深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
3061	2025-10-06	Discovery of RNA-Targeting Small Molecules: Challenges and Future Directions 2025-Sep, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70342 PMID:40859960	综述	本文综述了RNA靶向小分子药物发现领域的最新进展、当前挑战和未来发展方向	系统整合了RNA结构解析技术、计算方法与新兴治疗策略在RNA靶向药物开发中的创新应用	作为综述文章，未涉及原始实验数据和研究方法的具体细节	探索RNA靶向小分子药物的开发策略和治疗潜力	RNA靶向小分子化合物及其与RNA的相互作用	药物发现	多种疾病	X射线晶体学,核磁共振波谱学,冷冻电镜,分子对接	深度学习,机器学习	结构生物学数据,化学库数据	NA	NA	NA	NA	NA
3062	2025-10-06	QCResUNet: Joint subject-level and voxel-level segmentation quality prediction 2025-Aug-27, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103718 PMID:40945175	研究论文	提出一种名为QCResUNet的多任务深度学习架构，用于同时预测脑肿瘤分割结果的主体级质量和体素级分割误差	首次提出同时提供主体级分割质量度量和每个组织类别的体素级分割误差图的多任务架构，解决了现有方法仅提供主体级预测的局限性	方法在脑肿瘤分割和心脏MRI分割任务上验证，但需要进一步验证在其他医学图像分割任务上的泛化能力	开发用于医学图像分割质量控制的深度学习方法	脑肿瘤MRI图像和心脏MRI图像的分割结果	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	CNN	医学图像	脑肿瘤数据集：内部数据集1,251例，外部数据集215例；心脏MRI数据集：100例	NA	QCResUNet	主体级分割质量度量，体素级分割误差识别准确率	NA
3063	2025-10-06	Intensive Care Unit Patient Outcome Prediction Using ν-Support Vector Classification and Stochastic Signal Processing-Based Feature Extraction Techniques: Algorithm Development and Validation Study 2025-Aug-26, JMIR AI DOI:10.2196/72671 PMID:40857726	研究论文	开发了一种结合信号处理特征提取和ν-支持向量分类的ICU患者预后预测框架	提出基于随机信号处理的新型特征工程方法，从健康数字轨迹中提取高预测性特征	NA	开发新型特征提取和机器学习框架，用于ICU患者预后预测	ICU患者的健康数字轨迹数据	机器学习	危重疾病	信号处理技术	ν-支持向量分类	时间序列数据	真实世界ICU数据集	NA	支持向量机	预测准确率	NA
3064	2025-10-06	Application of artificial intelligence in medical imaging for tumor diagnosis and treatment: a comprehensive approach 2025-Aug-26, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03307-3 PMID:40856916	综述	本文全面综述了人工智能在医学影像中用于肿瘤诊断与治疗的最新进展	系统整合了多模态影像融合（影像组学、基因组学和临床数据）并强调了AI在放疗规划和自适应剂量优化中的应用	存在数据异质性、模型泛化性不足、监管限制和伦理问题，缺乏标准化数据集和可解释AI框架	评估人工智能在肿瘤医学影像诊断与治疗中的应用潜力	涵盖乳腺癌、肺癌、前列腺癌等多种恶性肿瘤的医学影像数据	医学影像分析	肿瘤	CT、MRI、PET等医学影像技术	深度学习	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
3065	2025-10-06	Culture-free detection of bacteria from blood for rapid sepsis diagnosis 2025-Aug-25, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01948-w PMID:40851034	研究论文	开发了一种无需培养的快速检测方法，通过智能离心和微流控技术结合深度学习，可在2小时内从血液中检测细菌	结合智能离心、微流控捕获和深度学习显微镜图像分析，实现无需培养的快速细菌检测	金黄色葡萄球菌的检测仍然存在挑战	开发快速败血症诊断方法	败血症患者血液中的细菌病原体	医学诊断	败血症	智能离心, 微流控捕获, 显微镜成像	深度学习	显微镜图像	健康人供体血液样本（添加大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、粪肠球菌）	NA	NA	检测限（大肠杆菌9 CFU/mL, 肺炎克雷伯菌7 CFU/mL, 粪肠球菌32 CFU/mL）	NA
3066	2025-10-06	Prediction of functional outcomes in aneurysmal subarachnoid hemorrhage using pre-/postoperative noncontrast CT within 3 days of admission 2025-Aug-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01953-z PMID:40849351	研究论文	开发融合术前术后非增强CT影像和临床数据的深度学习模型，用于预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者3个月功能结局	首次整合术前术后NCCT影像与临床数据构建深度学习模型，在aSAH早期预后预测中显著优于现有方法	研究基于四家医院数据，需进一步多中心验证；模型性能在外部测试集表现良好但需临床前瞻性验证	提高动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者功能结局预测准确性	动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者	数字病理	脑血管疾病	非增强CT成像	深度学习模型	医学影像, 临床数据	1850例来自四家医院的患者	NA	融合模型, 堆叠成像模型	平均绝对误差, AUC	NA
3067	2025-10-06	Understanding Language Model Scaling on Protein Fitness Prediction 2025-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.25.650688 PMID:40777237	研究论文	本研究探讨了蛋白质语言模型在适应性预测任务中的缩放行为，揭示了模型规模与性能之间的非线性关系	首次系统揭示了蛋白质语言模型在适应性预测任务中存在的性能下降现象，挑战了'模型越大性能越好'的普遍认知	研究主要关注模型缩放对适应性预测的影响，未深入探讨其他蛋白质相关任务的缩放行为	理解蛋白质语言模型在适应性预测任务中的缩放特性	蛋白质语言模型及其在适应性预测中的应用	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	语言模型	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	适应性预测准确度	NA
3068	2025-10-06	Predicting pediatric age from chest X-rays using deep learning: a novel approach 2025-Aug-23, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02068-5 PMID:40848095	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用胸部X光片预测儿童年龄	首次将Coordinate Attention机制集成到ResNet模型中用于儿童年龄预测，并证明了胸部X光片在此任务中的有效性	研究仅基于上海两家三级医院的数据，需要更多外部验证	探索深度学习在利用胸部X光片进行儿童年龄估计中的有效性	儿童胸部X光片	计算机视觉	儿科发育异常	X射线成像	CNN	图像	128,008张胸部X光图像，来自上海两家大型三级医院	NA	ResNet, Coordinate Attention	MAE, MAPE, Spearman相关系数	NA
3069	2025-10-06	Effectiveness of the GPT-4o Model in Interpreting Electrocardiogram Images for Cardiac Diagnostics: Diagnostic Accuracy Study 2025-Aug-22, JMIR AI DOI:10.2196/74426 PMID:40845836	研究论文	评估GPT-4o模型在解读心电图图像进行心脏诊断中的有效性	首次系统评估多模态大语言模型GPT-4o在心电图图像分析中的应用，探索零样本和少样本学习策略	多分类诊断特定心脏疾病的准确率较低(仅41%)，研究仅包含6种常见心电图诊断类型	评估GPT-4o在12导联心电图解读中的分类准确性，并探索提升其性能的方法	心电图图像	自然语言处理	心血管疾病	心电图分析	多模态大语言模型	图像	80例心电图(30例正常，50例异常)	OpenAI GPT-4o	GPT-4o	准确率	NA
3070	2025-10-06	Performance of chest X-ray with computer-aided detection powered by deep learning-based artificial intelligence for tuberculosis presumptive identification during case finding in the Philippines 2025-Aug-22, BMC global and public health DOI:10.1186/s44263-025-00198-y PMID:40847378	研究论文	评估基于深度学习的AI辅助检测系统在菲律宾结核病病例发现中的胸部X光筛查性能	在真实世界环境中全面评估AI-CAD在结核病筛查中的表现，使用伪敏感性和伪特异性指标处理不平衡数据集	CAD阴性个体的验证有限，使用伪敏感性和伪特异性估计，数据集不平衡	评估AI辅助检测系统在结核病筛查中的诊断准确性，支持将其整合到国家结核病消除计划中	菲律宾四个地区15岁及以上有完整胸部X光和分子快速诊断检测结果的个体	数字病理	结核病	胸部X光，分子世界卫生组织推荐快速诊断检测	深度学习	医学影像	5740名个体	NA	NA	伪敏感性，伪特异性，阳性预测值，ROC曲线下面积，精确召回曲线下面积	NA
3071	2025-10-06	Personalization of AI Using Personal Foundation Models Can Lead to More Precise Digital Therapeutics 2025-Aug-21, JMIR AI DOI:10.2196/55530 PMID:40840869	观点文章	探讨通过个人基础模型实现AI个性化如何推动更精准的数字疗法发展	提出结合自监督学习与机器学习个性化，通过在个人数据上进行自监督预训练来构建个性化模型	需要解决人机交互创新以确保单个参与者标签一致性的实际挑战	研究AI个性化在数字健康干预中的应用，提高对异质性健康事件预测的准确性	数字健康干预中的机器学习模型和患者健康数据	机器学习	NA	自监督学习，深度学习	深度学习模型	患者生成的健康数据流	NA	NA	NA	NA	NA
3072	2025-10-06	Multimodal AI for risk stratification in autism spectrum disorder: integrating voice and screening tools 2025-Aug-21, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01914-6 PMID:40841482	研究论文	本研究开发了一种用于自闭症谱系障碍风险分层的多模态AI框架，整合语音和筛查工具数据	提出了一种新颖的两阶段多模态AI框架，结合移动应用收集的语音特征和筛查工具文本数据，实现自闭症谱系障碍的早期筛查和风险分层	样本量相对有限（1242名儿童），研究结果需要在更大规模人群中验证	开发可扩展的自闭症谱系障碍早期筛查和风险分层方法	1242名18-48个月龄的儿童	机器学习	自闭症谱系障碍	深度学习，语音特征分析，文本分析	深度学习模型	音频，文本	1242名儿童	NA	NA	AUROC，准确率，Pearson相关系数	NA
3073	2025-10-06	The application of artificial intelligence models in predicting the risk of diabetic foot: a multicenter study 2025-Aug-21, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-025-00477-2 PMID:40841667	研究论文	本研究通过结合深度学习和机器学习开发多模型预测工具，用于预测糖尿病患者足部并发症风险	采用多模型集成方法，结合14种机器学习模型和3种深度学习模型，开发集成应用并提供可视化工具	研究为回顾性设计，未来需要算法优化和扩大数据集	开发糖尿病足风险预测工具，辅助临床早期干预	6180名60-85岁老年糖尿病患者	机器学习	糖尿病足	LASSO回归，SHAP分析	RF, XGBoost, CART, MLP, DNN, CNN, Transformer	临床数据	6180名来自上海11家社区医院的老年糖尿病患者	NA	逻辑回归集成模型，DNN, CNN, Transformer	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3074	2025-10-06	Early photoreceptor assessment as a predictor for visual acuity gain after vitrectomy for macula-off retinal detachment 2025-Aug-20, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00722-0 PMID:40836361	研究论文	评估早期光学相干断层扫描中外层视网膜特征对黄斑脱离性视网膜脱离术后视力恢复的预测价值	首次系统评估椭圆体带相对反射率作为光感受器代谢恢复敏感标志物的临床价值，并量化了早期外限制膜缺失与视力预后的具体关联	回顾性研究设计，样本量有限（106眼），缺乏外部验证队列	探索黄斑脱离性视网膜脱离术后视力预后的早期预测因素	106例接受玻璃体切除联合气体填充术的黄斑脱离性孔源性视网膜脱离患者	数字病理	视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	线性回归模型	医学影像数据（OCT图像），临床数据	106眼	NA	NA	回归系数（β值），p值，相关系数（r）	NA
3075	2025-10-06	Unveiling genetic architecture of white matter microstructure through unsupervised deep representation learning of fractional anisotropy maps 2025-Aug-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.07.04.25330856 PMID:40630570	研究论文	提出一种基于深度学习的无监督表示学习方法UDR-WM，用于从分数各向异性图中提取白质微观结构特征	采用无监督深度学习方法直接从体素级FA图中提取全脑特征，无需先验解剖假设，相比传统方法能更好地捕捉白质微观结构的空间分布模式	NA	揭示白质微观结构的遗传架构及其与脑部疾病的遗传关联	人脑白质微观结构	医学影像分析	精神分裂症,帕金森病	扩散MRI,全基因组关联分析(GWAS)	深度学习	医学影像(分数各向异性图)	NA	NA	无监督深度表示学习	SNP遗传力,Mann-Whitney U检验,Wald检验,Fisher精确检验	NA
3076	2025-10-06	A deep learning model to predict glioma recurrence using integrated genomic and clinical data 2025-Aug-19, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01083-3 PMID:40830273	研究论文	开发了一种基于深度学习的胶质瘤复发预测模型LUNAR，整合基因组和临床数据	首次提出基于注意力机制的多模态深度学习分类器，整合临床、突变和mRNA表达数据预测胶质瘤复发	NA	预测胶质瘤早期复发，改善患者风险分层和临床管理	II-IV级原发性胶质瘤患者	机器学习	胶质瘤	基因组测序，mRNA表达分析	深度学习，注意力机制	临床数据，突变数据，mRNA表达数据	TCGA和GLASS两个独立数据集的胶质瘤患者	NA	注意力机制分类器	AUROC	NA
3077	2025-10-06	AI and Machine Learning Terminology in Medicine, Psychology, and Social Sciences: Tutorial and Practical Recommendations 2025-Aug-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/66100 PMID:40825233	教程	本文澄清医学、心理学和社会科学中AI与机器学习术语的混淆，并提供实用建议	系统梳理跨学科术语混淆问题，提供基于证据的术语使用建议，促进不同学科间更清晰的交流	NA	澄清AI和机器学习在医学、心理学和社会科学中的术语使用，促进跨学科交流	AI和机器学习术语在医学、心理学和社会科学中的应用	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3078	2025-10-06	Real-time prediction of HFNC treatment failure in acute hypoxemic respiratory failure using machine learning 2025-Aug-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16061-x PMID:40825843	研究论文	开发基于机器学习的预测模型，用于实时预测急性低氧性呼吸衰竭患者经鼻高流量氧疗失败风险	首次将机器学习与动态实时预警系统结合，使用多维度时序数据预测HFNC治疗失败，性能优于传统ROX和mROX指数	仅进行了内部验证，未在外部数据集上验证模型泛化能力	通过机器学习模型早期准确预测HFNC治疗失败，辅助临床制定个体化治疗方案	急性低氧性呼吸衰竭患者	机器学习	呼吸系统疾病	血气分析、化学检测、全血细胞计数	LSTM, 集成学习	时序数据	427名患者，498条治疗记录	NA	LSTM	AUC	NA
3079	2025-10-06	Deep learning for survival prediction in triple-negative breast cancer: development and validation in real-world cohorts 2025-Aug-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16331-8 PMID:40826162	研究论文	开发并验证基于深度学习的生存预测模型和个体化预后系统用于三阴性乳腺癌患者	首次构建针对三阴性乳腺癌的深度学习生存预测模型，并在大规模真实世界队列中验证其优于传统方法的预测性能	研究基于回顾性数据，需要前瞻性研究进一步验证模型的临床适用性	改善三阴性乳腺癌患者的预后评估和治疗分层	三阴性乳腺癌患者	机器学习	乳腺癌	深度学习	生存分析模型	临床数据	37,818名TNBC患者（SEER数据库）	pysurvival	NA	C-index, AUC	NA
3080	2025-10-06	Advancing deep learning-based segmentation for multiple lung cancer lesions in real-world multicenter CT scans 2025-Aug-18, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00617-7 PMID:40826204	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于在真实世界多中心CT扫描中对多发性肺癌病灶进行分割	提出了一个新颖的三步流程，包括胸腔边界框提取、多实例病灶分割和通过多尺度级联分类器进行假阳性减少，专门针对多病灶分割问题	研究基于回顾性收集的数据，需要在前瞻性研究中进一步验证	开发自动化的多实例肺癌病灶分割方法，提高肺癌诊断和治疗规划的准确性	肺癌患者的CT扫描图像和其中的病灶	计算机视觉	肺癌	CT扫描	深度学习	医学图像	1,081例回顾性收集的CT扫描，包含5,322个标注病灶，训练集868例，测试集213例，外部验证集188例	NA	多尺度级联分类器	Dice相似系数, 病灶检测灵敏度	NA