胸腔镜图像进行自动诊断	首次将深度学习应用于胸腔镜图像进行胸膜恶性肿瘤分类，模型在无明显肿瘤结节的情况下仍保持高准确率	研究基于单中心数据，模型性能可能受限于数据来源的多样性	开发能够辅助胸腔镜检查实时临床决策的自动诊断模型	426名接受医疗胸腔镜检查患者的胸膜图像	计算机视觉	肺癌	医疗胸腔镜成像	CNN	图像	426名患者的4,932张胸腔镜图像（2,093张良性，2,839张恶性）	TensorFlow, Keras	InceptionV3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC, Grad-CAM可视化	NA
395	2025-11-17	Incremental prognostic value of solid component volume ratio and entropy for pathological stage IA invasive lung adenocarcinoma after surgery 2025-Oct-31, Translational lung cancer research IF:4.0Q1 DOI:10.21037/tlcr-2025-838 PMID:41234597	研究论文	本研究评估基于深度学习的定量参数对病理分期IA期浸润性肺腺癌术后复发的增量预后价值	首次将深度学习定量参数（固体成分体积比和熵）与传统测量方法比较，证明其在预测IA期肺腺癌复发中的优越性	回顾性研究设计，需要外部验证队列确认结果	评估深度学习定量参数对病理分期IA期浸润性肺腺癌术后复发的预后价值	2,117例病理分期IA期浸润性肺腺癌患者	数字病理	肺癌	CT影像分析，深度学习	深度学习模型	医学影像（CT图像）	2,117例患者，其中139例复发，41例死亡	NA	NA	Harrell一致性指数，ROC曲线，净重分类改善指数，综合判别改善指数，校准曲线，决策曲线分析	NA
396	2025-11-17	A deep learning-based prognostic prediction model for distal cholangiocarcinoma incorporating the metabolism-inflammation marker monocyte-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio 2025-Oct-31, Translational cancer research IF:1.5Q4 DOI:10.21037/tcr-2025-968 PMID:41234827	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的远端胆管癌预后预测模型，整合了新型炎症代谢标志物单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值	首次将MHR这一新型炎症代谢标志物与深度学习相结合构建远端胆管癌预后预测模型	回顾性单中心研究，样本量有限（188例患者）	探讨MHR在远端胆管癌患者中的预后价值并构建预后预测模型	接受根治性胰十二指肠切除术的远端胆管癌患者	数字病理	胆管癌	临床病理数据分析，深度学习	随机森林，LASSO回归，Cox比例风险模型	临床病理数据，实验室检查数据	188例远端胆管癌患者	NA	生存预测列线图	AUC，疾病无进展生存期，总生存期	NA
397	2025-11-17	Predicting Radiotherapy Outcomes with Deep Learning Models Through Baseline and Adaptive Simulation Computed Tomography in Patients with Pharyngeal Cancer 2025-Oct-30, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213492 PMID:41228285	研究论文	开发深度学习模型通过融合基线和自适应放疗模拟CT图像预测咽癌患者放疗结局	首次将基线和自适应放疗模拟CT图像结合，采用深度对比学习模型预测咽癌患者局部复发、颈部淋巴结复发和远处转移	需要外部验证确认模型性能，样本量相对有限	预测咽癌患者放疗治疗结局	新诊断口咽癌或下咽癌患者	数字病理	咽癌	计算机断层扫描(CT)	深度对比学习模型	CT图像	162例患者	NA	深度对比学习模型	AUC, 准确率	NA
398	2025-11-17	A Training-Free Foreground-Background Separation-Based Wire Extraction Method for Large-Format Transmission Line Images 2025-Oct-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216636 PMID:41228859	研究论文	提出一种无需训练的输电线路图像导线提取方法，通过深度估计图增强前景导线与复杂背景的分离	利用深度估计图提升前景导线与复杂背景的分离度，无需任务特定训练或标注数据集	未明确说明方法在极端复杂背景下的性能表现	开发适用于大规模输电线路图像的导线提取方法	高分辨率大尺寸输电线路图像中的导线	计算机视觉	NA	深度估计，线段结构检测	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
399	2025-11-17	Hybrid Framework for Cartilage Damage Detection from Vibroacoustic Signals Using Ensemble Empirical Mode Decomposition and CNNs 2025-Oct-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216638 PMID:41228862	研究论文	提出一种结合非线性信号分解和深度学习的混合框架，用于从振动声信号中检测软骨损伤	首次将集成经验模态分解、去趋势波动分析与卷积神经网络相结合用于软骨损伤检测	研究样本量有限，仅针对膝骨关节炎患者和健康对照	开发非侵入性软骨退变检测方法	膝骨关节炎患者和健康对照者的振动声信号	生物医学信号处理	骨关节炎	振动声信号分析，连续小波变换	CNN, SVM	振动声信号，时频图像	膝骨关节炎患者和健康对照者（具体数量未明确说明）	NA	卷积神经网络	准确率，AUC	未明确说明
400	2025-11-17	OTC-NET: A Multimodal Method for Accurate Diagnosis of Ovarian Cancer in O-RADS Category 4 Masses 2025-Oct-28, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213466 PMID:41228259	研究论文	提出一种结合超声图像和临床信息的多模态方法OTC-NET，用于提高O-RADS 4类卵巢肿块良恶性分类的准确性	首次将超声图像与临床数据结合用于O-RADS 4类卵巢肿块的分类，突破了现有深度学习模型仅关注超声图像的局限	未明确说明样本数据的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高O-RADS 4类卵巢肿块良恶性术前鉴别的准确性	O-RADS 4类卵巢肿块患者	数字病理	卵巢癌	超声成像	深度学习模型	多模态数据（超声图像、临床信息）	NA	NA	OTC-NET	AUC, 准确率	NA