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
201	2025-06-21	Development and application of deep learning-based diagnostics for pathologic diagnosis of gastric endoscopic submucosal dissection specimens 2025-Jul, Gastric cancer : official journal of the International Gastric Cancer Association and the Japanese Gastric Cancer Association IF:6.0Q1 DOI:10.1007/s10120-025-01612-y PMID:40232558	研究论文	开发并评估了一种用于诊断胃内镜黏膜下剥离术(ESD)标本的深度学习模型	首次将深度学习模型应用于ESD标本的肿瘤和黏膜下浸润检测，显著提高了诊断效率和准确性	研究仅基于366个ESD标本，样本量相对有限	开发一种能够准确诊断胃ESD标本的深度学习模型	胃ESD标本中的腺癌组织	数字病理学	胃癌	深度学习	CNN	图像	366个ESD标本，包含2257个标注区域和83,839个图像块
202	2025-06-21	Deep learning-assisted detection of meniscus and anterior cruciate ligament combined tears in adult knee magnetic resonance imaging: a crossover study with arthroscopy correlation 2025-Jul, International orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00264-025-06531-2 PMID:40293511	研究论文	本研究比较了医生在使用和不使用深度学习模型辅助下，对膝关节MRI中半月板和前交叉韧带撕裂的诊断性能	使用深度学习模型辅助医生提高对膝关节MRI中半月板和前交叉韧带撕裂的诊断准确性	样本量相对较小（186例MRI检查），且仅评估了Keros®算法	比较医生在使用和不使用深度学习模型辅助下对膝关节MRI中半月板和前交叉韧带撕裂的诊断性能	膝关节MRI图像	数字病理	膝关节损伤	MRI	深度学习模型（Keros®算法）	图像	186例MRI检查（88例来自患者，98例来自公开数据库）
203	2025-06-21	Radiomics for lung cancer diagnosis, management, and future prospects 2025-Jul, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106926 PMID:40344812	综述	本文综述了放射组学在肺癌诊断和管理中的作用，探讨了从手工放射组学到深度学习技术的多种方法及其在肺癌护理各阶段的关键应用	强调了放射组学在提高诊断准确性、预测治疗反应和个性化患者护理方面的潜力，并探讨了未来整合大型语言模型、可解释AI和超分辨率成像技术的发展方向	NA	探讨放射组学在肺癌诊断和管理中的应用及其未来发展前景	肺癌	数字病理学	肺癌	放射组学、深度学习	AI模型	医学影像	NA
204	2025-06-21	Breast tumour classification in DCE-MRI via cross-attention and discriminant correlation analysis enhanced feature fusion 2025-Jul, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106941 PMID:40403340	研究论文	本文提出了一种基于动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）的乳腺肿瘤分类方法，通过融合深度特征和交叉注意力编码的放射组学特征，利用判别相关分析（DCA）提高分类准确性	提出了一种新颖的特征融合方法eFF-DCA，结合了深度特征和交叉注意力编码的放射组学特征，利用DCA优化特征相关性，提高了乳腺肿瘤分类的准确性	非端到端的设计限制了多模态特征的融合效果	开发并验证一种基于DCE-MRI的乳腺肿瘤分类方法，以提高良性和恶性肿瘤的鉴别诊断准确性	乳腺肿瘤	数字病理学	乳腺癌	DCE-MRI	eFF-DCA	医学影像	261名个体，包括137个良性肿瘤和163个恶性肿瘤
205	2025-06-21	Multicycle Dosimetric Behavior and Dose-Effect Relationships in [177Lu]Lu-DOTATATE Peptide Receptor Radionuclide Therapy 2025-Jun-02, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.124.269389 PMID:40274371	研究论文	研究[177Lu]Lu-DOTATATE肽受体放射性核素治疗(PRRT)在转移性神经内分泌肿瘤(NETs)中的药代动力学、剂量学模式及吸收剂量(AD)-效应关系，以制定未来个性化剂量引导治疗的策略	揭示了不同治疗周期和不同NET亚组的剂量学行为，并建立了eGFR与AD之间的关系模型，可用于早期预测肾功能	样本量较小(30例患者)，且未观察到高于2级的肾毒性	优化PRRT个性化治疗方案	转移性神经内分泌肿瘤患者	放射治疗学	神经内分泌肿瘤	SPECT/CT成像、蒙特卡洛剂量率图生成	深度学习算法(用于肾脏分割)	医学影像(CT/SPECT/MRI)	30例患者(22例完成所有周期SPECT/CT成像)
206	2025-06-21	Simple controls exceed best deep learning algorithms and reveal foundation model effectiveness for predicting genetic perturbations 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf317 PMID:40407144	research paper	本文介绍了一种简单的基线方法，在预测基因扰动后的转录组反应方面优于现有的深度学习方法，并阐明了基础模型在此任务中的实用性	提出了一种简单但性能优于现有深度学习方法的新基线方法，并提供了修正后的流行数据集版本	未提及具体样本量或数据规模，可能影响结果的可推广性	评估和改进基因扰动后转录组反应的预测方法	基因扰动后的转录组反应预测	machine learning	NA	transformer-based foundation model	transformer	transcriptomic data	NA
207	2025-06-21	Deep-Learning-based Automated Identification of Ventriculoperitoneal-Shunt Valve Models from Skull X-rays 2025-Jun, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-024-01490-4 PMID:39809871	research paper	该研究探讨了深度学习在颅骨X光片中自动识别脑室腹腔分流阀（VPS）模型的可行性	首次使用深度学习技术自动识别颅骨X光片中的VPS阀模型，实现了高准确率的分类	研究仅包含四种VPS阀模型，样本分布不均，且未在更广泛的数据集上进行验证	研究目的是探索人工智能（特别是深度学习）在颅骨X光片中自动识别VPS阀模型的能力	研究对象是颅骨X光片中的VPS阀模型	computer vision	hydrocephalus	deep learning	CNN	image	959张颅骨X光片，包含四种VPS阀模型（Codman Hakim 774张，Codman Certas Plus 117张，Sophysa Sophy Mini SM8 35张，proGAV 2.0 33张）
208	2025-06-21	Predictors and Implications of Myocardial Injury in Intracerebral Hemorrhage 2025-Jun, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-025-01498-4 PMID:39884976	研究论文	本研究评估了脑出血（ICH）患者心肌损伤的频率、预测因素及其影响	首次在脑出血患者中系统研究心肌损伤的发生率及其与预后的关系，并应用深度学习算法进行定量分析	回顾性研究设计可能影响结果的可靠性，样本量相对有限	评估脑出血患者心肌损伤的发生频率、预测因素及其临床意义	322名脑出血患者	数字病理学	心血管疾病	高敏感性心肌肌钙蛋白T（hs-cTnT）检测、深度学习算法、基于体素的病变症状映射（VLSM）	深度学习算法	医学影像数据、临床检测数据	322名脑出血患者
209	2025-06-21	Artificial intelligence in predicting EGFR mutations from whole slide images in lung Cancer: A systematic review and Meta-Analysis 2025-Jun, Lung cancer (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.lungcan.2025.108577 PMID:40339270	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能模型在预测肺癌患者全切片图像中EGFR突变状态的诊断准确性	首次系统评估AI模型在预测肺癌EGFR突变中的表现，并进行了荟萃分析	当前模型的准确性和精确度仍需进一步提高，且纳入分析的研究数量有限	评估AI模型在预测肺癌EGFR突变中的诊断准确性	肺癌患者的全切片图像	digital pathology	lung cancer	machine learning, deep learning	ResNet	image	16项研究（其中4项符合荟萃分析条件）
210	2025-06-21	MRI-based multimodal AI model enables prediction of recurrence risk and adjuvant therapy in breast cancer 2025-Jun, Pharmacological research IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.phrs.2025.107765 PMID:40345352	研究论文	本研究开发了一种基于MRI和多模态AI的3D深度学习模型（3D-MMR模型），用于预测非转移性乳腺癌患者的复发风险和辅助治疗效果	结合多模态MRI数据和AI技术，开发了3D-MMR模型，用于预测乳腺癌复发风险，并通过RNA-seq分析探讨肿瘤微环境与复发风险的关系	研究样本仅来自中国的四个机构，可能限制了模型的普遍适用性	预测非转移性乳腺癌患者的复发风险和辅助治疗效果	非转移性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	MRI、RNA-seq	3D-UNet、DenseNet121	MRI图像、临床数据	1199名非转移性乳腺癌患者
211	2025-06-21	A deep learning model for predicting the outcome of persistent type 2 endoleaks after endovascular abdominal aortic aneurysm repair 2025-Jun, Acta chirurgica Belgica IF:0.6Q4 DOI:10.1080/00015458.2022.2129282 PMID:36189479	研究论文	本研究开发了一个深度学习模型，用于预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的结局	首次使用深度学习模型预测持续性2型内漏的结局，并通过可视化技术提高模型的可解释性	样本量较小（94例患者），且为单中心回顾性研究	预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的结局	94例持续性2型内漏患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	94例患者（75例训练集，19例测试集），10240张CT血管造影图像
212	2025-06-21	AI Applications in Transfusion Medicine: Opportunities, Challenges, and Future Directions 2025-May-09, Acta haematologica IF:1.7Q3 DOI:10.1159/000546303 PMID:40349705	综述	本文探讨了人工智能在输血医学中的应用及其潜在影响	综述了AI在输血医学多个领域的应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和预测分析，展示了AI在提高操作效率、患者安全和资源分配方面的潜力	当前研究多为探索性，面临临床工作流程的变异性、算法透明度、公平获取以及数据隐私和偏见等伦理问题的挑战	探讨人工智能在输血医学中的应用机会、挑战和未来发展方向	输血医学中的AI应用	医疗人工智能	NA	机器学习、深度学习、自然语言处理、预测分析	NA	NA	NA
213	2025-06-21	A new age in structural S-layer biology: Experimental and in silico milestones 2025-May-08, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110205 PMID:40345586	综述	本文总结了过去五年在S层蛋白结构研究中的主要成就，并探讨了计算方法在S层蛋白建模中的最新突破	首次探讨了计算方法在S层蛋白建模中的应用及其对未来研究的潜在影响	主要关注过去五年的研究进展，可能未涵盖更早期的研究成果	总结S层蛋白结构研究的主要成就，并探索计算方法在该领域的应用	细菌和古菌中的S层蛋白	结构生物学	NA	高分辨率成像、深度学习结构预测	深度学习	蛋白质结构数据	多种细菌和古菌物种
214	2025-06-21	Artificial intelligence predicts multiclass molecular signatures and subtypes directly from breast cancer histology: a multicenter retrospective study 2025-Apr-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002220 PMID:39764584	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的算法（BBMIL），可直接从乳腺癌组织病理学图像中预测经典生物标志物、免疫治疗相关基因特征和预后相关亚型	BBMIL算法能够直接从H&E染色组织病理学图像中预测多种分子标志物和亚型，避免了额外的检测成本和组织负担	研究为回顾性研究，需要进一步前瞻性验证	开发能够直接从组织病理学图像预测乳腺癌分子特征的AI算法	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	BBMIL	图像	多中心回顾性研究（具体样本量未提及）
215	2025-06-21	Deep Learning Approaches to Predict Geographic Atrophy Progression Using Three-Dimensional OCT Imaging 2025-Feb-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.2.11 PMID:39913124	研究论文	评估不同三维光学相干断层扫描（OCT）图像处理方法在深度学习模型中预测地理萎缩（GA）病变区域及其未来增长率的效果	比较了四种不同的OCT图像处理方法在预测GA病变增长率和基线病变大小方面的性能，发现EZ和RPE层包含大部分预测相关信息	所有探索的方法在预测GA增长率方面性能相当，可能已达到性能瓶颈	评估3D OCT图像处理方法在预测GA病变进展中的效用	年龄相关性黄斑变性（AMD）引起的地理萎缩（GA）病变	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	三维光学相干断层扫描（3D OCT）	3D CNN	三维医学影像	模型开发使用1219只研究眼，保留性能评估使用442只研究眼
216	2025-06-21	Artificial Intelligence in Pancreatic Imaging: A Systematic Review 2025-02, United European gastroenterology journal IF:5.8Q1 DOI:10.1002/ueg2.12723 PMID:39865461	综述	本文系统回顾了人工智能在胰腺影像学中的应用及其技术进展、临床应用和挑战	探讨了深度学习技术（特别是CNN）在胰腺疾病检测、分割及良恶性病变区分中的应用，以及放射组学方法在提高深度学习模型准确性方面的作用	面临法律和伦理考虑、算法透明度和数据安全等挑战	评估人工智能在胰腺影像学中的诊断和治疗潜力	胰腺疾病（包括急慢性胰腺炎和胰腺肿瘤）的影像学数据	数字病理	胰腺癌	机器学习、深度学习、放射组学	CNN	影像数据（CT、MRI、内镜超声）	NA
217	2025-06-21	Automatic multimodal registration of cone-beam computed tomography and intraoral scans: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan-29, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06183-x PMID:39878846	系统综述与荟萃分析	评估锥形束计算机断层扫描（CBCT）与口内扫描（IOS）自动多模态配准的最新进展及其在牙科中的临床意义	比较了几何方法与人工智能技术在配准中的表现，并指出AI方法在自动化和鲁棒性上的显著提升	未来研究需解决配准标志点不稳定或数据集多样性有限等挑战，以确保在复杂临床场景中的稳定性	评估CBCT与IOS自动多模态配准技术的效率与准确性	锥形束计算机断层扫描（CBCT）和口内扫描（IOS）数据	数字病理	牙科疾病	几何配准算法与AI驱动的深度学习模型	深度学习模型（未指定具体类型）	3D图像数据	22篇符合纳入标准的研究（共筛选493篇）
218	2025-06-21	Transformers for Neuroimage Segmentation: Scoping Review 2025-Jan-29, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/57723 PMID:39879621	综述	本文综述了当前关于使用transformer模型进行神经影像分割的研究，总结了相关文献并评估了各种transformer模型的应用	首次系统性地综述了transformer在神经影像分割领域的应用，并分析了混合CNN-transformer架构的优越性	计算成本高，在小数据集上容易过拟合，且研究主要依赖于脑肿瘤分割数据集，缺乏多样性	评估transformer模型在神经影像分割中的应用现状和效果	人类脑部影像数据	数字病理	脑肿瘤	MRI	Transformer, CNN-transformer混合架构	影像	67篇符合纳入标准的研究论文
219	2025-06-21	Artificial intelligence methods applied to longitudinal data from electronic health records for prediction of cancer: a scoping review 2025-Jan-28, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-025-02473-w PMID:39875808	综述	本文综述了利用人工智能方法从电子健康记录（EHRs）中的纵向数据预测癌症的研究现状，并提出了模型开发的建议	总结了当前利用纵向数据进行癌症预测的方法，并提出了改进模型开发的建议	90%的研究存在高偏倚风险，主要由于研究设计和样本量不当	总结和评估利用人工智能从电子健康记录中纵向数据预测癌症的方法	电子健康记录中的纵向数据	机器学习	癌症	特征工程和深度学习	RNN, CNN, transformers	电子健康记录数据	33项研究纳入综述
220	2025-06-21	Prediction of Anti-rheumatoid Arthritis Natural Products of Xanthocerais Lignum Based on LC-MS and Artificial Intelligence 2025, Combinatorial chemistry & high throughput screening IF:1.6Q3 DOI:10.2174/0113862073282138240116112348 PMID:38299408	研究论文	基于LC-MS和人工智能技术预测和筛选黄栌木中抗风湿性关节炎的活性化合物	结合LC-MS和AI技术，构建集成模型预测天然产物的抗RA活性，提高了预测的稳定性和准确性	研究仅针对黄栌木中的化合物，未涉及其他天然产物	寻找更有效且安全的天然产物用于治疗风湿性关节炎	黄栌木中的化合物	机器学习	风湿性关节炎	LC-MS, HPLC-Q-Exactive-MS	逻辑回归, k近邻, 支持向量机, 随机森林, XGBoost, GCN	质谱数据	69种已鉴定的黄栌木化合物