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
261	2025-07-22	Machine learning-assisted tacrolimus dose optimization in childhood- onset systemic lupus erythematosus through population pharmacokinetic modeling 2025-Jul-19, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110782 PMID:40684660	research paper	本研究通过机器学习算法结合群体药代动力学模型，优化儿童系统性红斑狼疮患者的他克莫司剂量	首次将机器学习算法与药代动力学参数结合，用于预测儿童系统性红斑狼疮患者的个体化他克莫司剂量	样本量较小（86名患者），且仅基于回顾性数据	优化儿童系统性红斑狼疮患者的他克莫司治疗剂量	儿童系统性红斑狼疮患者	machine learning	systemic lupus erythematosus	population pharmacokinetic modeling	XGBoost	clinical variables and pharmacokinetic parameters	86名儿童系统性红斑狼疮患者的480个他克莫司谷浓度数据
262	2025-07-22	Automatic Point Cloud Patching of Intraoral Three-Dimensional Scanning Based on Deep Learning 2025-Jul-19, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100911 PMID:40684681	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动修复口腔内三维扫描点云缺失区域的方法，以提高数字正畸工作流程的准确性和效率	采用Point Fractal Network架构自动修复口腔内三维扫描点云的缺失区域，实现了高几何保真度和近实时处理	缺失数据是通过随机移除点云部分模拟的，可能与实际临床环境中的缺失模式存在差异	开发并评估一种深度学习方法，用于自动修复口腔内三维扫描点云的缺失区域	口腔内扫描（IOS）数据	计算机视觉	NA	深度学习	Point Fractal Network	三维点云	314个IOS扫描和4162颗单独牙齿
263	2025-07-22	Predicting arterial pressure without prejudice: towards effective hypotension prediction models 2025-Jul-19, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.06.016 PMID:40685291	research paper	本文探讨了选择偏差对低血压预测模型的影响，并通过深度学习模型在偏差和无偏差数据选择下的表现进行了分析	揭示了无偏差训练数据如何帮助算法学习更多信息，而偏差数据则显著扭曲并夸大了阳性预测值	未具体说明模型在其他临床环境中的泛化能力	开发有效的低血压预测算法	动脉波形数据	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	深度学习预测模型	波形数据	NA
264	2025-07-22	AI-powered skin spectral imaging enables instant sepsis diagnosis and outcome prediction in critically ill patients 2025-Jul-18, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw1968 PMID:40680113	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动脓毒症诊断和死亡率预测方法，利用高光谱成像技术快速获取数据	首次将高光谱成像(HSI)与深度学习结合，用于脓毒症的即时诊断和预后预测	研究样本量相对有限(480名ICU患者)，且需要结合临床数据才能达到最佳性能	开发一种快速、无创的脓毒症诊断和预后预测方法	重症监护病房(ICU)患者	计算机视觉	脓毒症	高光谱成像(HSI)	神经网络	高光谱图像	480名ICU患者
265	2025-07-22	Long-term dynamics of earthquake swarms in the Yellowstone caldera 2025-Jul-18, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adv6484 PMID:40680135	研究论文	利用深度学习和三维速度模型构建黄石火山口地区15年高分辨率地震目录，研究地震群的空间分布和时间演化	结合前沿深度学习算法和详细三维速度模型，首次构建了黄石火山口地区长期高分辨率地震目录，揭示了地震群与流体扩散过程的关联	研究结果主要基于黄石火山口地区，可能不适用于其他火山系统	探究火山系统中地震群空间分布和时间演化的控制因素	黄石火山口地区的地震群活动	地球物理学	NA	深度学习算法，三维速度模型	NA	地震数据	15年的地震数据
266	2025-07-22	Spiner, deep learning-based automated detection of spiral ganglion neurons in intact cochleae 2025-Jul-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112929 PMID:40687827	研究论文	该论文介绍了一种基于深度学习的自动化方法Spiner，用于检测完整耳蜗中的螺旋神经节神经元（SGNs）	引入了胶原酶处理以增强抗体染色均匀性，并采用深度学习对象检测模型在大型3D数据集中定位和计数SGNs	研究主要针对大型动物模型（如猪和沙鼠），可能不适用于其他物种	改进对螺旋神经节神经元（SGNs）及其在听力损失中作用的理解	完整耳蜗中的螺旋神经节神经元（SGNs）	数字病理学	听力损失	组织透明化和光片荧光显微镜	深度学习对象检测模型	3D图像数据	沙鼠和猪的完整耳蜗样本
267	2025-07-22	The application of super-resolution ultrasound radiomics models in predicting the failure of conservative treatment for ectopic pregnancy 2025-Jul-17, Reproductive biology and endocrinology : RB&E IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s12958-025-01437-5 PMID:40676578	研究论文	本研究开发并验证了一种结合超分辨率超声放射组学特征与临床生物标志物的预测模型，用于改善异位妊娠保守治疗失败的风险分层	首次将深度学习生成的超分辨率超声图像放射组学特征与血清β-hCG结合，构建预测模型，显著提高了预测准确性	研究为回顾性设计，样本量相对有限，需要更大规模的前瞻性研究进一步验证	提高异位妊娠保守治疗失败风险的预测准确性	接受保守治疗的异位妊娠患者	数字病理学	异位妊娠	超分辨率超声成像、放射组学分析、血清β-hCG检测	GAN、随机森林	超声图像、临床数据	228例患者（训练集），40例独立验证集
268	2025-07-22	Recognition of microplastic aging features based on multimodal data fusion and attention mechanisms 2025-Jul-17, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139301 PMID:40684512	研究论文	本文提出了一种基于多模态数据融合和注意力机制的深度学习模型，用于识别微塑料老化特征	通过多模态数据融合和注意力机制，模型能够识别微塑料老化的关键特征，并显著提高了验证准确率	研究仅分析了7种老化类型的1371个样本，可能无法涵盖所有微塑料老化情况	增强对微塑料老化机制的理解，并为实验室观察与自然环境条件的关联提供基础	微塑料老化特征	计算机视觉	NA	SEM图像和FT-IR数据	深度学习模型（含注意力机制）	图像和光谱数据	1371个样本，涵盖7种老化类型
269	2025-07-22	Artificial Intelligence Enabled Lifestyle Medicine in Diabetes Care: A Narrative Review 2025-Jul-17, American journal of lifestyle medicine IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15598276251359185 PMID:40687630	综述	本文综述了人工智能在糖尿病生活方式医学中的应用	将AI在糖尿病护理中的应用分为四大类，展示了AI在提高患者依从性和临床结果方面的潜力	作为叙述性综述，可能未涵盖所有相关研究或进行定量分析	探讨人工智能在糖尿病生活方式管理中的应用	糖尿病护理	机器学习	糖尿病	随机森林、深度学习、聚类技术、因果森林分析、数字孪生技术	random forest, deep learning	NA	NA
270	2025-07-22	Automated CAD-RADS scoring from multiplanar CCTA images using radiomics-driven machine learning 2025-Jul-16, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112320 PMID:40684709	研究论文	本研究提出了一种基于放射组学的机器学习方法，用于从多平面重建的冠状动脉CT血管造影图像中自动进行CAD-RADS评分	首次将放射组学方法应用于CAD-RADS分类，提高了模型的可解释性	单中心回顾性研究，样本量有限（251例患者）	开发自动化CAD-RADS评分系统以辅助冠状动脉狭窄评估	冠状动脉疾病患者的CCTA图像	数字病理	心血管疾病	放射组学特征提取	机器学习（未指定具体模型）	医学影像	251名患者（男性70%，平均年龄60.5±12.7岁）
271	2025-07-22	Future of Alzheimer's detection: Advancing diagnostic accuracy through the integration of qEEG and artificial intelligence 2025-Jul-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121373 PMID:40675424	综述	本文全面回顾了定量脑电图（qEEG）与人工智能（AI）在阿尔茨海默病（AD）检测与诊断中的整合应用	AI增强的qEEG分析显著提高了AD的诊断准确性，其中线性判别分析（LDA）达到93.18%的准确率和97.92%的AUC，CNN和SVM在某些分类中甚至达到100%的灵敏度	数据质量、计算资源和标准化方法仍存在挑战	探讨AI与qEEG结合在AD诊断中的潜力	阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	qEEG	LDA, CNN, SVM	脑电图数据	11项研究，参与者数量从35到890人不等，平均年龄在66.94至74.8岁之间
272	2025-07-22	UM-CPP: A Universal Model for Efficient Classification of Protein Particles in cryo-EM Micrographs with Feature Engineering 2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01660 PMID:40686975	研究论文	提出了一种名为UM-CPP的通用模型，通过特征工程与深度学习相结合，提高冷冻电镜图像中蛋白质颗粒的分类效率	UM-CPP采用混合方法，将经典机器学习特征与先进深度学习技术结合，提高了颗粒检测的鲁棒性和适应性，同时提供了可解释的特征分析	未提及具体的数据集规模或模型在不同类型蛋白质上的泛化能力	解决冷冻电镜数据处理中目标蛋白质识别不准确的问题	冷冻电镜图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	深度学习与特征工程结合的混合模型	图像	NA
273	2025-07-22	Integrative review of intelligent nuchal translucency for genetic disorder 2025-Jul-14, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108597 PMID:40684521	综述	本文对智能颈项透明层（NT）筛查在遗传疾病中的应用进行了综合性回顾，分析了53篇相关研究论文，探讨了深度学习技术在提高NT筛查准确性和可靠性方面的潜力	首次系统性地收集和分析NT筛查领域的研究论文，特别关注深度学习技术的应用，并揭示了传统NT筛查方法的研究空白和挑战	仅分析了53篇研究论文，可能未涵盖所有相关研究，且深度学习技术在NT筛查中的实际应用仍需进一步验证	提高NT筛查在检测染色体异常和先天性心脏缺陷方面的准确性和可靠性	颈项透明层（NT）筛查技术及其在产前诊断中的应用	数字病理学	染色体异常和先天性心脏缺陷	深度学习（DL）和机器学习（ML）	NA	研究论文和数据集	53篇研究论文
274	2025-07-22	Continual source-free active domain adaptation for nasopharyngeal carcinoma tumor segmentation across multiple hospitals 2025-Jul-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107869 PMID:40684700	research paper	提出了一种新型的持续无源主动域适应框架（CSFADA），用于鼻咽癌（NPC）肿瘤分割，以解决多中心数据场景中的域偏移问题	引入域参考和不变性选择策略以及双阶段循环蒸馏策略，解决了源数据特征依赖、样本选择偏差和冗余以及灾难性遗忘等问题	未明确提及具体局限性，但可能包括对多中心数据的依赖性和模型泛化能力的进一步验证	提高鼻咽癌（NPC）肿瘤分割在多中心数据场景中的准确性和鲁棒性	鼻咽癌（NPC）肿瘤的GTV分割	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	self-supervised learning, cross-correlation learning	deep learning	image	来自三个中心的数据集
275	2025-07-22	[Progress in research of textual quality evaluation of health-related media reports] 2025-Jul-10, Zhonghua liu xing bing xue za zhi = Zhonghua liuxingbingxue zazhi DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20241012-00629 PMID:40677194	综述	总结健康相关媒体报道文本质量评估的研究进展	系统回顾了健康相关媒体报道文本质量评估的定义、维度、指标和方法，并指出了当前研究的不足和未来方向	缺乏统一的定义、维度、指标或自动化算法来评估健康相关媒体报道的文本质量，限制了大规模新闻数据的有效评估	健康相关媒体报道文本质量评估的方法学研究	健康相关的媒体报道	自然语言处理	NA	文本挖掘、深度学习、自然语言处理	NA	文本	29篇研究论文
276	2025-07-22	Opioid misuse detection from cognitive and physiological data with temporal fusion deep learning 2025-Jul-08, Drug and alcohol dependence IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.drugalcdep.2025.112774 PMID:40684523	研究论文	本研究利用机器学习和身体传感器数据检测阿片类药物滥用情况	首次结合认知任务和生理数据，使用时序融合深度学习模型预测阿片类药物滥用	需要与客观的阿片类药物滥用测量标准进行基准测试	开发一种检测阿片类药物滥用的方法，以预防药物过量和使用障碍	169名被开具阿片类镇痛药治疗慢性疼痛的患者	机器学习	药物滥用	时序融合变换器机器学习模型	Temporal Fusion Transformer	生理反应数据、任务反应时间和准确率	169名患者（116名滥用组，53名非滥用组），共9238个数据点
277	2025-07-22	Neural Networks for Predicting and Classifying Antimicrobial Resistance Sequences in Porphyromonas gingivalis 2025-Jul-05, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100890 PMID:40618714	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法，用于根据氨基酸序列对牙龈卟啉单胞菌的蛋白质进行分类，以预测和分类抗菌素耐药性（AMR）序列	使用CNN模型对牙龈卟啉单胞菌的蛋白质序列进行分类，优于传统方法如BLAST、HMM Profiles和DeepSig，并展示了与ProtBERT模型相当的高准确率	研究仅基于685个蛋白质序列，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习方法，用于准确预测和分类牙龈卟啉单胞菌中的抗菌素耐药性序列	牙龈卟啉单胞菌的蛋白质序列	机器学习	牙周病	全基因组测序	CNN, ProtBERT	蛋白质序列	685个蛋白质序列（包括150个牙龈卟啉单胞菌蛋白质和535个非耐药变体）
278	2025-07-22	Structural similarities reveal an expansive conotoxin family with a two-finger toxin fold 2025-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.03.662903 PMID:40631153	research paper	该研究通过结构生物信息学方法揭示了一个具有双指毒素折叠的广泛存在的芋螺毒素家族	结合NMR结构解析、深度学习结构预测与比较以及基因结构分析，发现了六个芋螺毒素超家族具有共同的进化历史，并提出了'双指毒素(2FTX)'折叠的概念	研究主要基于结构相似性推断进化关系，可能忽略了其他潜在的功能分化机制	探索芋螺毒素的结构特征与进化关系	芋螺毒素超家族（包括Tx33.1等）	结构生物信息学	NA	NMR结构解析、深度学习结构预测	deep learning-based methods	蛋白质结构数据	6个芋螺毒素超家族（包括124个残基的Tx33.1）
279	2025-07-22	Evaluating the Performance and Potential Bias of Predictive Models for Detection of Transthyretin Cardiac Amyloidosis 2025-Jul-04, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.101901 PMID:40616933	研究论文	本研究比较了四种算法在心力衰竭人群中检测转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性的性能，并评估了模型偏见的潜在风险	首次直接比较了四种不同算法在ATTR-CM检测中的性能，并评估了模型偏见风险	研究样本中种族分布不均(79.2%为白人，9.0%为黑人)，可能影响结果的普遍性	评估和比较不同算法在ATTR-CM检测中的性能及潜在偏见风险	心力衰竭患者群体中的ATTR-CM检测	数字病理学	心血管疾病	深度学习	随机森林模型、回归模型、EchoNet-LVH和EchoGo Amyloidosis深度学习模型	医疗记录数据、超声心动图数据	176例确诊ATTR-CM患者和3,192例对照患者
280	2025-07-22	Evaluating Vision and Pathology Foundation Models for Computational Pathology: A Comprehensive Benchmark Study 2025-Jul-04, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6823810/v1 PMID:40630532	研究论文	本文对31种计算病理学AI基础模型进行了全面基准测试，评估了它们在多种组织病理学数据集和任务中的表现	首次系统比较了不同类型病理学基础模型的性能，并发现Virchow2模型表现最佳，同时挑战了模型规模与性能正相关的假设	未能完全解释影响模型性能的潜在因素，且需要进一步研究提升模型在不同组织类型和数据集中的泛化能力	评估和比较不同AI基础模型在计算病理学中的性能	31种AI基础模型，包括通用视觉模型(VM)、通用视觉语言模型(VLM)、病理专用视觉模型(Path-VM)和病理专用视觉语言模型(Path-VLM)	数字病理学	NA	深度学习	CNN, VLM, Path-VM, Path-VLM	图像	来自TCGA、CPTAC等数据集的41个任务