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
541	2025-12-11	Machine and deep learning for MRI-based quantification of liver iron overload: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov, Radiologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00117-025-01513-2 PMID:40956404	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了机器学习和深度学习在基于MRI的肝脏铁过载定量中的诊断准确性、算法性能和临床适用性	首次对机器学习和深度学习在MRI肝脏铁浓度定量中的应用进行系统性总结和荟萃分析，量化了其诊断性能并强调了自动化处理的优势	研究存在异质性、外部验证集规模有限以及泛化能力不足等问题	评估机器学习和深度学习技术在基于MRI的肝脏铁过载定量中的诊断准确性、算法性能和临床适用性	肝脏铁过载患者，特别是遗传性血色素沉着症和重型β-地中海贫血患者	医学影像分析	肝脏铁过载	MRI（T2*加权和多参数磁共振成像）	CNN, 放射组学, 模糊C均值聚类	MRI图像	NA	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异性, AUC, 相关系数, 平均绝对误差	NA
542	2025-12-11	Development and validation of explainable deep learning models for classification of atrial fibrillation subtypes using cardiac computed tomography 2025-Nov, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2025.08.031 PMID:41357266	研究论文	本研究开发并验证了基于心脏CT左心房形态的可解释深度学习模型，用于分类心房颤动亚型	首次利用心脏CT左心房形态特征，通过3D-CNN模型以可解释方式区分阵发性与持续性心房颤动，并识别与持续性房颤相关的空间重构模式	样本量相对有限（内部验证269例，外部验证151例），且仅基于单一影像模态（心脏CT）	开发可解释的深度学习模型，用于基于心脏CT左心房形态分类心房颤动亚型，并增强对房颤进展机制的理解	心房颤动患者（阵发性与持续性）	计算机视觉	心血管疾病	心脏CT	CNN	图像	内部验证269例患者，外部验证151例患者	NA	3D-DenseNet201	AUC, 准确率	NA
543	2025-12-10	The diagnostic accuracy of deep learning-based AI models in predicting lymph node metastasis in T1 and T2 colorectal cancer: A systematic review and meta-analysis 2025-Nov-07, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000045172 PMID:41204540	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于人工智能（尤其是深度学习和机器学习）模型在预测T1和T2期结直肠癌淋巴结转移中的诊断准确性	首次对基于AI的模型（特别是DL和ML）在预测T1/T2期结直肠癌淋巴结转移中的诊断准确性进行全面的系统综述和荟萃分析	纳入研究数量有限（12项定性分析，9项定量分析），可能存在发表偏倚，且各研究间的方法学异质性未详细讨论	评估基于AI的模型在预测T1和T2期结直肠癌淋巴结转移风险中的诊断准确性	T1和T2期结直肠癌患者	机器学习	结直肠癌	NA	深度学习, 机器学习	NA	8540名患者（来自12项研究）	NA	NA	敏感性, 特异性, AUC, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比	NA
544	2025-12-10	Neural network-based multi-task learning to assist planning of posterior spinal fusion surgery for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Nov, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-025-01125-9 PMID:40553418	研究论文	本研究开发了一种基于神经网络的多任务学习模型，用于辅助青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术的规划	首次将神经网络多任务学习应用于AIS手术规划，模拟经验丰富脊柱外科医生的决策过程，包括选择上下固定椎体、确定棒曲度和预测螺钉密度	样本量相对较小（189例患者），且仅针对Lenke 1A和2A型曲线，外部验证集仅包含10例患者	开发一种深度学习模型以优化青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术的器械规划	189例Lenke 1A和2A型曲线的青少年特发性脊柱侧弯患者	机器学习	青少年特发性脊柱侧弯	NA	人工神经网络	临床和影像学数据	189例患者（179例用于训练，10例用于外部验证）	NA	多层隐藏层神经网络	准确率，均方根误差	NA
545	2025-12-10	Performance of Radiomics and Deep Learning Models in Predicting Distant Metastases in Soft Tissue Sarcomas: A Systematic Review and Meta-analysis 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.027 PMID:40651923	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了影像组学和深度学习模型在预测软组织肉瘤远处转移中的性能	首次对影像组学和深度学习模型在软组织肉瘤远处转移预测中的诊断准确性进行系统性的荟萃分析，并比较了不同成像模态、特征提取方法以及临床特征整合的效果	研究存在显著的异质性、有限的外部验证以及潜在的发表偏倚	评估影像组学和深度学习模型在预测软组织肉瘤远处转移中的诊断准确性	软组织肉瘤患者	数字病理学	软组织肉瘤	影像组学，深度学习	深度学习模型，影像组学模型	医学影像（MRI, PET, PET/CT）	19项研究，共1712名患者	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
546	2025-12-10	Assessing MRI-based Artificial Intelligence Models for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma: A Systematic Review and Meta-analysis 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.030 PMID:40670226	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了基于MRI的人工智能模型在术前预测肝细胞癌微血管侵犯方面的性能	首次对基于MRI的AI模型预测HCC微血管侵犯进行全面的系统综述和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习方法以及不同特征组合模型的性能差异	研究存在显著的异质性，证据质量等级较低，可能影响结论的可靠性，且缺乏方法学标准化和多中心前瞻性验证	评估基于MRI的人工智能模型在术前预测肝细胞癌微血管侵犯的诊断性能	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	磁共振成像	传统机器学习, 深度学习	MRI图像	内部验证2838例，外部验证1161例	NA	NA	灵敏度, 特异度, 诊断比值比, 曲线下面积	NA
547	2025-12-10	Investigating Links Between Urban Residential Streetscapes and Physical Activity Using Deep Learning of Google Street View Imagery Applied to the Washington State Twin Registry 2025-Nov-01, Journal of physical activity & health IF:2.9Q2 DOI:10.1123/jpah.2024-0769 PMID:40774348	研究论文	本研究利用深度学习分析Google街景图像，探讨城市居住区街道景观与居民体力活动之间的关联	首次结合深度学习分割算法量化街道层面的绿化空间，并分析其与体力活动的关系，同时考虑了季节性和人口密度的影响	研究未发现绿化空间与体力活动之间存在一致关联，且部分结果在控制季节性后不显著，体力活动数据为自我报告，可能存在偏差	探究城市街道绿化空间与居民体力活动水平之间的关系	华盛顿州双胞胎登记处中居住在城市地区的7855名成年双胞胎	计算机视觉	NA	深度学习分割算法	CNN	图像	7855名成年双胞胎，共14095次调查观察	NA	NA	NA	NA
548	2025-12-09	Novel antimicrobial peptides against Pseudomonas aeruginosa: in silico design and experimental validation 2025-Nov-28, Journal of applied microbiology IF:3.2Q2 DOI:10.1093/jambio/lxaf287 PMID:41258863	研究论文	本研究通过深度学习和分子对接技术设计并验证了针对铜绿假单胞菌的新型抗菌肽	利用基于Transformer的深度学习模型TACaPe生成抗菌肽序列，并结合分子对接分析靶向群体感应受体，实验验证了其抗菌和抗生物膜活性以及与美罗培南的协同作用	研究仅针对铜绿假单胞菌ATCC® 27853菌株进行体外测试，未涉及体内实验或更广泛的临床菌株验证	设计和评估具有抗菌和抗生物膜活性的新型抗菌肽，以对抗铜绿假单胞菌感染	铜绿假单胞菌及其群体感应受体（LasR、RhlR、PqsR）	机器学习	细菌感染	深度学习、分子对接、体外抗菌测试、溶血和细胞毒性实验	Transformer	肽序列数据	5种合成抗菌肽，针对铜绿假单胞菌ATCC® 27853菌株进行测试	NA	TACaPe（基于Transformer的深度学习模型）	结合亲和力、最小抑菌浓度（MIC）、生物膜抑制效果、溶血和细胞毒性	NA
549	2025-12-09	Can artificial intelligence accurately predict the risk of hematoma expansion in intracerebral hemorrhage? A systematic review and Meta-analysis of 7,665 patients 2025-Nov-24, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03901-7 PMID:41276709	系统综述与Meta分析	本研究通过系统综述和Meta分析评估了人工智能模型在预测脑出血患者血肿扩大风险中的有效性	首次对人工智能模型（特别是机器学习和深度学习）在预测脑出血血肿扩大方面的性能进行了全面的系统综述和Meta分析，并比较了自发性脑出血与创伤性脑损伤相关脑出血的预测效果	研究间存在高度异质性，限制了结果的稳健性，且需要标准化的影像协议和严格的外部验证才能进行临床实施	评估人工智能模型在预测脑出血患者血肿扩大风险中的有效性	脑出血患者	机器学习	脑出血	NA	机器学习, 深度学习	NA	7,665名患者	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUC, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比	NA
550	2025-12-09	Transforming Surgical Training With AI Techniques for Training, Assessment, and Evaluation: Scoping Review 2025-Nov-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/58966 PMID:41252719	综述	本文是一篇范围综述，探讨了人工智能（AI）在外科培训、评估和评价中的应用现状与潜力	系统性地梳理了2020年至2024年间AI在外科培训领域的最新应用，识别了主要技术、手术类型和培训设置，并指出了自动化技能评估、个性化反馈和自适应学习路径等创新机会	研究设计异质性大，结果指标缺乏可比性；算法透明度不足；样本量普遍较小；缺乏标准化的评估指标和充分的外部验证	旨在确定AI技术如何通过数据驱动的洞察和预测分析来增强学员的学习路径和表现，并审视该领域AI算法的现状与应用，识别未来研究方向	聚焦于外科培训、评估和评价中应用AI的研究	机器学习	NA	机器学习，聚类分析，深度学习，卷积神经网络，支持向量机	机器学习，深度学习，CNN，支持向量机	NA	共分析了56项符合纳入标准的研究	NA	卷积神经网络	NA	NA
551	2025-12-09	[Formula: see text] Artificial intelligence as a support to diagnose ADHD: an insight of unorthodox approaches: a scoping review 2025-Nov, Child neuropsychology : a journal on normal and abnormal development in childhood and adolescence IF:1.6Q3 DOI:10.1080/09297049.2025.2468411 PMID:41071049	综述	本文是一篇范围综述，系统分析了人工智能在注意力缺陷多动障碍诊断中的应用，涵盖脑成像、脑活动监测、行为评估等多种方法	系统梳理了过去二十年人工智能在ADHD诊断中的非传统方法应用，强调了机器学习与深度学习算法的高诊断准确率，并倡导AI工具与传统临床评估相结合的混合方法	存在算法偏见、数据质量不一致以及需要更广泛多样化数据集等挑战，AI在治疗监测和个性化干预中的应用仍需未来研究	评估人工智能在ADHD检测和评估中的作用，探索其诊断潜力	ADHD患者，涉及脑成像、脑活动、行为及认知数据	自然语言处理, 机器学习	注意力缺陷多动障碍	脑成像（MRI）、脑活动监测（EEG和ECG）、行为评估、虚拟现实测试、运动追踪传感器	CNN, SVM, NLP模型	图像, 信号, 文本	NA	NA	卷积神经网络, 支持向量机	诊断准确率（70%至95%）	NA
552	2025-12-09	ResNet50 and Single-Cell Multi-Omics analysis identify key cellular and molecular features in pediatric acute lymphoblastic leukemia 2025-Nov, Annals of hematology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s00277-025-06675-6 PMID:41125957	研究论文	本研究通过整合基于深度学习的图像分析与单细胞转录组学和T细胞受体测序，探索了儿童急性淋巴细胞白血病的细胞和分子特征	首次将ResNet50深度学习模型用于白血病单细胞图像分类，并结合单细胞多组学数据揭示疾病机制和潜在生物标志物	未提及样本量是否足够大以覆盖所有亚型，且模型性能仍有提升空间	旨在改善儿童急性淋巴细胞白血病的早期诊断、复发预测和个体化治疗	儿童急性淋巴细胞白血病患者的单细胞图像和分子数据	数字病理学	急性淋巴细胞白血病	单细胞转录组测序, T细胞受体测序	CNN	图像, 单细胞RNA测序数据	NA	NA	ResNet50	准确率, AUC	NA
553	2025-12-09	Cross-RNA transferable sequence representation learning for lncRNA m6A site detection via novel deep domain separation networks 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf651 PMID:41348602	研究论文	本文提出了一种名为DSNm6A的深度学习框架，用于通过跨RNA可转移序列表示学习来检测lncRNA中的m6A位点	提出了一种新颖的深度领域分离网络，能够从mRNA和lncRNA中解耦出领域不变特征，从而学习跨RNA类型的可转移m6A相关特征	由于注释位点数量有限，开发有效的计算预测器仍具挑战性	开发一种能够有效检测lncRNA中m6A位点的计算预测方法	长非编码RNA（lncRNA）和信使RNA（mRNA）中的m6A位点	自然语言处理	NA	One-Hot编码、核苷酸理化性质、累积频率、位置特异性倾向性	CNN, Bi-LSTM, BERT	序列数据	NA	NA	深度领域分离网络	交叉验证和独立测试结果中使用的性能指标	NA
554	2025-12-09	Deep learning for tear film stability assessment and breakup pattern classification in dry eye diagnosis 2025-Nov, Ophthalmic & physiological optics : the journal of the British College of Ophthalmic Opticians (Optometrists) DOI:10.1111/opo.70008 PMID:40847635	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的人工智能系统，用于自动评估泪膜稳定性和分类泪膜破裂模式，以支持精确的干眼症诊断和个性化治疗	结合掩膜区域卷积神经网络和时间段网络，实现泪膜分割和时序特征提取，自动化评估干眼症并分类四种代表性破裂模式，减少观察者间差异	样本量相对较小（143只眼睛），可能限制模型的泛化能力，且仅基于特定设备（Keratograph 5M）进行评估	开发一个自动化系统，用于支持干眼症的精确诊断和个性化治疗，基于泪膜导向诊断框架	干眼症患者和健康对照者的眼睛，共143只眼睛（98只干眼，45只健康）	计算机视觉	干眼症	荧光素泪膜破裂视频记录，Keratograph 5M评估（泪河高度、非侵入性泪膜破裂时间、脂质层厚度等级和睑板腺评分），Schirmer I测试	CNN, 时间网络	视频	143只眼睛（98只干眼，45只健康）	NA	掩膜区域卷积神经网络, 时间段网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
555	2025-12-09	Benchmarking of deep learning methods for generic MRI multi-organ abdominal segmentation 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064503 PMID:41357685	研究论文	本文对四种开源深度学习模型在腹部MRI多器官分割任务上进行了全面的基准测试	首次系统性地评估了包括基于合成数据训练的ABDSynth在内的多种腹部MRI分割模型，并使用了涵盖不同制造商、序列和条件的公开数据集进行泛化性测试	评估仅限于四种开源模型，可能未覆盖所有最新方法；合成数据训练模型的性能略低于真实数据训练模型	评估和比较深度学习模型在腹部MRI多器官分割任务上的准确性和泛化能力	腹部MRI图像中的多器官分割	医学影像分析	NA	MRI成像	深度学习模型	MRI图像	三个公开数据集，涵盖所有主要制造商、五种MRI序列以及多种受试者条件、体素分辨率和视野	NA	MRSegmentator, MRISegmentator-Abdomen, TotalSegmentator MRI, ABDSynth (基于SynthSeg)	准确性, 泛化性	NA
556	2025-12-07	Novel deep learning solutions with layered recurrent neural networks for nonlinear stiff Dahl hysteresis model in piezoelectric actuator 2025-Nov-25, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108378 PMID:41349175	研究论文	本文提出了一种基于分层循环神经网络的新深度学习方法，用于建模压电执行器中的非线性刚性Dahl迟滞模型	采用结合Levenberg-Marquardt优化技术的反向传播循环神经网络来近似Dahl迟滞模型的解，提高了对驱动幅度和频率变化的响应能力	依赖于合成生成的数据，可能未完全反映真实世界的复杂性；训练稳定性和可解释性仍需进一步改进	开发一种深度学习方法以更准确地建模压电执行器的非线性迟滞行为，提升其在高性能精密定位应用中的潜力	压电执行器及其相关的Dahl迟滞模型	机器学习	NA	数值积分（Adams时间积分方案）	RNN, BP-RNN	时间序列数据（位移时间序列）	通过四种不同激励输入（单位幅度正弦波、带直流偏移的正弦波、阻尼瞬态、阻尼谐波）系统变化参数生成的合成数据	NA	分层循环神经网络	均方误差, 直方图分析, 回归分析	NA
557	2025-12-07	[Design and validation of a multimodal model integrating text and imaging data for intelligent assessment of psychological stress in college students] 2025-Nov-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2025.11.23 PMID:41311092	研究论文	本研究提出了一种整合社交媒体文本和图像数据的多模态模型，用于自动评估大学生的心理压力水平	通过结合文本情感建模（使用Bi-LSTM）和图像情感建模（使用U-Net）的多模态融合预测模块，实现了跨模态语义协作，以自动识别轻度、中度和重度三种心理压力水平	样本量相对较小（仅252个样本用于训练和测试），且数据来源于广东省多所大学，可能限制了模型的泛化能力	开发智能心理健康服务，支持高等教育机构中大学生心理压力的自动化评估	大学生	自然语言处理,计算机视觉	心理健康问题	深度学习	Bi-LSTM, U-Net	文本,图像	252个样本（来自1577名学生的社交媒体数据，经过清洗后随机选取）	NA	Bi-LSTM, U-Net	准确率, F1分数	NA
558	2025-12-07	An Integrated Model Combined Conventional Radiomics and Deep Learning Features to Predict Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma Eligible for Curative Ablation: A Multicenter Cohort Study 2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001764 PMID:40338065	研究论文	本研究开发并验证了一个结合深度学习影像组学和传统影像组学特征的模型（DLRR），用于预测肝细胞癌根治性消融后的早期复发	首次将深度学习影像组学与传统影像组学特征整合到一个模型中，用于预测肝细胞癌消融后的早期复发，并采用多中心队列进行验证	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，样本量相对有限，且仅基于CT影像	开发一个非侵入性模型，以准确预测肝细胞癌患者根治性消融后的早期复发，从而辅助制定精准治疗计划	肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	对比增强计算机断层扫描	CNN, 机器学习模型	医学影像	288名患者（来自3家医院）	PyTorch, Scikit-learn	ResNet-18	AUC, NRI, IDI	NA
559	2025-12-07	A modular pipeline for evidence-integrated genome annotation across species: A case study on Schmidtea mediterranea 2025-Nov, Genomics IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.ygeno.2025.111104 PMID:40930433	研究论文	本研究开发了一个模块化、可扩展的基因组注释流程，整合了短读长和长读长测序技术，用于非经典模式生物如Schmidtea mediterranea的基因组注释	开发了一个灵活、可扩展的基因组注释流程，整合了短读长（Illumina）和长读长（PacBio）测序技术，结合参考基因组和从头组装方法，并利用DeepSplice深度学习预测提高剪接位点检测准确性	未明确说明流程在更广泛物种或更大数据集上的性能验证或计算资源需求	开发一个适用于非经典模式生物、能处理基因组变异和选择性剪接事件的基因组注释流程	Schmidtea mediterranea（地中海涡虫）的无性繁殖品系	基因组学	NA	短读长测序（Illumina），长读长测序（PacBio）	深度学习	基因组序列数据	NA	NA	DeepSplice	剪接位点检测准确性	NA
560	2025-12-07	MolP-PC: a multi-view fusion and multi-task learning framework for drug ADMET property prediction 2025-Nov, Chinese journal of natural medicines IF:4.0Q1 DOI:10.1016/S1875-5364(25)60945-9 PMID:41260779	研究论文	本文提出了一种名为MolP-PC的多视图融合与多任务学习框架，用于精确预测药物的ADMET性质	整合了1D分子指纹、2D分子图和3D几何表示，采用注意力门控融合机制和多任务自适应学习策略，以克服数据稀疏性和信息丢失问题	模型在预测分布容积（VD）时存在低估倾向，对高组织分布化合物的分析有改进空间	开发一个高效且可解释的框架，用于药物ADMET性质预测，以支持早期药物开发中的分子优化和风险评估	药物分子及其ADMET性质	机器学习	NA	多视图融合、多任务学习	深度学习框架	1D分子指纹、2D分子图、3D几何表示	NA	NA	MolP-PC	NA	NA