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
3221	2025-11-21	Sustainable cyber-physical VANETs with AI-driven anomaly detection and energy-efficient multi-criteria routing using machine learning algorithms 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28212-1 PMID:41249400	研究论文	提出一种基于机器学习的异常检测框架AD-MLA，用于车联网中的安全防护和能效路由优化	集成随机森林异常检测与多标准能效路由策略，同时解决安全性和能源效率问题	未明确说明具体数据集规模和实验环境细节	开发智能、快速、高效的实时车联网安全系统	车联网(VANETs)中的车辆和道路系统通信	机器学习	NA	机器学习算法	随机森林	网络通信数据	NA	NA	随机森林	准确率,召回率,计算效率,资源利用效率	NA
3222	2025-11-21	Development of a deep learning-based prediction model for postoperative delirium using intraoperative electroencephalogram in adults 2025-Nov-17, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02033-y PMID:41249487	研究论文	开发基于深度学习的术中脑电图预测术后谵妄模型DELPHI-EEG	首次利用术中脑电图波形结合深度学习技术预测术后谵妄风险	需要在不同临床环境中进行外部验证	预测术后谵妄发生风险	接受手术的成年患者	机器学习	术后谵妄	脑电图监测	深度学习	脑电图波形	34,550例手术病例（其中267例事件病例）	NA	DELPHI-EEG	AUROC, AUPRC	NA
3223	2025-11-21	Enhancing urban traffic congestion prediction through efficientnet and optimized ensemble learning models 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24012-9 PMID:41249809	研究论文	提出一种结合EfficientNet特征提取和优化集成学习模型的新型混合深度学习方法，用于城市交通流预测和拥堵等级分类	首次将EfficientNet用于交通特征提取，并采用欧洲椿象优化算法和锦标赛选择萤火虫群优化算法进行超参数调优和集成模型优化	仅在四个城市交叉口的数据集上进行验证，需要更多样化的城市环境验证	提高城市交通拥堵预测精度，支持主动交通管理	城市交通流数据	机器学习	NA	深度学习，模糊逻辑	LSTM, BiLSTM, BiGRU, 集成学习	交通流数据	来自四个城市交叉口的交通数据	NA	EfficientNet, LSTM, BiLSTM, BiGRU	预测准确率，处理时间	NA
3224	2025-11-21	Optimized CNN framework for malaria detection using Otsu thresholding-based image segmentation 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23961-5 PMID:41249779	研究论文	提出一种基于Otsu阈值图像分割优化的CNN框架，用于改进疟疾感染细胞的检测	将Otsu阈值分割与EfficientNet-B7混合并行特征融合模型结合，在保持计算可行性的同时显著提升分类性能	仅使用100张手动标注图像验证分割效果，样本量有限	开发准确、可扩展且成本效益高的疟疾诊断工具	疟疾感染细胞	计算机视觉	疟疾	图像分割	CNN	图像	43,400张血液涂片图像	NA	12层CNN, EfficientNet-B7	准确率, Dice系数, Jaccard指数(IoU)	NA
3225	2025-11-21	Deepfake video deception detection using visual attention-based method 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23920-0 PMID:41249822	研究论文	提出一种基于视觉注意力的深度学习方法用于检测Deepfake伪造视频	结合预训练CNN与视觉注意力机制，专门针对Deepfake视频篡改特有的伪影特征进行检测	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力及计算效率分析	开发有效的Deepfake视频欺骗检测方法以保障数字内容的真实性	人脸视频数据，包括真实视频和经过Deepfake技术篡改的视频	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	CNN	视频帧图像	使用Face Forensic++ C23数据集训练，Celeb-DFv2和DFDC数据集测试	NA	ResNeXt-50	跨数据集测试性能	NA
3226	2025-11-19	Comparison of deep learning models for real-time neural tissue segmentation in spinal endoscopy 2025-Nov-17, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01918-4 PMID:41249940	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3227	2025-11-21	Automated quantification of Ki-67 expression in breast cancer from H&E-stained slides using a transformer-based regression model 2025-Nov-17, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-025-02149-9 PMID:41250202	研究论文	开发了一种基于Transformer的回归模型，直接从H&E染色全切片图像中自动量化乳腺癌Ki-67表达	首次使用Transformer架构直接从H&E染色图像估计Ki-67表达，无需额外免疫组化染色，通过跨模态学习实现形态特征到分子表达的映射	模型性能依赖于补丁质量筛选，在实验室间差异和密集细胞核情况下可能存在挑战	开发自动化工具从常规H&E染色切片准确量化Ki-67增殖指数，替代额外免疫组化染色	乳腺癌组织切片	数字病理学	乳腺癌	H&E染色，免疫组化染色，全切片成像	Transformer，回归模型，分类模型	全切片图像	1153张H&E染色WSI和843张IHC染色WSI	NA	Transformer	R2，AUROC	NA
3228	2025-11-21	Modeling protein-small molecule conformational ensembles with PLACER 2025-Nov-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2427161122 PMID:41187076	研究论文	开发了一种名为PLACER的图神经网络，用于生成蛋白质-小分子系统的构象集合	首次提出完全原子级别的图神经网络方法，能够快速生成蛋白质-小分子相互作用的构象集合，相比传统方法在速度和通用性上具有优势	NA	解决蛋白质-小分子相互作用构象异质性建模的挑战	蛋白质-小分子复合物系统	机器学习	NA	图神经网络	GNN	分子结构数据	来自剑桥结构数据库和蛋白质数据库的结构数据	NA	PLACER	结构生成准确性，酶活性(/值)	NA
3229	2025-11-21	Artificial intelligence in chronic obstructive pulmonary disease: recent advances in imaging and physiological monitoring 2025-Nov-10, Current opinion in pulmonary medicine IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCP.0000000000001228 PMID:41208246	综述	总结人工智能在慢性阻塞性肺疾病影像学和生理监测领域的最新应用进展	深度学习模型在胸部X光和CT影像中实现COPD高精度检测、疾病特征量化和临床结局预测，机器学习算法改进肺功能测试解读并利用咳嗽声和可穿戴设备数据进行无创诊断	大多数应用仍处于早期开发阶段，面临临床验证不足、算法偏见和标准化评估指标缺失等关键挑战	推进慢性阻塞性肺疾病的诊断和管理	慢性阻塞性肺疾病患者	医学人工智能	慢性阻塞性肺疾病	胸部X光、计算机断层扫描、肺功能测试、咳嗽声分析、可穿戴智能设备监测	深度学习, 机器学习	医学影像, 生理信号, 音频数据	NA	NA	NA	准确度	NA
3230	2025-11-21	A deep learning system for detecting silent brain infarction and predicting stroke risk 2025-Nov, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01413-9 PMID:40481238	研究论文	开发基于视网膜图像的深度学习系统DeepRETStroke，用于检测无症状性脑梗死并预测卒中风险	首次利用视网膜图像构建领域特定的基础模型来表征眼脑连接，无需脑部影像即可检测无症状性脑梗死	需要大规模视网膜图像数据进行预训练，模型性能在不同人群中的普适性需进一步验证	开发非侵入性的卒中风险预测系统	来自中国、新加坡、马来西亚、美国、英国和丹麦的视网膜图像数据	数字病理	心血管疾病	视网膜成像	深度学习	图像	预训练：895,640张视网膜照片；验证：213,762张视网膜照片；前瞻性研究：218名卒中参与者	NA	DeepRETStroke	AUC	NA
3231	2025-11-21	Multimodal deep learning for immunotherapy response prediction and biomarker discovery in non-small cell lung cancer 2025-Nov-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaf142 PMID:40901703	研究论文	开发多模态深度学习模型DeepAFM，整合组织病理学、基因组学和临床信息预测非小细胞肺癌患者对免疫治疗的反应	提出首个结合VQVAE2自监督学习的多模态预测框架，通过注意力热图实现生物标志物可视化发现	样本量较小（93例患者），置信区间范围较宽	预测晚期非小细胞肺癌患者对免疫治疗的反应并发现生物标志物	晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	全切片图像分析，基因组测序	多模态深度学习，VQVAE2	组织病理图像，基因组数据，临床数据	93例晚期NSCLC患者	NA	VQVAE2, DeepAFM	AUC	NA
3232	2025-11-21	Superior performance of three-dimensional to two-dimensional convolutional neural network for predicting airflow limitation in patients with chronic obstructive pulmonary disease 2025-Nov, Respiratory investigation IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.resinv.2025.10.008 PMID:41187391	研究论文	比较三维和二维卷积神经网络在预测COPD患者气流受限方面的性能	首次系统比较3D-CNN与2D-CNN在预测COPD患者肺功能指标(%FEV1)中的表现，证明3D-CNN的优越性	样本量有限(200个内部数据集+20个外部验证数据)，需要更大数据集验证和纵向应用研究	评估和比较基于深度学习的模型预测COPD患者气流受限的准确性	慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	计算机断层扫描(CT)	CNN	医学影像	200个内部CT数据集+20个外部验证数据	NA	ResNet18	均方根误差(RMSE), 相关系数	NA
3233	2025-11-21	Familial fibrotic hypersensitivity pneumonitis: A distinct clinical phenotype with shorter leukocyte telomere length 2025-Nov, Respiratory investigation IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.resinv.2025.10.012 PMID:41197207	研究论文	本研究探讨家族性纤维化性过敏性肺炎的独特临床特征及其与较短白细胞端粒长度的关联	首次发现家族性纤维化性过敏性肺炎具有独特的临床表型，且与较短的白细胞端粒长度显著相关	回顾性研究设计，样本量有限（19例家族性病例）	研究家族性纤维化性过敏性肺炎的临床特征和白细胞端粒长度特征	490例接受白细胞端粒长度测量的患者，其中131例纤维化性过敏性肺炎患者（含19例家族性病例）	数字病理学	间质性肺病	白细胞端粒长度测量，胸部高分辨率CT	深度学习	医学影像，临床数据	490例患者（131例纤维化性过敏性肺炎，其中19例家族性病例）	NA	NA	统计学显著性（p值），相关系数（r值）	NA
3234	2025-11-21	Automated C. elegans behavior analysis via deep learning-based detection and tracking 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013707 PMID:41218058	研究论文	提出一种基于深度学习的秀丽隐杆线虫行为自动分析方法，实现多线虫实时检测、跟踪和运动参数定量分析	集成YOLOv8与ByteTrack的增强型线虫检测框架，实现多线虫实时精确跟踪和多种行为参数的自动提取	NA	开发自动化高通量线虫行为分析方法，替代传统人工跟踪的低效方式	秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频图像	NA	YOLOv8, ByteTrack	YOLOv8	精确度, 召回率, mAP50, 帧率(FPS)	NA
3235	2025-11-21	Designing flexible protein structures and sampling protein conformations with a unified model using vector quantization and diffusion 2025-Nov, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf290 PMID:41245953	研究论文	提出一种结合向量量化和扩散模型的统一方法PVQD，用于蛋白质结构设计和构象采样	首次将向量量化自编码器与潜在空间扩散模型结合，统一了蛋白质结构预测、设计和构象动力学建模	NA	开发能够预测蛋白质构象分布和设计具有丰富构象动力学蛋白质结构的深度学习方法	蛋白质骨架结构和构象动力学	机器学习	NA	深度学习	VQ-VAE, 扩散模型	蛋白质结构数据	NA	NA	向量量化自编码器, 潜在空间扩散模型	二级结构组成, 环区长度, 结构域大小, 实验结构变异重现度	NA
3236	2025-11-21	Identification of natural product-based drug combination (NPDC) using artificial intelligence 2025-Nov, Chinese journal of natural medicines IF:4.0Q1 DOI:10.1016/S1875-5364(25)60942-3 PMID:41260785	综述	本文全面回顾了人工智能在天然产物药物组合识别领域的最新进展	通过整合多源异质数据和自主特征提取，显著提高了预测准确性，为新型天然产物药物组合发现提供了强有力的技术途径	当前方法仍受限于实验数据碎片化、高成本和广泛的组合空间	加速天然产物药物组合的发现并为实验验证提供指导	天然产物药物组合	机器学习	复杂疾病	高通量筛选,人工智能算法	传统机器学习,深度学习	多源异质数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
3237	2025-11-21	DeepGCGR: an interpretable two-layer deep learning model for the discovery of GCGR-activating compounds 2025-Nov, Chinese journal of natural medicines IF:4.0Q1 DOI:10.1016/S1875-5364(25)60969-1 PMID:41260780	研究论文	提出一种可解释的双层深度学习模型DeepGCGR，用于加速发现GCGR激动剂化合物	首次将图卷积网络与多重注意力机制结合用于GCGR激动剂发现，并专门应用于中药天然产物的筛选	未提及模型验证的样本规模和数据来源局限性	开发高效发现GCGR激活化合物的计算方法	针对GCGR的化合物生物活性预测和功能分类	药物发现	2型糖尿病	深度学习，图卷积网络	GCN	化学化合物结构数据	NA	NA	图卷积网络(GCN)与多重注意力机制	NA	NA
3238	2025-11-21	Advancing network pharmacology with artificial intelligence: the next paradigm in traditional Chinese medicine 2025-Nov, Chinese journal of natural medicines IF:4.0Q1 DOI:10.1016/S1875-5364(25)60941-1 PMID:41260784	综述	本文探讨人工智能如何推动网络药理学在中医药研究中的发展	提出将人工智能技术整合到中医药网络药理学研究的新范式	未提及具体实验验证数据和实际应用案例	促进中医药网络药理学研究的现代化发展	中医药网络药理学研究方法	自然语言处理, 机器学习	NA	网络生物学, 深度学习	深度学习模型	网络数据, 药理学数据	NA	NA	NA	NA	NA
3239	2025-11-21	Artificial intelligence in natural products research 2025-Nov, Chinese journal of natural medicines IF:4.0Q1 DOI:10.1016/S1875-5364(25)60902-2 PMID:41260783	综述	本文探讨人工智能技术在天然药物研究中的应用与前景	系统阐述AI技术如何解决天然药物研究中成分复杂、提取困难等传统挑战	当前应用存在数据质量、模型可解释性和伦理问题等限制	加速天然药物的发现与开发进程	天然药物及其化学成分	机器学习	NA	深度学习, 机器学习	DL, ML	化学数据集	NA	NA	NA	NA	NA
3240	2025-11-21	Artificial intelligence in traditional Chinese medicine: from systems biological mechanism discovery, real-world clinical evidence inference to personalized clinical decision support 2025-Nov, Chinese journal of natural medicines IF:4.0Q1 DOI:10.1016/S1875-5364(25)60983-6 PMID:41260781	综述	概述人工智能在中医药领域的应用研究，涵盖系统生物学机制发现、真实世界临床证据推断和个性化临床决策支持	首次从系统生物学机制发现、真实世界临床证据推断和个性化临床决策支持三个维度系统梳理中医药与人工智能的融合研究	依赖高质量大规模数据仓库的建立和领域知识图谱的构建，在中医药证候机制解析和因果推断框架方面仍存在挑战	推动人工智能与中医药的跨学科融合，提升中医药科学研究和临床实践水平	中医药电子医疗记录、实验分子数据、中医证候机制、中药方剂和临床诊疗决策	自然语言处理, 机器学习	中医药相关疾病	电子医疗记录分析, 分子数据挖掘, 知识图谱构建	深度学习, 大语言模型	文本, 结构化医疗数据, 分子数据	NA	NA	NA	NA	NA