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
1501	2025-12-09	Deep learning-driven whole-slide image analysis predicts chemo-resistance and motility subtypes in muscle-invasive bladder cancer 2025-Dec, Genes & genomics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s13258-025-01677-0 PMID:40906037	研究论文	本研究利用深度学习分析全切片图像，预测肌肉浸润性膀胱癌的化疗耐药性和运动亚型	首次提出使用常规组织学全切片图像的深度学习分析作为分子谱分析的实用、低成本替代方案，有效预测与化疗耐药相关的转录组亚型	样本量相对有限（152名患者），且仅基于TCGA-BLCA队列，需要外部验证	评估基于全切片图像的深度学习模型能否准确预测转录组衍生的化疗耐药-运动亚型并反映肿瘤微环境特征	肌肉浸润性膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	全切片图像分析	CNN, 随机森林	图像	152名TCGA-BLCA患者的192张全切片图像	PyTorch, Scikit-learn	DenseNet169	平衡准确度, 相关系数	NA
1502	2025-12-09	Multimodal deep learning for predicting postoperative vault and selecting implantable collamer lens sizes using AS-OCT and ultrasound biomicroscopy images 2025-Dec-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001747 PMID:40929576	研究论文	本研究开发并验证了一种多模态深度学习模型，用于预测ICL植入术后拱高并选择ICL尺寸，结合了AS-OCT和UBM图像以及临床特征	首次结合AS-OCT和UBM图像与临床特征，采用多模态深度学习模型预测术后拱高和选择ICL尺寸，克服了单模态数据分析的局限性	样本量有限，未来需要扩大样本并进行多中心验证以增强模型的泛化能力和临床适用性	开发并验证一种多模态深度学习模型，以提高ICL植入术后拱高预测和ICL尺寸选择的准确性	接受ICL V4c植入的105名参与者的209只眼睛的AS-OCT和UBM图像及临床数据	计算机视觉	眼科疾病	AS-OCT, UBM	CNN, LightGBM, XGBoost, RF	图像, 临床数据	209只眼睛（来自105名参与者），包括626张AS-OCT图像和1309张UBM图像	NA	ResNet50	MAE, RMSE, R2, 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率	NA
1503	2025-09-21	Comment on: VAULT-OCT: vault accuracy using deep learning technology-an AI model for predicting implantable collamer lens postoperative vault with AS-OCT 2025-Dec-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001794 PMID:40971892	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1504	2025-12-09	AI-enhanced orthodontic treatment planning - a scoping review on evidence-based clinical application with commercial software overview 2025-Dec, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106112 PMID:40975160	综述	本文是一篇范围综述，旨在识别关于AI增强正畸治疗规划工具的证据基础研究，并评估其临床相关性和商业软件的可用性	系统性地综述了AI在正畸治疗规划中的应用，并对比了学术验证工具与商业软件之间的差异，强调了商业工具缺乏公开验证的现状	仅纳入了截至2025年2月的英文全文研究，可能存在发表偏倚，且商业软件普遍缺乏已发表的验证数据	评估AI增强正畸治疗规划工具的临床证据基础、应用潜力及商业软件的现状	正畸治疗规划中基于AI的决策支持工具，包括学术研究验证的工具和商业软件	自然语言处理, 机器学习	正畸疾病	机器学习, 深度学习, 大语言模型	大语言模型, 机器学习模型, 深度学习模型	文本, 临床数据（如口内扫描）	17项符合纳入标准的研究（从307项研究中筛选）	NA	NA	准确率（72% 至 95%）	NA
1505	2025-12-09	Types, functions, and mechanisms of machine learning for personalizing smoking cessation interventions: A systematic scoping review 2025-Dec, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103274 PMID:41005038	综述	本文通过系统性范围综述，探讨了机器学习在个性化戒烟干预中的类型、功能和机制	首次系统性地综述了机器学习在个性化戒烟干预中的潜在应用，并明确了其类型、功能与机制	现有研究存在局限性，未来需通过更稳健的实验方法对模型进行精炼、验证和测试	系统梳理机器学习在个性化戒烟干预中的应用类型、功能与机制，为未来研究提供建议	机器学习在戒烟干预中的个性化应用	机器学习	NA	机器学习	人工神经网络, 贝叶斯算法, 聚类算法, 决策树算法, 深度学习算法, 集成算法, 线性分类器, 其他, 未指定	NA	从4073条记录中筛选出98篇文章	NA	NA	NA	NA
1506	2025-12-09	Deep learning in abdominopelvic digital subtraction angiography: a systematic review of interventional radiology applications 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112456 PMID:41016082	系统综述	本文系统综述了深度学习在腹盆部数字减影血管造影介入放射学应用中的现状、性能及文献空白	首次系统性地评估了深度学习在腹盆部DSA介入放射学应用中的研究进展，并识别了现有文献中的研究缺口	纳入研究数量有限（仅9项），且大多数模型基于单中心小数据集开发，泛化能力受限，目前尚无FDA批准的DL工具用于腹盆部DSA	评估深度学习在腹盆部数字减影血管造影介入放射学应用中的现状与性能	腹盆部数字减影血管造影图像	介入放射学	NA	数字减影血管造影	深度学习	医学图像	小规模单中心数据集	NA	NA	AUC, 准确率	NA
1507	2025-12-09	Automated detection of pyogenic liver abscess and diagnosis of Klebsiella pneumoniae infection based on CECT images with deep learning: A multicenter study 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112462 PMID:41072135	研究论文	本研究开发并验证了一个基于深度学习的AI系统（PLADA），用于从CECT图像中自动检测肝脓肿并诊断肺炎克雷伯菌感染	提出了一个模拟临床工作流程的两阶段AI框架，首次结合V-Net自动分割和放射组学特征进行KPLA诊断，并在多中心研究中进行了验证	研究基于回顾性、单国家数据集，可能限制模型的泛化能力	开发一种准确、非侵入性的方法，用于在资源有限环境中早期诊断肺炎克雷伯菌肝脓肿	肝脓肿患者	数字病理学	肝脓肿	对比增强计算机断层扫描	深度学习, 机器学习	医学影像	492名肝脓肿患者	未明确说明	V-Net	Dice系数, AUC, 敏感性, 特异性	NA
1508	2025-12-09	Multimodal deep learning model for predicting microsatellite instability in colorectal cancer by contrast-enhanced computed tomography and histopathology 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112468 PMID:41101004	研究论文	本研究开发并验证了一个融合术前增强CT和术后全切片图像的多模态深度学习模型，用于预测结直肠癌的微卫星不稳定性状态	提出了一种融合静脉期CT和病理图像特征的自适应残差网络模型，实现了跨模态信息整合，并在多中心数据上验证了其优于单模态和替代融合模型的性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅使用了静脉期CT图像	开发一个可临床扩展的工具，用于预测结直肠癌的微卫星不稳定性状态，以支持患者分层和免疫治疗决策	结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	对比增强计算机断层扫描，全切片图像	深度学习	图像	305名结直肠癌患者的配对CECT和WSI图像	NA	EfficientNet-b0, ResNet 101, 自适应残差网络	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
1509	2025-12-09	Metabolomic biomarkers enhance prediction of feeding intolerance in ICU septic patients 2025-Dec, Clinics and research in hepatology and gastroenterology IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.clinre.2025.102731 PMID:41207616	研究论文	本研究通过整合代谢组学与临床数据，开发了一种深度学习模型，以改善ICU脓毒症患者肠内喂养不耐受的预测	首次将血清代谢组学标志物与临床风险因素结合，构建了预测脓毒症患者喂养不耐受的深度学习模型，显著提升了预测性能	样本量较小（60例患者），且缺乏外部验证，临床推广应用前需进一步验证	提高ICU脓毒症患者肠内喂养不耐受的预测准确性	脓毒症患者（包括喂养不耐受组和耐受组）及健康对照	机器学习	脓毒症	液相色谱-质谱联用	深度学习算法	代谢组学数据、临床数据	60例脓毒症患者（30例喂养不耐受，30例耐受）及20例健康对照	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, F1分数, 净重分类指数, 综合判别改善指数	NA
1510	2025-12-09	Artificial intelligence in echocardiography: current applications and future perspectives 2025-Dec, Journal of echocardiography IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s12574-025-00703-0 PMID:40839151	综述	本文综述了人工智能在超声心动图领域的当前应用与未来展望	系统总结了AI如何通过机器学习，特别是深度学习，提升超声心动图的图像采集、解读和诊断准确性，并探讨了其作为辅助工具而非替代人类专家的角色	存在数据偏见、跨人群和设备泛化性有限、AI模型“黑箱”特性以及伦理问题（如数据隐私和数字技术获取不平等）等挑战	探讨人工智能在超声心动图领域的应用现状、挑战及未来发展方向	超声心动图技术及其在临床诊断中的应用	医学影像分析	心血管疾病	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确性	NA
1511	2025-12-09	Diagnostic accuracy of AI-based models for autism spectrum disorder: A systematic review and meta-analysis with a focus on Arab populations 2025-Dec, Research in developmental disabilities IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.ridd.2025.105166 PMID:41270703	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（AI）的模型在自闭症谱系障碍（ASD）诊断中的准确性，特别关注阿拉伯人群	这是首个针对AI在ASD诊断中应用的系统综述与荟萃分析，并特别聚焦于阿拉伯人群，揭示了混合模型（深度特征提取器与经典分类器结合）的优越性能	研究仅纳入2019年至2025年间的文献，可能存在发表偏倚；对阿拉伯人群的分析样本量相对有限，且文化、语言因素对模型性能的影响仍需进一步探讨	评估基于AI的模型在自闭症谱系障碍（ASD）诊断中的准确性，并特别关注阿拉伯人群，同时评价方法学质量及文化因素对模型性能的潜在影响	自闭症谱系障碍（ASD）患者，特别是阿拉伯人群	机器学习	自闭症谱系障碍	监督式人工智能系统、机器学习（ML）、深度学习（DL）	混合模型（深度特征提取器与经典分类器结合）、传统机器学习模型、深度学习模型	NA	26,569个实例（来自10项研究，共59个模型评估）	NA	NA	灵敏度、特异度、似然比、诊断比值比（DOR）	NA
1512	2025-12-09	THE UTILITY OF DEEP LEARNING MODEL IN CLINICAL TREATMENT DECISION-MAKING OF MANDIBULAR THIRD MOLAR: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS 2025-Dec, The journal of evidence-based dental practice IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.jebdp.2025.102164 PMID:41290278	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深度学习在下颌第三磨牙临床治疗决策中的效用	首次通过荟萃分析量化比较深度学习模型与人类专家在评估下颌第三磨牙与下牙槽神经空间关系方面的诊断性能	纳入研究存在异质性，且部分研究可能存在偏倚，深度学习模型在临床实际应用中的泛化能力仍需进一步验证	评估深度学习在医学影像中改善下颌第三磨牙相关临床程序的有效性	下颌第三磨牙的影像数据及其与下牙槽神经的解剖关系	数字病理	口腔颌面外科疾病	医学影像分析	深度学习模型	口腔全景X光片	45,029个影像实例	NA	NA	敏感性, 特异性	NA
1513	2025-12-09	DeepPartitioning: Deep Learning of Graph Partitioning for Neuron Segmentation From Electron Microscopy Volume via Graph Neural Network 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3581433 PMID:40536855	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的图划分方法DeepPartitioning，用于电子显微镜体积中的神经元分割，通过图神经网络实现端到端的超像素聚合	通过引入线图神经网络（LGNN）来捕获区域邻接图中的高阶关系结构，将图划分任务隐式转化为二阶多割问题，避免了传统方法因模型容量不足导致的建模误差	未在摘要中明确提及	开发一种端到端的超像素聚合方法，以改进电子显微镜体积中的神经元分割	电子显微镜体积中的神经元分割任务	计算机视觉	NA	电子显微镜成像	图神经网络	图像体积	三个公共电子显微镜数据集	NA	线图神经网络	NA	NA
1514	2025-12-09	Artificial Intelligence in Action: A Comprehensive Review on Machine and Deep Learning Methods in Sjögren's Syndrome Diagnosis 2025-Dec, International journal of rheumatic diseases IF:2.4Q2 DOI:10.1111/1756-185x.70495 PMID:41355043	综述	本文全面回顾了人工智能，特别是机器学习和深度学习方法，在提高干燥综合征诊断准确性方面的应用	系统性地整合了AI在干燥综合征多种诊断模式（包括组织病理学、影像学、光谱学、基因组学、代谢组学和电子健康记录）中的应用，并强调了其统一多源数据、实现快速、客观和个性化诊断的潜力	本文为综述性文章，未报告原始研究的具体局限性，但文中提及的AI方法在资源有限环境中的应用潜力仍需进一步验证	探讨人工智能技术在干燥综合征诊断领域的应用现状、进展和潜力	干燥综合征的诊断方法及相关数据	机器学习	干燥综合征	组织病理学分析、唾液腺超声、计算机断层扫描、拉曼光谱、舌成像、基因组学分析、代谢组学分析、电子健康记录分析	机器学习分类器, 深度学习模型	组织病理学图像、医学影像、光谱数据、舌图像、基因组数据、代谢组数据、电子健康记录文本	NA	NA	NA	NA	NA
1515	2025-12-08	Improving the performance of daily pan evaporation (Evp) prediction using the ensemble empirical mode decomposition combined with deep learning models 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27255-8 PMID:41345149	研究论文	本研究提出了一种结合集合经验模态分解与深度学习模型来预测日蒸发皿蒸发量的新方法	首次将集合经验模态分解与长短期记忆网络和卷积神经网络结合，用于蒸发量预测，并通过分解输入变量为固有模态函数来简化复杂模式	研究仅针对伊朗东北部Kardeh Dam流域，模型在其他气候区域的普适性有待验证	提高日蒸发皿蒸发量的预测精度，以支持水资源管理和节水决策	蒸发皿蒸发量	机器学习	NA	集合经验模态分解	LSTM, CNN	时间序列数据	NA	NA	LSTM, CNN	RMSE, MAE, SI	NA
1516	2025-12-08	Durability and service life prediction of fly ash based geopolymer high performance concrete under extreme environmental conditions 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27229-w PMID:41345153	研究论文	本研究开发了一个基于物理信息与深度学习的集成框架，用于预测粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土在极端环境下的耐久性与剩余使用寿命	提出了一个结合Transformer物理信息神经网络、时空图神经网络、深度强化学习混合优化、超图自监督学习和扩散概率模型的综合框架，实现了多尺度、多机制退化建模与不确定性量化	未在论文摘要中明确说明	提升粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土在极端环境下的耐久性预测精度与使用寿命评估	粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土	机器学习	NA	深度学习	Transformer, 图神经网络, 深度强化学习, 自监督学习, 扩散概率模型	混凝土性能数据、裂纹传播时空数据、材料微观结构数据	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	Transformer Based Physics Informed Neural Network (TPINN), Spatiotemporal Graph Neural Networks (ST-GNN), Deep Reinforcement Learning Based Mix Optimization (DRL MO), Hypergraph Self Supervised Learning (HSSL), Diffusion Probabilistic Model for Uncertainty Quantification (DPM-UQ)	预测准确性、可解释性、数据需求降低程度	未在摘要中明确说明
1517	2025-12-08	A deep learning framework for predicting aircraft trajectories from sparse satellite observations 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27064-z PMID:41345157	研究论文	本文提出了一种名为HiFormer的深度学习框架，用于从稀疏卫星观测中预测飞机轨迹	HiFormer框架首次将卷积、循环和注意力序列建模集成于统一架构，以单次前向过程捕捉短、中、长期运动依赖，并构建了大规模合成轨迹数据集	未明确提及模型在极端天气或复杂空域环境下的泛化能力	开发一种能够从稀疏卫星观测中可靠预测飞机轨迹的深度学习框架	飞机轨迹数据，包括合成轨迹和真实ADS-B飞行片段	机器学习	NA	卫星光学传感器观测，ADS-B数据	深度学习框架（集成卷积、循环和注意力机制）	轨迹数据（合成与真实飞行数据）	12,000条合成轨迹和1,000段真实ADS-B飞行片段	未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow	HiFormer（自定义集成架构）	多步预测误差降低百分比（合成数据30%，真实数据10%）	NA
1518	2025-12-08	MedShieldFL-a privacy-preserving hybrid federated learning framework for intelligent healthcare systems 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27303-3 PMID:41345162	研究论文	本文提出了一种名为MedShieldFL的混合隐私保护联邦学习框架，用于医疗系统中的安全去中心化脑肿瘤分类	结合了同态加密和数据增强技术，在保护患者数据隐私的同时处理类别不平衡问题，相比传统联邦学习模型性能提升约2%	未明确说明框架在更大规模医疗机构的扩展性，也未讨论不同加密级别对计算效率的具体影响	开发一个隐私保护的联邦学习框架，以解决医疗数据共享中的隐私和安全问题	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	数据增强，同态加密	CNN	图像	NA	NA	ResNet-18	准确率	NA
1519	2025-12-08	Wave masking enhances electrocardiogram reconstruction with linear regression 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27196-2 PMID:41345416	研究论文	本研究提出了一种名为波掩蔽的新型预处理技术，用于增强基于线性回归的心电图重建性能，并与深度学习方法进行了比较	将图像识别中的掩蔽技术适应到心电图时间序列信号中，以突出对重建最相关的关键部分，从而显著提升线性回归模型的性能	波掩蔽技术虽能提升线性回归性能，但未超越深度学习方法，且研究仅基于正常心电图记录，未整合到深度学习模型或多样本人口记录中进行全面探索	提高心电图重建的准确性和效率，通过预处理技术优化信号处理流程	心电图信号，特别是从减少或替代导联集中合成导联	机器学习	心血管疾病	波掩蔽预处理技术	线性回归, 深度学习模型	时间序列信号（心电图）	10,000条正常心电图记录，来自CODE-15%数据库	NA	NA	平均相关系数	NA
1520	2025-12-08	Uncertainty quantification enables reliable deep learning for protein-ligand binding affinity prediction 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27167-7 PMID:41345415	研究论文	本文系统比较了五种不确定性量化方法在蛋白质-配体结合亲和力预测中的应用，并发现贝叶斯反向传播方法结合前馈神经网络能提供优异的预测性能和可靠的不确定性估计	首次在蛋白质-配体结合亲和力预测领域应用贝叶斯反向传播方法进行不确定性量化，该方法在无需额外校准的情况下表现出优异的校准性能	NA	提高深度学习模型在蛋白质-配体结合亲和力预测中的泛化能力和预测可靠性	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	深度学习	前馈神经网络	分子特征数据	基于Leak-Proof PDBBind数据集，并在多个外部测试集上进行评估	NA	前馈神经网络	校准性能, 多个评估指标	NA