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
2981	2025-04-27	Machine learning assessment of zoonotic potential in avian influenza viruses using PB2 segment 2025-Apr-23, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11589-8 PMID:40269678	研究论文	本研究开发了两种互补的方法，用于评估禽流感病毒的跨种传播潜力，重点关注PB2片段的适应性	结合回归模型和SHAP值分析，开发了一个全面的风险评估框架，能够识别和排名与跨种传播潜力相关的关键残基和突变	研究仅关注PB2片段，可能忽略了其他病毒片段对跨种传播潜力的影响	评估禽流感病毒的跨种传播潜力，开发一个基于PB2序列的全面风险评估框架	禽流感病毒（特别是来自禽类的A型流感病毒）的PB2片段	机器学习	禽流感	回归分析，SHAP值分析	随机森林回归模型，深度学习架构	序列数据	NA
2982	2025-04-27	Torg-Pavlov ratio qualification to diagnose developmental cervical spinal stenosis based on HRViT neural network 2025-Apr-23, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08667-z PMID:40269821	research paper	开发基于HRViT神经网络的自动测量Torg-Pavlov比率（TPR）的深度学习模型，用于诊断发育性颈椎管狭窄（DCSS）	首次提出使用HRViT神经网络自动测量TPR，减少了主观影响并提高了处理速度	研究仅基于中国无症状人群的X射线图像，可能不适用于其他人群或更复杂的病例	开发自动测量TPR的深度学习模型，并建立中国无症状人群的TPR分布	1623张正常个体的颈椎侧位X射线图像	digital pathology	developmental cervical spinal stenosis	X-ray imaging	HRViT	image	1623张颈椎侧位X射线图像（训练集1466张，测试集157张）
2983	2025-04-27	Global trends in artificial intelligence research in anesthesia from 2000 to 2023: a bibliometric analysis 2025-Apr-23, Perioperative medicine (London, England) DOI:10.1186/s13741-025-00531-x PMID:40270031	研究论文	通过文献计量分析，探讨2000年至2023年麻醉学领域人工智能研究的全球趋势和热点	首次对麻醉学领域的人工智能研究进行全面的文献计量分析，识别研究热点和未来方向	仅基于Web of Science Core Collection数据库的英文文献，可能遗漏其他语言或数据库的重要研究	分析麻醉学领域人工智能研究的全球发展趋势和热点	2000年至2023年发表的英文文章和综述	人工智能在医学中的应用	NA	文献计量分析	NA	文献数据	从Web of Science Core Collection数据库中检索的相关文献
2984	2025-04-27	Advancements in artificial intelligence for the diagnosis and management of anterior segment diseases 2025-Apr-22, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001150 PMID:40279352	review	本文综述了人工智能在前段眼病诊断和管理中的最新进展及其潜力	利用AI技术（包括机器学习和深度学习模型）提高前段眼病的诊断准确性和治疗个性化	数据多样性不足和模型可解释性问题	探讨AI在前段眼病诊断和管理中的应用及其对临床实践的潜在影响	前段眼病（如角膜疾病、屈光手术、白内障、结膜疾病等）	machine learning	anterior segment diseases	machine learning, deep learning, generative AI	deep learning models	imaging data, clinical information	NA
2985	2025-04-27	Assessing the risk of takeover catastrophe from large language models 2025-Apr, Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis IF:3.0Q1 DOI:10.1111/risa.14353 PMID:38945529	research paper	本文对大型语言模型（LLMs）引发的接管灾难风险进行了分析	首次针对实际AI系统（而非假设的未来系统）引发的接管灾难风险进行探讨，特别关注了如ChatGPT和GPT-4等现有LLMs	分析基于当前LLMs的能力，未来LLMs的发展可能存在不确定性，且专家对深度学习算法的根本限制存在分歧	评估大型语言模型（LLMs）是否具备引发极端接管灾难的能力	大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和GPT-4	natural language processing	NA	NA	LLM (Large Language Model)	text	NA
2986	2025-04-27	Personalized Blood Glucose Forecasting From Limited CGM Data Using Incrementally Retrained LSTM 2025-Apr, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3494732 PMID:39514345	研究论文	该论文提出了一种基于增量重训练的LSTM模型，用于从有限的连续血糖监测数据中预测血糖水平	提出了一种新颖的深度学习框架——增量重训练堆叠LSTM（IS-LSTM），该方法能够逐步适应个体数据并利用参数转移提高效率	需要进一步验证在更大样本量和更广泛人群中的适用性	提高1型糖尿病患者的血糖预测准确性，以优化人工胰腺系统的胰岛素输送	1型糖尿病患者的连续血糖监测数据	机器学习	糖尿病	连续血糖监测（CGM）	LSTM	时间序列数据	两个CGM数据集（OpenAPS和Replace-BG）
2987	2025-04-27	Multi-type stroke lesion segmentation: comparison of single-stage and hierarchical approach 2025-Apr, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03243-4 PMID:39549224	research paper	本研究通过深度学习比较了单阶段和分层方法在多类型中风病灶分割中的效果	首次探索了多类型中风病灶的分割方法，并比较了单阶段和分层策略的性能	研究仅基于土耳其卫生部提供的6650张图像数据，可能在其他人群中的泛化性有待验证	寻找脑CT扫描中最有效的多类型中风病灶分割方法	脑CT扫描图像中的缺血性和出血性中风病灶	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	ResNet, ResNeXt, ViT, U-Net, U-Net++, DeepLabV3	image	6650张图像（1130例缺血性中风，1093例出血性中风，4427例非中风病例）
2988	2025-04-27	Estimating hair density with XGBoost 2025-Apr, International journal of cosmetic science IF:2.7Q2 DOI:10.1111/ics.13030 PMID:39551627	研究论文	本研究探索使用XGBoost模型进行头发密度估计，旨在开发一种更准确且通用的方法	采用XGBoost模型进行头发密度估计，相比之前的方法在测试集上达到了95.3%的准确率，显著优于其他方法	NA	开发一种更准确且通用的头发密度估计方法，以改进临床头发分析的客观性和效率	头皮图像	计算机视觉	NA	图像处理	XGBoost	图像	895张头皮图像（745张用于训练，150张用于测试）
2989	2025-04-27	Generalizable Magnetic Resonance Imaging-based Nasopharyngeal Carcinoma Delineation: Bridging Gaps Across Multiple Centers and Raters With Active Learning 2025-Apr-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.11.064 PMID:39557309	research paper	开发一种利用主动学习和无源域适应的深度学习方法，用于鼻咽癌（NPC）大体肿瘤体积的勾画，解决在多中心和多位评估者环境中部署分割模型时的变异性与不准确性问题	结合主动学习和无源域适应技术，显著减少在多中心和多位评估者环境中的领域差距，仅需少量标注样本即可达到接近全监督模型的性能	需要进一步验证在更大规模数据集和其他类型癌症中的泛化能力	提高鼻咽癌大体肿瘤体积勾画的准确性和泛化能力	鼻咽癌患者的磁共振成像（MRI）扫描	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	MRI	U-Net	image	1057例来自5家医院的NPC患者MRI扫描，以及170例由4位独立专家标注的NPC患者数据
2990	2025-04-27	Progress in the Identification and Design of Novel Antimicrobial Peptides Against Pathogenic Microorganisms 2025-Apr, Probiotics and antimicrobial proteins IF:4.4Q2 DOI:10.1007/s12602-024-10402-4 PMID:39557756	综述	本文综述了抗菌肽（AMPs）在对抗病原微生物方面的最新研究进展和设计方法	强调了计算机辅助策略（如机器学习和深度学习）在抗菌肽预测和设计中的应用	指出了抗菌肽发现和应用中的关键挑战	应对抗菌素耐药性（AMR）危机，寻找新型抗生素替代品	抗菌肽（AMPs）及其对多种细菌病原体的抗菌活性	生物信息学	NA	机器学习和深度学习	ML和DL	生物序列数据	NA
2991	2025-04-27	TCKAN: a novel integrated network model for predicting mortality risk in sepsis patients 2025-Apr, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03245-2 PMID:39560917	研究论文	提出了一种新型集成网络模型TCKAN，用于预测脓毒症患者的死亡风险	TCKAN模型首次将时间数据、常量数据和ICD编码整合到一个预测模型中，采用多模态数据集成策略，显著提高了预测准确性和鲁棒性	虽然已整合了时间数据、常量数据和ICD编码，但未来研究可以纳入更多样化的医疗数据类型，如影像学和实验室检测结果，以实现更全面的数据集成	提高脓毒症患者死亡风险的预测准确性，优化临床患者管理和治疗	脓毒症患者	机器学习	脓毒症	多模态数据集成	TCKAN（Time-Constant Kolmogorov-Arnold Network）	时间数据、常量数据和ICD编码	MIMIC-III和MIMIC-IV数据集
2992	2025-04-27	Impact of Deep Learning-Based Computer-Aided Detection and Electronic Notification System for Pneumothorax on Time to Treatment: Clinical Implementation 2025-Apr, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2024.11.009 PMID:39566875	research paper	评估基于深度学习的计算机辅助检测和电子通知系统对气胸治疗时间的影响	结合深度学习计算机辅助检测和电子通知系统，实时提醒放射科医生和临床医生，以缩短气胸治疗时间	仅对氧气补充治疗时间有显著影响，对其他治疗方式如抽吸或胸腔造口术无显著效果	评估深度学习计算机辅助检测和电子通知系统在临床实践中对气胸治疗时间的影响	140,841名患者的603,028张胸部X光片	digital pathology	lung cancer	deep learning	DL	image	603,028张胸部X光片来自140,841名患者
2993	2025-04-27	A deep learning method for the recovery of standard-dose imaging quality from ultra-low-dose PET on wavelet domain 2025-Apr, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-06994-2 PMID:39585354	研究论文	本文提出了一种基于小波域的深度学习方法WaveNet，用于从超低剂量PET扫描中恢复高质量成像	与传统在空间域去噪的深度学习方法不同，WaveNet在小波分解的频率域进行去噪，显著提升了图像质量	研究仅使用了特定型号的全身体PET扫描仪数据，可能影响方法的普适性	开发一种能够从超低剂量PET扫描中恢复高质量成像的深度学习方法	全身体PET扫描图像	医学影像处理	NA	深度学习	WaveNet	PET图像	1447例全身体18F-FDG PET图像
2994	2025-04-27	Evaluating the reproducibility of a deep learning algorithm for the prediction of retinal age 2025-Apr, GeroScience IF:5.3Q1 DOI:10.1007/s11357-024-01445-0 PMID:39589693	research paper	评估深度学习算法预测视网膜年龄的可重复性	首次探索视网膜年龄预测的可靠性，并观察到了明显的昼夜波动	样本量较小，且未明确说明算法在不同人群中的泛化能力	评估视网膜年龄预测的可靠性和准确性，并分析可能影响预测结果的各种因素	两组参与者：Intravisit组和Intervisit组，均通过彩色眼底摄影成像	digital pathology	age-related diseases	color fundus photography	DLA (deep learning algorithm)	image	Intervisit组26名受试者，Intravisit组41名受试者
2995	2025-04-27	MUC5B Genotype and Other Common Variants Are Associated with Computational Imaging Features of Usual Interstitial Pneumonia 2025-Apr, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202401-022OC PMID:39591102	research paper	该研究探讨了MUC5B基因型及其他常见变异与寻常型间质性肺炎（UIP）的计算成像特征之间的关联	使用深度学习技术自动评估CT扫描中的UIP模式和纤维化程度，探索遗传风险特征与计算成像表型的关系	未发现常见变异与计算成像评估的纤维化程度之间的关联，且遗传变异与视觉评估的UIP模式无显著关联	确定IPF患者的遗传风险特征是否能识别独特的计算成像表型	329名患有特发性肺纤维化（IPF）的参与者	digital pathology	lung cancer	CT扫描、深度学习	deep learning	image	329名IPF患者
2996	2025-04-27	Genomic determinants of biological age estimated by deep learning applied to retinal images 2025-Apr, GeroScience IF:5.3Q1 DOI:10.1007/s11357-024-01481-w PMID:39775603	研究论文	本研究利用深度学习技术从视网膜图像中提取潜在信息估计生物年龄，并通过全基因组关联分析(GWAS)探索视网膜年龄差距(RAG)的基因组决定因素	首次将深度学习应用于视网膜图像预测生物年龄，并通过大规模GWAS分析揭示RAG的遗传基础及其与衰老过程的关联	研究样本主要来自英国生物银行和GoDARTS队列，可能存在人群特异性限制	探索视网膜年龄差距(RAG)的基因组决定因素及其与衰老过程的生物学机制	31,271名英国生物银行参与者和8,034名GoDARTS参与者的视网膜图像和基因组数据	数字病理学	老年疾病	深度学习、GWAS、孟德尔随机化分析	DL(深度学习模型)	图像、基因组数据	总计39,305名参与者(31,271 UK Biobank + 8,034 GoDARTS)
2997	2025-04-27	Long-term care plan recommendation for older adults with disabilities: a bipartite graph transformer and self-supervised approach 2025-Apr-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae327 PMID:39883541	research paper	本研究提出了一种基于二分图Transformer和自监督学习的方法，为残疾老年人推荐长期护理计划	提出了一种结合特征向量中心性的新型图Transformer架构（BiT模型），并利用基于预测的图自监督学习方法挖掘图节点的深层表示	在罕见或复杂护理服务项目上的表现有待提升	为残疾老年人开发智能化的长期护理计划推荐系统	残疾老年人的护理数据	machine learning	geriatric disease	graph self-supervised learning	BiT (Bipartite Graph Transformer)	graph data	1917个节点和195240条边组成的二分图（来自真实世界护理数据）
2998	2025-04-27	High-precision MRI of liver and hepatic lesions on gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary phase using a deep learning technique 2025-Apr, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01693-2 PMID:39527182	research paper	本研究探讨了使用改进的Fast 3D mode wheel和PIQE的高精度MRI序列在肝细胞特异性期（HBP）的可行性，并与使用AiCE的压缩感知（CS）序列进行了比较	提出了使用改进的Fast 3D mode wheel和PIQE的高精度MRI序列，显著提高了图像质量和肝脏病变的检测率	样本量较小（54例患者），且未探讨不同肝脏病变类型对结果的影响	评估高精度MRI序列在肝细胞特异性期（HBP）的应用效果	54例肝脏局灶性病变患者	digital pathology	liver cancer	MRI, Fast 3D mode wheel, PIQE, CS, AiCE	NA	MRI图像	54例肝脏局灶性病变患者
2999	2025-04-27	Effects of snake fungal disease (ophidiomycosis) on the skin microbiome across two major experimental scales 2025-Apr, Conservation biology : the journal of the Society for Conservation Biology IF:5.2Q1 DOI:10.1111/cobi.14411 PMID:39530499	研究论文	研究蛇真菌病（ophidiomycosis）对两种实验尺度下皮肤微生物组的影响	使用深度学习神经网络预测疾病状态，准确率高达99.8%，并发现病原体诱导的微生物组失调遵循可预测的趋势	实验在野外和实验室两种环境下进行，结构和分散变化存在差异	探讨病原体与宿主微生物组的关系，以减轻疾病影响	自由活动的蛇类和实验室中的北方水蛇	微生物生态学	蛇真菌病（ophidiomycosis）	定量PCR、细菌扩增子测序、深度学习神经网络	深度学习神经网络	微生物组数据	自由活动的蛇类（未明确数量）和实验室中的北方水蛇（未明确数量）
3000	2025-04-27	MSP-tracker: A versatile vesicle tracking software tool used to reveal the spatial control of polarized secretion in Drosophila epithelial cells 2025-Apr, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3003099 PMID:40208901	research paper	开发了一种名为MSP-tracker的囊泡追踪软件工具，用于研究果蝇上皮细胞中极化分泌的空间控制	利用计算机视觉和深度学习技术开发了MSP-tracker，无需大量训练数据即可在嘈杂环境中确定囊泡轨迹，优于其他追踪软件	NA	研究上皮细胞中特定分泌货物如何定向到质膜的不同区域	果蝇上皮细胞中的极化分泌过程	computer vision	NA	RUSH系统，计算机视觉，深度学习	深度学习	图像	NA