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
181	2025-08-30	Machine Learning for Predicting Critical Events Among Hospitalized Children 2025-05-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.13149 PMID:40445617	研究论文	开发一种机器学习模型，用于早期检测住院儿童的病情恶化，实现全医院统一风险评估	提出首个跨医院单元（急诊、病房、ICU）的统一儿科风险评估模型，优于现有单元专用工具	回顾性研究，可能存在数据偏差；深度学习模型未显示性能提升	通过机器学习早期预测住院儿童关键事件（机械通气、血管活性药物使用或死亡）	18岁以下住院儿童	机器学习	儿科疾病	极端梯度提升机（XGB），深度学习	XGBoost, 深度学习模型	临床数据（年龄、生命体征、实验室结果、合并症等）	135,621名患者来自3家三级医院
182	2025-08-30	scDILT: A Model-Based and Constrained Deep Learning Framework for Single-Cell Data Integration, Label Transferring, and Clustering 2025 May-Jun, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3553068 PMID:40811359	研究论文	提出一种基于条件自编码器和深度嵌入聚类的单细胞数据整合工具scDILT，用于消除批次效应并保持参考数据集的细胞类型模式	首次结合同质约束和异质约束，在整合数据的同时保持参考数据集的聚类结构并将新数据集细胞映射到已知注释簇	NA	开发单细胞数据整合工具，实现跨数据集的数据整合、标签转移和聚类分析	单细胞RNA测序数据及多组学单细胞数据	生物信息学	NA	scRNA-seq, 多组学分析	条件自编码器, 深度嵌入聚类	单细胞测序数据	模拟数据集和真实数据集（未指定具体样本数量）
183	2025-08-30	Artificial intelligence for detection and characterization of focal hepatic lesions: a review 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04597-x PMID:39369107	综述	本文回顾了基于人工智能的算法在CT和MRI影像中检测和分类肝脏局灶性病变的诊断能力	系统评估了AI（特别是深度学习）在肝脏病变检测与分类中的高准确度表现，并强调其区分良恶性病变的潜力	数据集规模有限，模型可解释性需提升，且需在更广泛临床环境中验证适用性	评估人工智能技术在肝脏局灶性病变检测与表征诊断中的应用效果	肝脏局灶性病变（FLL），包括良性和恶性病变	计算机视觉	肝脏疾病	CT，MRI，深度学习	CNN	医学影像	45项相关研究（2010年1月至2024年4月）
184	2025-08-30	Gait Video-Based Prediction of Severity of Cerebellar Ataxia Using Deep Neural Networks 2025-Apr, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.30113 PMID:39840857	研究论文	利用姿态估计算法和深度学习模型从步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	首次将姿态估计算法结合深度学习应用于共济失调步态视频分析，实现SARA评分的自动预测	研究样本量较小（66例患者），且仅限于退行性小脑疾病患者	评估基于视频的步态分析预测小脑性共济失调严重程度的可行性	66例退行性小脑疾病患者	计算机视觉	神经系统疾病	姿态估计算法，深度学习	深度神经网络	视频	66例患者
185	2025-08-30	Increase Docking Score Screening Power by Simple Fusion With CNNscore 2025-Mar-05, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70060 PMID:39981784	研究论文	提出一种通过将传统分子对接分数与基于CNN的分数融合来提升虚拟筛选性能的策略	首次将GNINA的CNN分数与传统Watvina对接分数相乘融合，实现了最先进的筛选能力	NA	提升结构基虚拟筛选中的分子对接评分函数性能	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	分子对接、深度学习、虚拟筛选	CNN	分子结构数据	近120亿个分子
186	2025-08-30	Toward Identification of Markers for Brain-Derived Extracellular Vesicles in Cerebrospinal Fluid: A Large-Scale, Unbiased Analysis Using Proximity Extension Assays 2025-Mar, Journal of extracellular vesicles IF:15.5Q1 DOI:10.1002/jev2.70052 PMID:40098346	研究论文	通过大规模无偏蛋白质组学筛选，识别脑源性细胞外囊泡在脑脊液中的候选标记物	首次结合尺寸排阻色谱与Olink技术系统评估5416种蛋白的EV关联性，并利用DeepTMHMM深度学习模型区分蛋白亚细胞定位	依赖生物信息学预测而非直接实验验证跨膜蛋白的EV关联性	开发脑源性细胞外囊泡的特异性标记物并验证其细胞来源	脑脊液中的细胞外囊泡及相关蛋白质	生物信息学	神经系统疾病	Olink蛋白质组学筛查、尺寸排阻色谱、DeepTMHMM深度学习模型	DeepTMHMM	蛋白质组数据	大规模筛查（具体样本数未明确说明）
187	2025-08-30	En masse evaluation of RNA guides (EMERGe) for ADARs 2025, Methods in enzymology DOI:10.1016/bs.mie.2024.11.030 PMID:39870442	研究论文	介绍一种名为EMERGe的高通量筛选方法，用于评估RNA引导链以促进ADAR介导的特定腺苷编辑	开发了体外筛选方法EMERGe，能够全面筛选ADAR底物库并识别难以编辑位点的有效引导链	NA	克服当前RNA引导链设计原则在难编辑靶点上的局限性，充分释放ADAR编辑技术的治疗潜力	ADAR酶、RNA引导链、特定腺苷编辑位点	生物技术	NA	NGS、体外筛选、高通量测序	NA	RNA序列数据	NA
188	2025-08-30	Assessing the cardioprotective effects of exercise in APOE mouse models using deep learning and photon-counting micro-CT 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320892 PMID:40208877	研究论文	本研究使用光子计数显微CT和深度学习评估运动对不同APOE基因型小鼠心脏结构和功能的影响	结合光子计数CT和3D U-Net深度学习模型实现高精度心脏结构分割，并首次系统评估运动对不同APOE基因型小鼠的心脏保护效应	研究仅使用小鼠模型，结果外推至人类需谨慎；样本量相对有限	评估运动对APOE不同基因型小鼠心脏功能的保护作用	140只APOE2、APOE3、APOE4基因型小鼠（按性别和运动方案分组）	医学影像分析	心血管疾病	光子计数CT成像、深度学习分割、纳米对比剂增强	3D U-Net	CT影像	140只小鼠
189	2025-08-30	UFPF: A Universal Feature Perception Framework for Microscopic Hyperspectral Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3594151 PMID:40763051	研究论文	提出一种用于显微高光谱图像的通用特征感知框架UFPF，通过分层结构和双路径模块提升空间-光谱特征提取能力	采用分层角到中心Mamba结构捕获空间近邻关系，并设计双路径联合感知模块与Mamba注意力混合对齐机制实现空间-光谱信息互补	NA	提升显微高光谱图像的特征提取能力以支持下游临床诊断任务	显微高光谱图像数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	Mamba结构、注意力机制	高光谱图像	NA
190	2025-08-30	RNA language models predict mutations that improve RNA function 2024-12-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54812-y PMID:39638800	研究论文	开发了基于GPT的RNA生成模型，利用GARNET数据库预测能提高RNA功能（如热稳定性）的突变	创建了GARNET数据库并开发了序列和结构感知的RNA生成模型，首次实现通过深度学习预测增强RNA功能的突变	NA	探索RNA序列、结构和功能之间的联系，并预测能改善RNA功能的突变	结构化RNA，特别是核糖体RNA	自然语言处理	NA	深度学习，GPT-like模型，重叠三联体标记化	GPT	序列数据	基于GTDB参考生物的RNA序列及相关生长温度数据
191	2025-08-30	Artificial intelligence-assisted grading for tear trough deformity 2024-10, Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS DOI:10.1016/j.bjps.2024.07.048 PMID:39151284	研究论文	本研究开发了一种基于智能手机摄影和AI深度学习技术的泪沟畸形分级模型	首次证明结合智能手机内置摄像头和AI深度学习程序可对泪沟畸形进行便捷分类	模型敏感度较低（测试组49.3%），可能存在分类准确性限制	建立可靠精确的泪沟畸形数字图像分级模型，辅助外科医生临床诊断和手术决策	泪沟畸形患者	计算机视觉	整形外科疾病	AI深度学习	深度学习模型	图像	504名患者，983张照片
192	2025-08-30	MultiSC: a deep learning pipeline for analyzing multiomics single-cell data 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae492 PMID:39376034	研究论文	提出一种名为MultiSC的深度学习流程，用于整合和分析多组学单细胞数据	开发了结合多模态约束自编码器和矩阵分解模型的新型分析流程，首次实现对NEAT-seq等多组学数据的有效整合与调控网络预测	NA	解决多组学单细胞数据整合分析工具缺乏的问题，提升对细胞活动和基因调控网络的理解	单细胞多组学数据（基因表达、染色质可及性、转录因子蛋白表达）	机器学习	NA	NEAT-seq，多组学测序	多模态约束自编码器（single-cell hierarchical constraint autoencoder），矩阵分解模型（scMF），多元线性回归	多组学数据	NA
193	2025-08-30	Deep-learning features based on F18 fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (18F-FDG PET/CT) to predict preoperative colorectal cancer lymph node metastasis 2024-09, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.05.017 PMID:38955636	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习、影像组学和临床特征的结直肠癌淋巴结转移术前预测模型	首次整合深度学习迁移特征、影像组学特征和临床特征构建预测模型，并采用外部测试集验证	样本量有限（仅119例患者），需更大规模数据验证泛化能力	预测结直肠癌术前淋巴结转移状态以辅助治疗决策	结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	18F-FDG PET/CT扫描	SVM（支持向量机）	医学影像	119例患者（训练集95例，验证集24例），外加33例外部测试数据
194	2025-08-30	Predicting Progression From Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's Dementia With Adversarial Attacks 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3373703 PMID:38507374	研究论文	提出一种利用对抗攻击预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病转化的框架	采用单步梯度对抗攻击寻找输入空间中的对抗进展方向，通过决策边界距离预测疾病转化	可用数据集规模不足以训练复杂模型	预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病的转化	阿尔茨海默病患者数据	机器学习	阿尔茨海默病	对抗攻击	浅层神经网络	医疗数据	两个公开数据集
195	2025-08-30	Identifying Diabetic Retinopathy in the Human Eye: A Hybrid Approach Based on a Computer-Aided Diagnosis System Combined with Deep Learning 2024-02-05, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10020017 PMID:38393285	研究论文	提出一种结合计算机辅助诊断系统和深度学习的混合方法，用于识别人类眼中的糖尿病视网膜病变	采用混合建模策略结合CNN分析和SHAP模型推导，针对类别不平衡问题进行了详细对比研究	存在数据集不平衡、标注错误、样本图像不足和性能评估指标不当等问题	开发自动检测糖尿病视网膜病变的深度学习分类模型	糖尿病视网膜病变患者眼部医学图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN, SHAP	医学图像	三个基准数据集
196	2025-08-30	Considerations on brain age predictions from repeatedly sampled data across time 2023-10, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.3219 PMID:37587620	研究论文	本文探讨了基于重复采样时间序列数据的脑年龄预测表现及其在临床应用中的验证	首次利用密集纵向采样数据评估同一个体在不同时间点的脑年龄预测稳定性，并验证数据采集参数（如场强）对预测结果的影响	样本量较小（仅4名个体），年龄范围有限可能导致成熟效应未被观察到，扫描质量影响结论不明确	验证脑年龄预测模型在纵向数据中的可靠性及其在临床场景中的应用潜力	人类脑部MRI数据，包括4名个体的密集采样数据和两个横断面验证数据集	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI），T1加权成像	深度学习模型（预训练）	图像	4名个体的密集纵向数据 + 两个横断面数据集（未明确数量）
197	2025-08-30	Advanced photon counting CT imaging pipeline for cardiac phenotyping of apolipoprotein E mouse models 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291733 PMID:37796905	研究论文	开发了一种基于光子计数CT的成像流程，用于全面评估不同APOE基因型小鼠模型的心脏结构和功能	结合光子计数CT、光谱分解和深度学习分割技术，实现了对小鼠心脏表型的综合评估，并揭示了基因型、饮食和性别对心脏参数的交互影响	研究局限于小鼠模型，结果向人类转化需进一步验证	评估APOE基因型对心血管表型的影响并开发先进成像方法	123只不同APOE基因型（APOE2、APOE3、APOE4、APOE敲除）、性别、人类NOS2因子和饮食条件的小鼠	医学影像	心血管疾病	光子计数CT（PCCT）、光谱迭代重建、光谱分解、深度学习分割	深度学习	CT影像	123只小鼠
198	2025-08-30	Implementing Artificial Intelligence and Digital Health in Resource-Limited Settings? Top 10 Lessons We Learned in Congenital Heart Defects and Cardiology 2020-05, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2019.0142 PMID:31592719	专家评论	总结在资源有限地区实施人工智能和数字健康技术用于先天性心脏病诊疗的十大经验教训	首次系统梳理资源有限环境下AI与数字健康在先天性心脏病领域的应用经验	NA	探讨人工智能和数字健康技术在资源有限地区先天性心脏病精准风险预测与诊断中的应用	先天性心脏病患者及心血管疾病诊疗体系	数字病理学	心血管疾病	机器学习、自然语言处理、深度学习、数字传感器	神经网络	医疗健康数据	NA
199	2025-08-29	MC-RED: A deep learning network for motion correction in 3D CEST imaging 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30609 PMID:40495308	研究论文	提出一种基于深度学习的运动校正方法MC-RED，用于提升3D CEST成像的图像质量	采用结合频率特异性信息的残差编码-解码网络，通过静态参考图像生成无运动参考帧进行校正	NA	开发并验证深度学习运动校正方法以提升3D CEST成像的定量分析可靠性	健康志愿者模拟数据和脑炎患者临床数据	医学影像分析	脑炎	CEST成像，Lorentzian差异分析	残差编码-解码网络（RED）	3D医学影像	健康志愿者和脑炎患者的影像数据
200	2025-08-29	Artificial intelligence in nutrition and ageing research - A primer on the benefits 2025-Sep, Maturitas IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.maturitas.2025.108662 PMID:40645039	综述	本文综述了人工智能在营养与老龄化研究中的应用及其潜在益处	展示了AI在自动化膳食评估、饮食行为分析及研究流程整合中的创新应用	面临数据质量、伦理问题和模型可解释性等挑战	探讨AI如何改善老年人群的健康护理成果	老年人群	自然语言处理	老年疾病	机器学习、自然语言处理、深度学习	NA	文本、图像	基于大型数据集