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
241	2025-08-07	Artificial intelligence in the diagnosis and management of dysphagia: a scoping review 2025, CoDAS IF:0.9Q4 DOI:10.1590/2317-1782/e20240305en PMID:40767676	综述	本文通过范围综述方法，总结了人工智能在吞咽困难诊断和管理中的技术进展	突出了深度学习在视频荧光吞咽检查中的主导地位和适用性	存在研究空白，需要进一步调查以巩固这些技术的临床适用性和影响	绘制和综合人工智能在吞咽困难诊断和管理中的技术进展证据	吞咽困难患者，特别是神经系统疾病患者	数字病理学	神经系统疾病	视频荧光吞咽检查	深度学习	视频	61篇研究文章
242	2025-08-07	Early multi-cancer detection through deep learning: An anomaly detection approach using Variational Autoencoder 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104751 PMID:39571772	研究论文	该研究开发了一种基于变分自编码器的深度学习模型，用于通过转录组数据早期检测多种癌症	提出了一种不局限于特定癌症类型的异常检测方法，利用变分自编码器处理未标记的大规模转录组数据	模型仅在六种癌症类型上进行了测试，可能需要更多数据验证其泛化能力	开发能够早期检测多种癌症的深度学习模型	转录组数据中的癌症异常检测	机器学习	癌症	转录组数据分析	变分自编码器（VAE）	转录组数据	使用了TCGA和GTEx数据库的数据，涉及六种癌症类型
243	2025-08-07	Structural analysis and intelligent classification of clinical trial eligibility criteria based on deep learning and medical text mining 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104753 PMID:39603550	研究论文	本文介绍了一种名为CTEC-AC的新模型，旨在将临床试验的资格标准结构化，以提高临床试验的效率、质量和创新能力	结合了ClinicalBERT和MetaMap两种强大方法增强资格标准的表达力，并采用层次聚类算法进行自动分类	未提及具体局限性	提高临床试验的效率、质量和创新能力	临床试验的资格标准	自然语言处理	NA	ClinicalBERT, MetaMap, 层次聚类算法	CTEC-AC	文本	2500项临床试验，生成超过20000条资格标准数据
244	2025-08-07	How to identify patient perception of AI voice robots in the follow-up scenario? A multimodal identity perception method based on deep learning 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104757 PMID:39631488	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的多模态身份感知模型，用于识别患者对AI语音机器人的感知	提出了一种结合BERT、TextCNN、AST和LSTM的多模态特征提取与融合方法，用于识别患者对AI语音机器人的感知	研究样本仅限于2030条患者响应音频和文本数据，可能无法涵盖所有患者群体	提高AI语音机器人在出院后随访中的效果，优化随访流程并改善患者合作	患者对AI语音机器人的感知	自然语言处理	NA	深度学习	BERT, TextCNN, AST, LSTM	音频, 文本	2030条患者响应音频和文本数据
245	2025-08-07	Sleep apnea test prediction based on Electronic Health Records 2024-12, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104737 PMID:39489457	研究论文	基于电子健康记录（EHR）开发预测模型，用于预测个体是否会在50岁后接受睡眠呼吸暂停测试	引入RankLi方法进行时间变量选择，并探讨了根据EHR记录数量进行控制匹配和子群建模的有效性	研究未提及模型在更广泛人群中的泛化能力或实际临床应用的可行性	提前识别可能需要进行睡眠呼吸暂停测试的个体	潜在需要进行睡眠呼吸暂停测试的保险成员	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）	RankLi方法、t检验	1-CNN、LSTM、随机森林、逻辑回归	电子健康记录（EHR）	未明确提及具体样本数量，但涉及男性和女性群体
246	2025-08-07	Improving tabular data extraction in scanned laboratory reports using deep learning models 2024-11, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104735 PMID:39393477	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的OCR方法，用于从扫描的实验室报告中准确提取表格数据	采用DETR R18和EDD模型构建OCR流程，显著提高了表格检测和识别的性能	研究仅基于650个标注表格，样本量可能不足以覆盖所有临床实验室报告类型	开发新技术以从扫描的实验室报告中准确提取实验室测试信息	扫描的实验室报告中的表格数据	自然语言处理	NA	OCR	DETR R18, YOLOv8s, PaddleOCR, EDD	图像	632份实验室测试报告中的650个表格
247	2025-08-07	Demonstration-based learning for few-shot biomedical named entity recognition under machine reading comprehension 2024-11, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104739 PMID:39490610	研究论文	本文提出了一种基于示范的学习方法，用于在机器阅读理解框架下解决少样本生物医学命名实体识别问题	将生物医学命名实体识别重新定义为机器阅读理解问题，并采用示范学习方法提升少样本场景下的性能	实验仅在六个基准数据集上进行验证，可能需要更多样化的数据集来证明方法的普适性	提升少样本学习场景下生物医学命名实体识别的模型性能	生物医学文本中的命名实体	自然语言处理	NA	机器阅读理解(MRC)	MRC-based语言模型	文本	六个基准数据集(BC4CHEMD, BC5CDR-Chemical, BC5CDR-Disease, NCBI-Disease, BC2GM, JNLPBA)
248	2025-08-07	Downgrading Breast Imaging Reporting and Data System categories in ultrasound using strain elastography and computer-aided diagnosis system: a multicenter, prospective study 2024-Oct-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae136 PMID:39102827	研究论文	研究探讨了在乳腺超声检查中加入弹性成像应变比（SR）和基于深度学习的计算机辅助诊断（CAD）系统，以帮助重新分类BI-RADS 3和4a-c类别，从而避免不必要的活检	结合弹性成像应变比和深度学习CAD系统优化BI-RADS分类，显著减少不必要的活检	研究仅针对BI-RADS 3和4a-c类别的肿块，未涵盖所有BI-RADS类别	评估SR和CAD系统在乳腺超声检查中对BI-RADS分类的优化效果	1049个乳腺肿块（691个良性，358个恶性）	数字病理	乳腺癌	超声弹性成像和深度学习CAD系统	深度学习	超声图像	1049个乳腺肿块（691个良性，358个恶性）
249	2025-08-07	Prediction of hypertension risk based on multiple feature fusion 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104701 PMID:39047932	研究论文	提出一种基于多特征融合的脉搏波分类模型，用于高血压风险的准确预测	提出基于动态权重的集成欠采样模型和混合注意力机制的深度学习模型，结合动态Dempster/Shafer理论构建多特征融合模型，提高分类准确性和泛化性能	研究样本仅来自两所医院，可能存在地域局限性	提高高血压预测的分类准确性和泛化性能	高血压患者	机器学习	心血管疾病	多特征融合、动态DS理论	集成欠采样模型、混合注意力机制深度学习模型	脉搏波、问诊数据	409例高血压样本（来自上海中医药大学附属龙华医院和中西医结合医院）
250	2025-08-07	A novel deep learning model based on transformer and cross modality attention for classification of sleep stages 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104689 PMID:39029770	研究论文	提出了一种基于transformer和跨模态注意力的新型深度学习模型，用于睡眠阶段分类	结合transformer编码器-解码器和跨模态注意力机制，有效整合多生理通道信息以提高分类准确性	仅使用SHHS数据集进行评估，未在其他数据集上验证模型泛化能力	提高睡眠阶段分类的准确性	睡眠阶段	机器学习	NA	深度学习	transformer + 跨模态注意力	时间序列生理信号数据	Sleep Heart Health Study Dataset (SHHS)数据
251	2025-08-07	Semi-supervised Double Deep Learning Temporal Risk Prediction (SeDDLeR) with Electronic Health Records 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104685 PMID:39004109	研究论文	本文提出了一种基于电子健康记录（EHR）的半监督双重深度学习时序风险预测算法（SeDDLeR），用于预测未来临床事件的风险	提出了一种结合半监督学习和深度学习的时序风险预测算法，能够处理未标记数据和复杂风险因素的时序效应	需要少量黄金标准标签数据，且算法性能依赖于初始代理变量的构建质量	开发一种能够利用大量未标记EHR数据进行时序风险预测的算法	电子健康记录（EHR）数据和2型糖尿病（T2D）风险预测	机器学习	2型糖尿病	半监督学习、深度学习	GRU	电子健康记录（EHR）	马萨诸塞州总医院布里格姆生物库（MGB Biobank）数据
252	2025-08-07	Promoting smartphone-based keratitis screening using meta-learning: A multicenter study 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104722 PMID:39244181	research paper	本研究提出了一种基于元学习的框架CNCML，用于在智能手机数据不足的情况下开发角膜炎筛查模型	利用从裂隙灯照片中获取的先验知识，开发了CNCML框架，以解决智能手机数据有限的问题	研究依赖于有限的智能手机照片样本，可能影响模型的泛化能力	开发一种基于智能手机的角膜炎筛查模型，以解决专业设备不足的问题	角膜炎患者	digital pathology	keratitis	meta-learning	CNCML	image	13,009张裂隙灯照片和4,075张智能手机照片，来自3个独立临床中心
253	2025-08-07	Clinical domain knowledge-derived template improves post hoc AI explanations in pneumothorax classification 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104673 PMID:38862083	研究论文	本文提出了一种基于临床知识的模板引导方法，用于改进气胸分类中AI模型的事后解释	通过结合气胸的临床知识生成模板，过滤掉XAI方法生成的不相关解释，提高了模型解释的准确性	研究仅针对气胸这一特定疾病，且模板生成依赖于放射科医生的病灶标注	提高深度学习模型在气胸诊断中的可解释性	气胸的AI诊断模型	数字病理	气胸	深度学习	VGG-19, ResNet-50	医学影像	两个真实世界数据集(SIIM-ACR和ChestX-Det)
254	2025-08-07	Utilizing Deep Learning and Computed Tomography to Determine Pulmonary Nodule Activity in Patients With Nontuberculous Mycobacterial-Lung Disease 2024-May-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000745 PMID:38640144	研究论文	开发并评估了一种深度卷积神经网络模型，用于在计算机断层扫描中分类非结核分枝杆菌肺病患者的急性和慢性肺结节	首次使用深度卷积神经网络模型对非结核分枝杆菌肺病的结节活动性进行分类，并与放射科医生的表现进行了比较	样本量相对较小，仅包含110名患者和650个结节	提高非结核分枝杆菌肺病结节的诊断和管理效率	非结核分枝杆菌肺病患者的肺结节	数字病理	非结核分枝杆菌肺病	计算机断层扫描	DCNN	图像	110名患者的650个结节（316个急性，334个慢性）
255	2025-08-07	Deep Learning for Detection of Pneumothorax and Pleural Effusion on Chest Radiographs: Validation Against Computed Tomography, Impact on Resident Reading Time, and Interreader Concordance 2024-May-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000746 PMID:37884394	研究论文	本研究评估了人工智能（AI）在胸部X光片（CXR）上检测胸膜病变（气胸和胸腔积液）的性能，并与计算机断层扫描（CT）作为金标准进行对比	首次验证AI在CXR上检测气胸和胸腔积液的性能，并评估其对住院医师阅片时间和诊断一致性的影响	研究为回顾性设计，样本量相对有限（共362例）	评估AI在胸膜病变检测中的临床应用价值	胸部X光片（CXR）中气胸（Ptx）和胸腔积液（PEf）的检测	数字病理	肺部疾病	深度学习	CNN（基于Lunit INSIGHT CXR软件）	医学影像（X光片和CT）	362例（96例对照，165例胸腔积液，101例气胸）
256	2025-08-07	VAULT: vault accuracy using deep learning technology: new image-based artificial intelligence model for predicting implantable collamer lens postoperative vault 2024-May-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001386 PMID:38651696	研究论文	开发一种基于深度学习的模型，用于预测有晶体眼人工晶状体（ICL）植入术后的拱高	利用术前超高频率数字超声图像、患者人口统计学数据和术后拱高数据训练神经网络，实现高精度的术后拱高预测	13.7 mm尺寸的ICL因数据不足被排除在研究之外	提高ICL植入术后拱高预测的准确性	接受ICL植入术的患者	数字病理学	眼科疾病	超高频率数字超声成像	深度学习模型	图像和人口统计学数据	221名患者的437只眼睛，共计3059张图像
257	2025-08-07	Prediction of preeclampsia from retinal fundus images via deep learning in singleton pregnancies: a prospective cohort study 2024-04-01, Journal of hypertension IF:3.3Q1 DOI:10.1097/HJH.0000000000003658 PMID:38230614	研究论文	本研究探讨了利用深度学习算法分析视网膜眼底图像预测单胎妊娠中先兆子痫的可行性	首次将深度学习算法应用于视网膜眼底图像预测先兆子痫，并开发了具有预测价值的眼底评分系统	研究样本仅来自单一医疗中心，可能限制结果的普遍适用性	评估视网膜眼底图像在先兆子痫早期预测中的应用价值	单胎妊娠孕妇	数字病理学	先兆子痫	深度学习	深度学习算法（未指定具体模型）	图像	1138名孕妇（92例发展为妊娠期高血压疾病，其中66例为先兆子痫）
258	2025-03-14	Is the Juice Worth the Squeeze? Learning Curve of a Chest Radiograph Semantic Labeling Deep Learning Model 2024-01-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000755 PMID:37889555	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
259	2025-08-07	Comparative study of the glistening between four intraocular lens models assessed by OCT and deep learning 2024-01-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001316 PMID:37702457	研究论文	本研究使用光学相干断层扫描（OCT）和深度学习（DL）评估了四种不同型号人工晶状体（IOLs）中的气泡现象	开发了一种基于深度学习的量化算法，用于客观评估人工晶状体中的气泡现象	研究样本量相对较小，且仅评估了四种特定型号的人工晶状体	评估和比较不同人工晶状体模型中气泡现象的存在和严重程度	四种不同型号的人工晶状体（ReSTOR+3 SN6AD1, SN60WF, PanOptix TFNT, Vivity DFT015）	数字病理学	眼科疾病	OCT, 深度学习	DL-based quantification algorithm	图像	325只眼睛（41只ReSTOR+3 SN6AD1, 110只SN60WF, 128只PanOptix TFNT, 46只Vivity DFT015）
260	2025-08-07	Enhanced Partial Fourier MRI With Zero-Shot Deep Untrained Priors 2024, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2024.3508761 PMID:40766109	研究论文	提出了一种基于零样本无监督深度学习方法的局部傅里叶重建新方法	将传统相位约束与零样本深度学习技术相结合，无需训练数据即可实现图像重建和先验学习	NA	提升局部傅里叶重建的质量和鲁棒性	MRI图像	医学影像处理	NA	零样本深度学习，虚拟共轭线圈(VCC)相位约束	无训练生成先验的神经网络	MRI图像数据	fastMRI数据集、QALAS多对比数据集和低场数据集