深度学习在生物医药领域中的应用

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
1	2025-09-01	Artificial intelligence for medication-related osteonecrosis of the jaw: a scoping review 2025-Oct, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.004 PMID:40393880	综述	本文通过范围综述总结了人工智能在药物相关性颌骨坏死预测、诊断和管理中的应用现状	首次系统评估AI在MRONJ领域的应用潜力，涵盖预测模型、影像诊断及患者教育三大方向	纳入研究数量有限（8篇），存在数据质量、验证不足和临床整合困难等挑战	探索人工智能技术在药物相关性颌骨坏死的预测、诊断和患者管理中的应用效果	MRONJ患者及相关临床研究数据	医疗人工智能	颌骨坏死	机器学习、深度学习、大语言模型	SVM、随机森林、梯度提升机、深度学习模型	临床数据、放射影像、文本数据	基于8项符合条件的研究数据
2	2025-09-01	Quantitative Computed Tomography Measures of Lung Fibrosis and Outcomes in the National Lung Screening Trial 2025-Sep, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202410-1048OC PMID:40208581	研究论文	本研究通过定量CT测量评估间质性肺病特征与临床结局的关联	首次在大型人群队列（NLST）中应用CALIPER和深度学习UIP算法进行ILD定量分析，并验证其与死亡风险的关联	未发现ILD定量指标与肺癌发病率的显著关联，且研究局限于有吸烟史的高危人群	探究定量CT测量的间质性肺病特征是否与临床相关结局存在关联	国家肺癌筛查试验（NLST）中11,518名有吸烟史的个体	医学影像分析	间质性肺病	低剂量CT（LDCT），CALIPER算法，深度学习UIP算法	Cox比例风险回归模型	CT影像数据	11,518名参与者（平均年龄61.5岁，58.7%为男性）
3	2025-09-01	Can super resolution via deep learning improve classification accuracy in dental radiography? 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf029 PMID:40233244	研究论文	本研究评估深度学习驱动的超分辨率技术对牙科X光图像分类准确性的影响	首次系统研究超分辨率增强后的牙科X光图像在分类任务中的性能表现	仅使用单一开源数据集，未涉及多中心或临床验证数据	评估超分辨率技术对牙科图像分类模型性能的改善效果	牙科X光图像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习超分辨率技术	深度学习分类模型	图像	开源牙科图像数据集（具体数量未明确说明）
4	2025-09-01	Development of a deep learning-based automated diagnostic system (DLADS) for classifying mammographic lesions - a first large-scale multi-institutional clinical trial in Japan 2025-Sep, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01741-3 PMID:40608200	研究论文	开发并验证了日本首个基于深度学习的乳腺X线摄影AI辅助诊断系统（DLADS），用于自动分类乳腺病变	首次在日本大规模多机构临床研究中构建并验证针对日本女性的乳腺AI-CADx系统，使用SE-ResNet模块和滑动窗口算法	研究为回顾性设计，需前瞻性研究进一步验证临床医生使用该系统的诊断性能	建立针对日本女性的乳腺X线摄影AI辅助诊断系统，并验证其诊断乳腺癌的敏感性和特异性	日本女性的筛查或诊断性乳腺X线摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习，SE-ResNet模块，滑动窗口算法	CNN（SE-ResNet）	图像（乳腺X线摄影）	来自11,450名日本女性的20,638张乳腺X线影像，包括5,019例乳腺癌、5,026例良性和10,593例正常影像
5	2025-09-01	Fully Automated Tooth Segmentation and Labeling for Both Full- and Partial-Arch Intraoral Scans Using Deep Learning 2025-Aug-14, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100950 PMID:40815915	研究论文	提出一种基于深度学习的全自动牙齿分割与标记方法，适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描数据	首个同时支持全牙弓和部分牙弓口内扫描的自动化牙齿分割与FDI标记方法，引入人工部分牙弓数据增强和基于深度学习的对齐模块	模型错误与某些牙齿状况（如残根、残冠、缺牙和部分萌出牙）显著正相关	开发适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描的自动化牙齿分割与标记深度学习模型	牙齿	计算机视觉	NA	深度学习	ToothInstanceNet（两阶段深度学习模型）	3D口内扫描图像	600个口内扫描数据（300个全牙弓，300个部分牙弓）
6	2025-09-01	Early Diagnosis of Knee Osteoarthritis With a Natural Language Processing-Driven Approach Based on Clinician Notes: Development and Validation Study 2025-Aug-14, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/64536 PMID:40810448	研究论文	开发并验证一种基于临床医生笔记的自然语言处理方法，用于膝关节骨关节炎的早期诊断	首次利用临床医生笔记中的文本数据（患者报告症状）结合自然语言处理和深度学习模型进行膝关节骨关节炎诊断，并引入WOMAC问卷提升模型性能	研究仅基于单一医疗中心的5849条记录，未提及外部验证或跨机构泛化能力评估	通过自然语言处理技术实现膝关节骨关节炎的早期自动诊断	临床医生记录的膝关节症状文本描述	自然语言处理	骨关节炎	自然语言处理，深度学习	CNN, BiLSTM, GRU	文本	5849条医疗记录（3455例骨关节炎，2394例非骨关节炎）
7	2025-09-01	Passive Sensing for Mental Health Monitoring Using Machine Learning With Wearables and Smartphones: Scoping Review 2025-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/77066 PMID:40811794	综述	通过范围综述评估使用可穿戴设备和智能手机进行被动感知结合机器学习在心理健康监测中的应用现状	系统总结了被动感知技术与机器学习在心理健康监测中的结合模式，揭示了行为特征与精神障碍之间的关联模式，并提出了未来发展方向	样本量较小（中位数60.5），监测周期短（45%研究<7天），外部验证稀缺（仅2%），数据匿名化报告有限（14%）	全面回顾基于被动感知和机器学习技术的心理健康监测研究现状	临床诊断的精神障碍患者，特别是抑郁症和焦虑症患者	机器学习	精神健康障碍	被动感知技术，机器学习	CNN, LSTM, 随机森林	传感器数据（心率、运动指数、步数等）	42项研究，中位样本量60.5（IQR 54-99），总计涉及数千名参与者
8	2025-09-01	Inference of germinal center evolutionary dynamics via simulation-based deep learning 2025-Aug-13, ArXiv PMID:40832049	研究论文	使用基于模拟的深度学习方法推断生发中心B细胞亲和力与繁殖力之间的关系函数	首次结合深度学习和模拟推断来学习生发中心中B细胞亲和力-适应度响应函数的具体形式	NA	研究生发中心中B细胞突变和进化过程的动力学机制	生发中心中的B细胞	机器学习	NA	深度学习，模拟推断	深度学习	模拟数据，实验数据	通过重复实验多次重现特定生发中心条件组合
9	2025-09-01	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究利用多器官AI内表型（MAEs）探索脑、眼和心脏疾病的异质性和共享病因，为精准医学提供新维度	首次提出“泛疾病”概念，并应用弱监督深度学习模型从多器官数据中识别出11种AI驱动的生物标志物	NA	研究脑、眼和心脏疾病的异质性及共同病因机制	129,340名参与者的多器官成像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	数字病理	阿尔茨海默病、偏头痛、心血管疾病	成像、遗传、蛋白质组、RNA-seq、弱监督深度学习	Surreal-GAN	图像、遗传、蛋白质组、RNA-seq数据	129,340名参与者
10	2025-09-01	A quantitative framework for predicting odor intensity across molecule and mixtures 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.08.668954 PMID:40832259	研究论文	开发了一个结合深度学习与精确气味传递系统的定量框架，用于预测单分子和混合物的气味强度	首次建立了将物理刺激特性直接与感知气味强度关联的鲁棒定量框架，并利用深度学习自动化识别挥发性成分对香气感知的贡献	NA	构建嗅觉强度的定量预测框架，以弥补当前缺乏类似视觉亮度或听觉响度标准化单位的空白	单分子和混合物的气味强度	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	物理特性数据	NA
11	2025-09-01	SynAnno: Interactive Guided Proofreading of Synaptic Annotations 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.09.669342 PMID:40832296	研究论文	介绍SynAnno，一种用于大规模连接组数据中突触注释交互式校对工具	提出结构化工作流、优化遍历路径和3D迷你地图，集成微调机器学习模型辅助错误检测与校正	NA	提升连接组学中突触注释校对的效率和准确性	神经元和突触的注释数据	数字病理学	NA	深度学习，机器学习	NA	3D图像数据	七位神经科学专家参与的用户案例研究
12	2025-09-01	Artificial intelligence and digital health in vascular surgery: a 2-decade bibliometric analysis of research landscapes and evolving frontiers 2025-Aug-06, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02583-z PMID:40767924	文献计量分析	通过文献计量方法分析过去20年人工智能和数字健康在血管外科领域的研究结构、发展轨迹及新兴前沿	首次系统描绘血管外科AI与数字健康研究的演进路径，识别出7个新兴研究子领域和关键技术转变	基于文献数据库的分析可能遗漏未收录出版物，且结果受检索策略限制	分析人工智能和数字健康在血管外科应用的研究格局演变	血管外科领域的学术出版物	数字病理	心血管疾病	文献计量分析（CiteSpace, HistCite）	NA	文本元数据	675篇爆发性论文，涵盖123个相关学科和505个关键词
13	2025-09-01	Accelerated free-breathing abdominal T2 mapping with deep learning reconstruction of radial turbo spin-echo data 2025-Aug-05, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70017 PMID:40762149	研究论文	提出一种基于深度学习的加速自由呼吸腹部T2 mapping重建框架，用于从欠采样径向涡轮自旋回波数据中快速生成高质量解剖图像和准确T2图	开发了灵活的深度学习框架，支持全监督方式改善T2加权图像或自监督方式重建T2图，实现了仅需160个径向视图的快速采集与重建	NA	加速腹部自由呼吸T2 mapping，同时保持高质量解剖图像、准确T2图和快速重建时间	腹部（特别是肝脏）的磁共振成像数据	医学影像分析	NA	径向涡轮自旋回波序列，深度学习重建	深度学习框架	磁共振图像	回顾性和前瞻性欠采样数据（具体数量未明确说明）
14	2025-09-01	Comparative Analysis of Deep Learning Models for Predicting Causative Regulatory Variants 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.19.654920 PMID:40568119	研究论文	比较深度学习模型在预测致病性调控变异方面的性能	首次在统一基准和训练条件下系统评估多种深度学习模型（包括CNN、transformer及混合模型）对增强子活性中遗传变异效应的预测能力	缺乏标准化基准和一致性能评估标准可能影响模型选择的普适性	评估深度学习模型预测遗传变异对基因调控活性的影响	人类细胞系中的54,859个SNP	机器学习	NA	MPRA, raQTL, eQTL	CNN, transformer, hybrid CNN-transformer	基因组和表观基因组数据	4种人类细胞系中的54,859个SNP
15	2025-09-01	Crucial rhythms and subnetworks for emotion processing extracted by an interpretable deep learning framework from EEG networks 2024-12-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae477 PMID:39707986	研究论文	提出一种结合注意力机制和领域对抗策略的深度学习框架，用于从EEG脑网络中提取可解释的特征以识别情绪状态	使用注意力机制增强关键节律和子网络对情绪识别的贡献，并通过领域对抗模块提升跨被试任务的泛化性能	NA	开发可解释的深度学习方法来识别情绪状态并揭示情绪处理机制	EEG脑网络	机器学习	NA	EEG	深度学习框架（含注意力机制和领域对抗策略）	EEG信号	SJTU Emotion EEG Dataset (SEED)及实验室记录的EEG数据
16	2025-09-01	A systematic review of deep learning-based denoising for low-dose computed tomography from a perceptual quality perspective 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00419-7 PMID:39465112	综述	从感知质量角度系统回顾基于深度学习的低剂量CT去噪方法	聚焦感知质量提升，强调临床诊断偏好与现有客观指标局限性的对比分析	感知质量评估具有主观性，现有基准存在显著局限性	改善低剂量CT图像的感知质量以提升临床诊断价值	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	图像	NA
17	2025-09-01	Predicting peritumoral glioblastoma infiltration and subsequent recurrence using deep-learning-based analysis of multi-parametric magnetic resonance imaging 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.054001 PMID:39220048	研究论文	使用基于深度学习的多参数磁共振成像分析预测胶质母细胞瘤周围浸润及复发	结合专家知识与训练数据增强自动生成训练样本，无需依赖专家绘制的ROI进行模型训练	NA	预测胶质母细胞瘤的周围组织浸润及术后复发	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	多参数磁共振成像(mpMRI)	深度学习	医学影像	229例患者的多机构数据
18	2025-09-01	Deep network and multi-atlas segmentation fusion for delineation of thigh muscle groups in three-dimensional water-fat separated MRI 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.054003 PMID:39234425	研究论文	提出一种融合多图谱和深度学习的三维大腿肌肉群自动分割方法	结合多图谱分割（MAS）的泛化能力和深度学习网络的精度，通过融合多种解剖映射提升分割准确性	仅在15名健康受试者和4名患者上进行了验证，样本规模有限	实现大腿功能肌肉群在三维水脂分离MRI中的自动分割	大腿的四个主要功能肌肉群（gracilis、hamstring、quadriceps femoris、sartorius）	计算机视觉	老年疾病	化学位移编码水脂磁共振成像（CSE-MRI）	3D深度学习模型与可变形配准模型融合	三维MRI图像	15名健康受试者（交叉验证）和4名患者（测试）
19	2025-09-01	CT reconstruction using diffusion posterior sampling conditioned on a nonlinear measurement model 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.043504 PMID:39220597	研究论文	提出一种基于非线性测量模型的扩散后验采样方法，用于改进CT图像重建质量	首次将扩散先验与非线性CT物理模型结合，突破传统线性近似限制	仅通过模拟研究验证，尚未在真实临床数据上测试	开发一种能够处理非线性CT测量模型的通用重建方法	CT图像重建	医学影像处理	NA	扩散后验采样(DPS)	无条件扩散模型	CT图像	模拟研究（具体样本数量未明确说明）
20	2025-09-01	Artificial Intelligence-Enhanced Smartwatch ECG for Heart Failure-Reduced Ejection Fraction Detection by Generating 12-Lead ECG 2022-Mar-08, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12030654 PMID:35328207	研究论文	开发并验证了一种基于人工智能的智能手表心电图技术，用于检测心力衰竭伴射血分数降低	利用生成对抗网络从异步双导联心电图生成十导联心电图，再通过卷积神经网络检测HFrEF，实现了智能手表ECG的临床级应用	研究仅基于两家医院数据，外部验证和泛化能力有待进一步评估	开发人工智能驱动的智能手表心电图系统，用于非侵入性筛查心力衰竭	成年患者，特别是接受心电图和超声心动图检查的心脏病患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，心电图分析	GAN, CNN	心电图信号	医院A: 137,673名患者（458,745份ECG）用于模型开发；医院B: 755名患者用于验证