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
301	2025-06-06	Advanced NLP-driven predictive modeling for tailored treatment strategies in gastrointestinal cancer 2025-Jun, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100264 PMID:40057234	研究论文	本研究旨在开发一种基于自然语言处理（NLP）的预测建模框架，用于胃肠道癌症的个性化治疗策略	提出了Resilient Adam Algorithm驱动的Versatile Long-Short Term Memory (RAA-VLSTM)模型，用于分析临床数据，并通过RAA优化算法显著提高了训练效率	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他癌症类型中的泛化能力	开发一种先进的NLP驱动预测建模框架，以改善胃肠道癌症的个性化治疗策略	胃肠道癌症患者的电子健康记录（EHRs）	自然语言处理	胃肠道癌症	NLP, 深度学习	RAA-VLSTM	文本（电子健康记录）	来自多个医疗中心的广泛电子健康记录（具体数量未提及）
302	2025-06-06	The application of natural language processing technology in hospital network information management systems: Potential for improving diagnostic accuracy and efficiency 2025-Jun, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100287 PMID:40254184	研究论文	本文探讨了自然语言处理技术在医院网络信息管理系统中的应用，以提高诊断效率和准确性	提出了一种新颖的隐藏贝叶斯集成密集Bi-LSTM（HB-DBi-LSTM）策略，用于优化词袋模型	未提及具体样本量及数据来源的多样性限制	研究自然语言处理技术在医院网络信息管理系统中的应用潜力	电子健康记录中的扫描文档	自然语言处理	睡眠问题	NLP, OCR, 图像预处理	HB-DBi-LSTM, BoW	扫描PDF图像	NA
303	2025-06-06	Advancing Intracranial Aneurysm Detection: A Comprehensive Systematic Review and Meta-analysis of Deep Learning Models Performance, Clinical Integration, and Future Directions 2025-Jun, Journal of clinical neuroscience : official journal of the Neurosurgical Society of Australasia IF:1.9Q4 DOI:10.1016/j.jocn.2025.111243 PMID:40306254	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习模型在颅内动脉瘤检测中的性能及其对临床诊断的辅助作用	深度学习模型在颅内动脉瘤检测中展现出超越传统临床诊断的敏感性和特异性，并能显著提升临床医生的诊断一致性和准确性	需要在更多样化的临床环境中进行进一步验证，并实现与标准工作流程的无缝集成	评估深度学习模型在颅内动脉瘤检测中的性能及其临床应用价值	颅内动脉瘤的检测和预测	digital pathology	cardiovascular disease	CT angiography (CTA), digital subtraction angiography (DSA), time-of-flight MR angiography (TOF-MRA)	DL (Deep Learning)	image	NA
304	2025-06-06	A deployment safety case for AI-assisted prostate cancer diagnosis 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110237 PMID:40345136	research paper	本文探讨了AI辅助前列腺癌诊断系统的部署安全性问题，并提出了一种持续保障系统安全的方法	基于ARTICULATE PRO项目的前瞻性研究经验，提出了一种部署安全案例，用于持续监控已获监管批准的AI系统的安全性	研究主要基于英国医院的实践经验，可能在其他地区的适用性有限	解决AI辅助前列腺癌诊断系统在部署过程中可能出现的新危险事件，并持续保障其安全性	AI辅助前列腺癌诊断系统	digital pathology	prostate cancer	deep learning	NA	NA	NA
305	2025-06-06	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，首次提出3D-MMR模型，能够高精度预测乳腺癌复发风险，并通过RNA-seq分析探索肿瘤微环境特征	研究为回顾性设计，样本来源仅限于中国的四家机构，可能影响模型的普适性	提高乳腺癌患者复发风险预测的准确性，优化临床治疗决策	非转移性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	MRI（T1+C和T2WI）、RNA-seq	3D-UNet、DenseNet121	MRI影像、临床数据、RNA-seq数据	1199名非转移性乳腺癌患者（来自中国四家机构）
306	2025-06-06	Glycosyltransferases in human milk oligosaccharide synthesis: structural mechanisms and rational design 2025-Jun, Current opinion in biotechnology IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.copbio.2025.103315 PMID:40347686	review	本文系统分析了糖基转移酶在人类母乳寡糖合成中的结构机制和理性设计	综述了糖基转移酶的结构生物学，通过晶体学研究阐明了保守域和催化机制，并总结了当代优化策略，包括溶解度增强、催化效率提升和底物特异性工程	未提及具体实验数据或样本量，可能缺乏实证支持	探讨糖基转移酶在人类母乳寡糖合成中的结构机制和理性设计	糖基转移酶和人类母乳寡糖	合成生物学	NA	晶体学研究和深度学习算法	NA	结构生物学数据	NA
307	2025-06-06	CirnetamorNet: An ultrasonic temperature measurement network for microwave hyperthermia based on deep learning 2025-Jun, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100297 PMID:40350037	研究论文	提出了一种基于深度学习的超声波温度测量网络CirnetamorNet，用于微波热疗中的非侵入性温度监测	通过多头注意力机制高效整合多特征数据，提高了非侵入性测温技术的准确性和可靠性	实验数据采集系统使用模拟人体组织特性的材料构建，可能与真实人体组织存在差异	实现微波热疗过程中准确的非侵入性温度预测	微波热疗中的温度监测	数字病理	癌症	超声波成像	RNN, 多头注意力机制	图像	NA
308	2025-05-15	Three pillars of artificial intelligence research in anesthesiology: welcoming address to the Korean Journal of Anesthesiology's new guidelines for machine learning and deep learning research 2025-Jun, Korean journal of anesthesiology IF:4.2Q1 DOI:10.4097/kja.25318 PMID:40364621	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
309	2025-06-06	Catalytic mechanism and engineering of aromatic prenyltransferase: A review 2025-Jun, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144214 PMID:40379159	综述	本文系统总结了芳香族异戊二烯基转移酶的催化机制和工程化研究进展，并探讨了当前挑战和未来研究方向	提出了结合人工智能和深度学习的创新工程化方法，以开发高性能生物催化剂	当前面临的挑战包括催化活性不足、底物特异性狭窄以及多酶级联系统和固定化技术的限制	指导芳香族异戊二烯基转移酶在合成生物学和药物创新中的工程化与规模化应用	芳香族异戊二烯基转移酶及其催化机制	合成生物学	NA	蛋白质工程、人工智能、深度学习	NA	NA	NA
310	2025-06-06	ML-Driven Alzheimer's disease prediction: A deep ensemble modeling approach 2025-Jun, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100298 PMID:40389063	research paper	该研究提出了一种结合五种深度学习架构的集成学习框架，用于提高阿尔茨海默病诊断的准确性	使用五种深度学习架构（VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3和EfficientNetB7）的集成学习框架，显著提高了诊断准确性	研究主要基于伊拉克专科诊所的数据，可能在其他地区或人群中的适用性有待验证	提高阿尔茨海默病的早期和准确检测	MRI脑扫描图像	digital pathology	geriatric disease	deep learning	ensemble model (VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3, EfficientNetB7)	image	3,714 MRI脑扫描图像（834 NonDemented, 1,824 MildDemented, 1,056 VeryDemented）
311	2025-06-06	Prediction of pathological grade of oral squamous cell carcinoma and construction of prognostic model based on deep learning algorithm 2025-Jun-01, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02144-8 PMID:40450613	研究论文	本研究旨在基于全切片图像(WSIs)建立深度学习模型，用于预测口腔鳞状细胞癌(OSCC)的病理分级	使用CLAM算法构建的深度学习模型在训练集和外部验证集中表现出良好的预测效率和泛化能力，并结合转录组数据构建了OSCC的预后风险模型	外部验证集的AUC(0.71)低于训练集(0.86)，表明模型在外部数据上的性能有待提高	预测口腔鳞状细胞癌的病理分级并构建预后模型	口腔鳞状细胞癌(OSCC)患者	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	深度学习算法	CLAM算法	全切片图像(WSIs)和转录组数据	257例OSCC患者的组织病理学图像(来自TCGA数据库)和165例OSCC病理切片(来自CPTAC数据库)
312	2025-06-06	Deep learning driven interpretable and informed decision making model for brain tumour prediction using explainable AI 2025-Jun-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03358-0 PMID:40451921	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和可解释AI（XAI）的模型，用于准确且可解释的脑肿瘤预测	结合深度学习和XAI，提供模型预测的可解释性，帮助临床医生理解决策过程	模型可能仍存在某些复杂病例的预测困难，且依赖于大量影像和临床数据	开发一个可解释的脑肿瘤预测模型，以提高诊断准确性和临床信任度	脑肿瘤患者	数字病理学	脑肿瘤	MRI和CT扫描	深度学习模型	影像和临床数据	广泛的数据集（具体数量未提及）
313	2025-06-06	Extracerebral Normalization of 18F-FDG PET Imaging Combined with Behavioral CRS-R Scores Predict Recovery from Disorders of Consciousness 2025-Jun, Neurocritical care IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12028-024-02142-8 PMID:39532777	研究论文	本研究开发了一种基于18F-FDG PET和行为CRS-R评分的预后模型，用于预测长期意识障碍患者的1年恢复情况	结合18F-FDG PET的脑外组织标准化和行为CRS-R评分，开发了多模态预后模型，提高了预测意识恢复的准确性	样本量较小（87例患者），且测试集结果显示差异无统计学意义（P=0.73）	开发预测长期意识障碍患者恢复情况的预后模型	87例新诊断为长期意识障碍的患者	数字病理	神经系统疾病	18F-FDG PET/CT扫描	DenseNet121	图像和表格数据	87例意识障碍患者（52例恢复意识，35例未恢复）
314	2025-06-06	Quantifying Healthcare Provider Perceptions of a Novel Deep Learning Algorithm to Predict Sepsis: Electronic Survey 2025-Jun-01, Critical care explorations DOI:10.1097/CCE.0000000000001276 PMID:40466050	research paper	该研究通过电子调查评估了医疗工作者对一种深度学习败血症预测模型的接受度和感知	研究聚焦于医疗提供者对临床预测模型的接受度和反馈，填补了算法开发与临床使用之间的空白	样本量较小（114份回应），且仅来自两个急诊部门，可能限制结果的普遍性	评估医疗工作者对深度学习败血症预测模型的感知和接受度	急诊部门的医疗工作者（医生、注册护士、执业护士/医师助理）	digital pathology	sepsis	deep learning	COMPOSER (deep learning algorithm)	survey responses	114 responses (76 MD/DO, 34 RN, 4 NP/PA)
315	2025-06-06	Performance of AI methods in PET-based imaging for outcome prediction in lymphoma: A systematic review and meta-analysis 2025-Jun-01, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112204 PMID:40466216	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能方法在基于PET成像的淋巴瘤预后预测中的性能	首次系统评估了AI方法在淋巴瘤预后预测中的表现，并比较了不同AI方法的性能	研究主要基于回顾性数据，需要进一步前瞻性研究验证	评估AI方法在基于PET成像的淋巴瘤预后预测中的性能	淋巴瘤患者	digital pathology	lymphoma	PET-based imaging	deep learning, machine learning, radiomics	medical imaging	75项研究（主要关注非霍奇金淋巴瘤，n=61）
316	2025-06-06	Radiomics of PET Using Neural Networks for Prediction of Alzheimer's Disease Diagnosis 2025-Jun, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.70128 PMID:40468810	研究论文	本文提出使用图神经网络(GNN)和变压器编码器(TE)的深度学习方法，利用纵向PET图像和认知评分预测阿尔茨海默病(AD)的诊断及从认知未受损或轻度认知障碍到AD的转化	首次将GNN和TE应用于纵向PET图像序列分析，提高了AD诊断预测的准确性	未能充分考虑访视间时间变异性的影响	提高阿尔茨海默病的早期诊断准确性	阿尔茨海默病患者及认知未受损/轻度认知障碍人群	数字病理学	阿尔茨海默病	PET成像技术	GNN, TE, FFN, RNN	医学图像(PET)	ADNI研究收集的数据集
317	2025-06-06	Comparing efficiency of an attention-based deep learning network with contemporary radiological workflow for pulmonary embolism detection on CTPA: A retrospective study 2025-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100657 PMID:40469717	研究论文	本研究比较了基于注意力的深度学习网络与当代放射学工作流程在CTPA上检测肺栓塞的效率	提出了一种基于AI的肺栓塞分诊模型（AID-PE），旨在提高诊断准确性、效率和速度	研究为回顾性研究，可能受到数据选择和样本量的限制	提高肺栓塞的诊断效率和准确性	肺栓塞（PE）患者	计算机视觉	心血管疾病	CTPA	基于注意力的深度学习网络（AID-PE）	图像	训练集7279例，测试集106例，效率评估数据集200例
318	2025-06-06	Mexican dataset of digital mammograms (MEXBreast) with suspicious clusters of microcalcifications 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111587 PMID:40470344	research paper	介绍了一个名为MEXBreast的墨西哥数字乳腺X光片数据集，包含可疑的微钙化簇（MCCs）标注	提供了分辨率一致的墨西哥本土乳腺X光片数据集，支持深度学习CNN的训练、验证和测试	数据集可能受限于样本来源的多样性和数量	支持乳腺癌早期检测的计算机辅助工具开发	乳腺X光片中的微钙化簇（MCCs）	digital pathology	breast cancer	mammography	CNN	image	NA
319	2025-06-06	Updating high-resolution image dataset for the automatic classification of phenological stage and identification of racemes in Urochloa spp. hybrids with expanded images and annotations 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111593 PMID:40470345	research paper	该研究更新了一个高分辨率RGB图像数据集，用于自动分类Urochloa spp.杂交种的物候阶段和识别花序	数据集增加了139张新图像和24,983个新标注，引入了更多样化的图像采集条件和设备，提高了花序密度和重叠度	NA	支持高通量表型分析(HTP)和作物表型研究	Urochloa spp.杂交种	computer vision	NA	High-Throughput Phenotyping (HTP)	Deep Learning (DL)	image	2539张图像，涵盖200种基因型
320	2025-06-06	IBERBIRDS: A dataset of flying bird species present in the Iberian Peninsula 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111610 PMID:40470349	研究论文	本文介绍了IBERBIRDS数据集，一个专门为伊比利亚半岛飞行鸟类自动检测和分类设计的公开数据集	该数据集专注于中远距离飞行鸟类的照片，提供了更真实和具有挑战性的场景，不同于现有数据集通常包含特写或理想条件下的图像	数据集仅包含10种鸟类，样本量相对较小，且仅限于伊比利亚半岛的鸟类	解决鸟类物种识别中高质量标注数据集稀缺的问题，促进自动检测和分类技术的发展	伊比利亚半岛的10种生态意义重大的中大型飞行鸟类	计算机视觉	NA	YOLO检测格式的边界框标注	NA	图像	4000张图像，代表10种鸟类