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
21	2025-08-31	Applications of Artificial Intelligence (AI) for Diagnosis of Periodontal/Peri-Implant Diseases: A Narrative Review 2025-Aug, Journal of oral rehabilitation IF:3.1Q1 DOI:10.1111/joor.14045 PMID:40464289	综述	本文回顾了人工智能在牙周及种植体周围疾病诊断与风险预测中的应用现状	系统总结了AI模型（如CNN、DL）在牙周病诊断中相较于传统牙医方法的效率与准确性优势	NA	探讨人工智能在牙周及种植体周围疾病诊断与风险预测领域的应用证据	牙周疾病及种植体周围疾病相关的临床数据、生物标志物和影像学特征	人工智能医疗应用	牙周疾病	深度学习(DL)、机器学习(ML)、卷积神经网络(CNN)、人工神经网络(ANN)	CNN, DNN, ANN	临床数据、影像数据、生物标志物数据	NA
22	2025-08-31	Multitarget Generate Electrolyte Additive for Lithium Metal Batteries 2025-Aug, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202502086 PMID:40534252	研究论文	开发了一种深度学习辅助生成模型，用于锂金属电池电解质添加剂的多目标优化设计	采用分子分类衍生方法扩展数据集，结合异步有限解码器和对抗调控策略，实现了在广阔化学空间中100%生成效率的复杂多样分子	NA	通过多目标优化设计高性能且阻燃的电解质添加剂，加速锂金属电池商业化	锂金属电池电解质添加剂	机器学习	NA	深度学习辅助生成模型，分子分类衍生方法	生成模型	分子结构数据	从单属性数据点扩展至70,095个多属性数据点
23	2025-08-31	Evaluating the Performance and Potential Bias of Predictive Models for Detection of Transthyretin Cardiac Amyloidosis 2025-Aug, 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（ATTR-CM）的性能，并评估了模型偏见的潜在风险	首次直接比较了基于索赔数据的随机森林模型、回归评分和两种深度学习超声模型在ATTR-CM检测中的性能，并系统评估了种族偏见风险	研究样本中79.2%为白人，9.0%为黑人，种族分布不够均衡，可能影响模型泛化能力	评估ATTR-CM预测模型的性能并检测潜在的模型偏见	心力衰竭患者，包括176例确诊ATTR-CM病例和3,192例对照患者	医疗人工智能	心脏淀粉样变性	深度学习，随机森林，逻辑回归	CNN（EchoNet-LVH和EchoGo Amyloidosis），随机森林，回归模型	超声心动图数据，医疗索赔数据	3,368名患者（176例ATTR-CM病例和3,192例对照）
24	2025-08-31	Fully Automated Diagnosis of Acute Myocardial Infarction Using Electrocardiograms and Multimodal Deep Learning 2025-Aug, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102011 PMID:40675022	研究论文	开发并验证一种基于心电图、人口统计学和症状的多模态深度学习模型，用于急性心肌梗死的全自动诊断	结合心电图特征与人口统计学及症状数据，使用残差卷积神经网络实现跨中心的AMI自动检测，并在外部验证中表现一致	需通过随机试验与急诊医师性能对比，且对救护车抵达患者性能略低	通过深度学习提升急性心肌梗死的自动化心电图诊断能力	因胸痛或呼吸困难接受心电图检查的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习，残差卷积神经网络	CNN	心电图，人口统计学数据，症状文本	104,507名个体（208,366份心电图），训练集8.17%、外部测试集8.59%确诊AMI
25	2025-08-31	Artificial Intelligence Empowers Novice Users to Acquire Diagnostic-Quality Echocardiography 2025-Aug, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102005 PMID:40700992	研究论文	本研究评估了基于AI的软件如何帮助无经验的护士获取诊断质量的心脏超声图像	首次证明AI引导系统能使无超声经验的新手获取与专家相当质量的心脏超声图像	研究仅在两个医疗中心进行，样本量相对有限，且为非随机设计	评估AI软件是否能帮助新手获取诊断质量的心脏超声图像	成年患者（平均年龄62.6岁，48.8%为女性）	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习算法	深度学习	超声图像	240名患者
26	2025-08-31	Accelerating brain T2-weighted imaging using artificial intelligence-assisted compressed sensing combined with deep learning-based reconstruction: a feasibility study at 5.0T MRI 2025-Jul-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01763-5 PMID:40596927	研究论文	本研究探索在5.0T MRI上结合人工智能辅助压缩感知和深度学习重建技术加速脑部T2加权成像的可行性	首次系统评估ACS与DLR技术在5.0T MRI中的协同应用效果，相比传统并行成像协议	NA	评估集成ACS-DLR技术在5.0T MRI中对脑部T2加权成像的诊断效能	98名接受脑部T2WI扫描的参与者	医学影像分析	神经系统疾病	人工智能辅助压缩感知(ACS), 深度学习重建(DLR), 并行成像(PI)	深度学习	MRI图像	98名参与者
27	2025-08-31	A deep foundation model for electrocardiogram interpretation: enabling rare disease detection through transfer learning 2025-Jul, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf051 PMID:40703125	研究论文	开发一种基于深度学习的ECG基础模型，通过迁移学习提升罕见心脏疾病的检测性能	构建了迄今为止最全面的ECG深度神经网络模型之一，并首次证明其作为基础模型在数据有限情况下对罕见心脏病的有效迁移能力	模型性能可能受到原始数据集时间跨度长（1986-2019）和临床护理环境数据变异性的影响	利用基础模型和迁移学习解决医疗领域标注数据稀缺问题，提升ECG诊断能力	心电图（ECG）信号和相关的68种常见及3种罕见心脏疾病诊断	医疗人工智能	心脏疾病	深度学习、迁移学习	卷积深度神经网络（CNN）	心电图信号数据	160万份心电图记录，来自UCSF 1986-2019年临床护理数据
28	2025-08-31	Evaluating the performance and potential bias of predictive models for detection of transthyretin cardiac amyloidosis 2025-Jun-24, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.09.24315202 PMID:40502572	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（ATTR-CM）的性能，并评估了模型偏见的潜在风险	首次直接比较了基于AI的深度学习回声模型与传统的基于索赔和回归的模型在ATTR-CM检测中的性能，并系统评估了种族偏见风险	研究样本中79.2%为白人，种族多样性有限，可能影响模型泛化性	评估和比较不同算法检测ATTR-CM的性能，并分析模型偏见风险	心力衰竭患者，包括176例确诊ATTR-CM病例和3192例对照患者	医疗人工智能	心脏淀粉样变性	深度学习，随机森林，回归分析	CNN（EchoNet-LVH），深度学习模型（EchoGo Amyloidosis），随机森林，回归模型	医学影像（超声心动图），医疗索赔数据	3368名患者（176例ATTR-CM病例，3192例对照）
29	2025-08-31	Extending Protein Language Models to a Viral Genomic Scale Using Biologically Induced Sparse Attention 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656907 PMID:40501585	研究论文	提出一种基于生物学诱导稀疏注意力的长上下文蛋白质语言模型，用于病毒全基因组规模的蛋白质序列分析	将Transformer模型的上下文大小扩展到整个病毒基因组，通过训练大型基因组片段捕获长程蛋白质间相互作用	NA	解决传统蛋白质语言模型忽略基因组内序列相互依赖性的问题	病毒基因组及其编码的蛋白质序列	自然语言处理	NA	稀疏注意力机制，半监督学习	Transformer	蛋白质序列数据	支持长达61,000个氨基酸的序列
30	2025-08-31	An improved model for prediction of de novo designed proteins with diverse geometries 2025-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.02.657515 PMID:40502157	研究论文	本文提出了一种改进的深度学习模型，用于预测具有多样化几何结构的从头设计蛋白质	通过物理基础设计方法生成了包含5,996个稳定蛋白质的数据集，并开发了能够捕捉几何多样性的Alphafold2微调版本	当前深度学习方法未能完全捕捉支撑蛋白质构象偏好的物理原理	改进从头设计蛋白质的几何结构预测准确性	从头设计的蛋白质	机器学习	NA	深度学习，物理基础设计方法	Alphafold2	蛋白质结构数据	5,996个稳定蛋白质，来自5个未见折叠家族的数千个蛋白质
31	2025-08-31	Structural Diversity of Mitochondria in the Neuromuscular System across Development Revealed by 3D Electron Microscopy 2025-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202411191 PMID:40047328	研究论文	利用3D电子显微镜和深度学习揭示线粒体在秀丽隐杆线虫神经肌肉系统中随发育阶段的结构多样性及其功能意义	开发半自动化方法重建线粒体三维结构，首次发现不同神经回路中线粒体结构特性在发育过程中的保守性，并揭示dauer阶段独特的线粒体适应性结构	研究局限于秀丽隐杆线虫模型，尚未在更复杂生物系统中验证	探究神经肌肉系统中线粒体结构随发育的变化规律及其与神经功能的关系	秀丽隐杆线虫（C. elegans）的神经元和肌肉细胞	生物显微成像	NA	3D电子显微镜，深度学习	深度学习（未指定具体模型）	电子显微镜图像	正常生殖阶段和dauer阶段的秀丽隐杆线虫样本
32	2025-08-31	One-click image reconstruction in single-molecule localization microscopy via deep learning 2025-Apr-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.13.648574 PMID:40376092	研究论文	提出基于深度学习的AutoDS和AutoDS3D软件，实现单分子定位超分辨显微镜数据的一键图像重建	通过从原始数据自动提取实验参数，显著减少人工干预，2D场景自动选择预训练模型，3D场景集成图形界面实现一键重建	未明确说明模型在极端实验条件下的泛化能力或对新样本类型的适应性	开发自动化单分子超分辨显微镜图像重建工具，提升成像效率与分析便捷性	单分子定位超分辨显微镜数据	计算机视觉	NA	深度学习、单分子定位超分辨显微镜	Deep-STORM、DeepSTORM3D改进模型	图像	复杂生物样本的单分子成像数据（未明确数量）
33	2025-08-31	IBDome: An integrated molecular, histopathological, and clinical atlas of inflammatory bowel diseases 2025-Apr-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.26.645544 PMID:40291692	研究论文	本研究通过多组学和多模态数据分析，构建了炎症性肠病（IBD）的综合图谱，整合了分子、组织病理学和临床信息	开发了基于血清蛋白质组的炎症严重程度特征，并利用基础模型深度学习从H&E染色组织切片图像预测组织学疾病活动评分	NA	提高对炎症性肠病的理解，改进诊断并实现个性化治疗策略	1002名经临床注释的IBD患者和非IBD对照	数字病理学	炎症性肠病	全外显子组测序、RNA测序、血清蛋白质组学、组织病理学评估	基础模型深度学习	基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、图像数据	1002名患者和对照（包括正常和炎症肠道组织）
34	2025-08-31	MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-like Magnetic Resonance Spectra 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.20.629645 PMID:40291707	研究论文	介绍了一个用于模拟体内磁共振波谱的开源框架MRS-Sim，旨在生成具有已知真实值的合成数据	包含两个新颖组件：3D场图模拟器用于模拟场不均匀性，以及半参数生成器模拟未充分表征的残余水区域和基线贡献	NA	开发和验证磁共振波谱分析方法，通过模拟真实体内数据支持方法验证和可重复性分析	磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振波谱(MRS)	半参数生成器	光谱数据	NA
35	2025-08-31	Optimizing Biophysical Large-Scale Brain Circuit Models With Deep Neural Networks 2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.07.647497 PMID:40291740	研究论文	提出一种利用深度神经网络优化生物物理大规模脑回路模型的框架DELSSOME，显著提升计算效率	开发DELSSOME框架，通过深度学习直接预测模型参数是否产生真实脑动力学，避免传统数值积分的高计算成本	NA	优化生物物理脑回路模型的未知参数，提高模型与实验数据的一致性及生物合理性	大规模脑回路模型，特别是反馈抑制控制（FIC）平均场模型	计算神经科学	NA	深度学习，进化优化策略	深度神经网络	脑动力学数据，模型参数	NA
36	2025-08-31	DELR-Net: a network for 3D multimodal medical image registration in more lightweight application scenarios 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04602-3 PMID:39400589	研究论文	提出一种轻量级双编码器网络DELR-Net，用于3D多模态医学图像配准	结合Mamba和ConvNet，采用状态空间序列模块和动态大核块构建双编码器，实现高精度低参数量的配准	NA	设计轻量化3D多模态医学图像变形配准网络，在减少参数量的同时保证配准质量	3D脑部MR图像及腹部MR与CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	DELR-Net (融合Mamba和ConvNet的双编码器网络)	3D医学图像	NA
37	2025-08-31	An optimized siamese neural network with deep linear graph attention model for gynaecological abdominal pelvic masses classification 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04633-w PMID:39446167	研究论文	提出一种优化的孪生神经网络结合深度线性图注意力模型，用于妇科腹部盆腔肿块分类	引入SCINN-DLGN模型，结合语义感知结构保持中值形态滤波和EfficientNet-based U-Net框架，实现高精度分类	NA	开发高效准确的盆腔肿块分类方法以辅助卵巢癌诊断	盆腔肿块MRI图像	计算机视觉	妇科肿瘤	深度学习，图像处理	Siamese neural network, deep linear graph attention, EfficientNet-based U-Net	MRI图像	实时MRI盆腔肿块数据集（具体数量未说明）
38	2025-08-31	Advancements in early detection of pancreatic cancer: the role of artificial intelligence and novel imaging techniques 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04644-7 PMID:39467913	综述	本文综述了人工智能和新型成像技术在胰腺癌早期检测中的进展	重点关注深度学习在胰腺导管腺癌早期检测中的应用及成像生物标志物开发	NA	改善胰腺导管腺癌的风险分层和早期检测方法	胰腺导管腺癌（PDA）患者	医学影像分析	胰腺癌	新型成像技术	深度学习	医学影像	NA
39	2025-08-31	Artificial intelligence in abdominal and pelvic ultrasound imaging: current applications 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04640-x PMID:39487919	综述	本文综述了人工智能在腹部和盆腔超声成像中的当前应用现状	系统总结了AI在腹部盆腔超声多器官检测、妇科、肝胆系统及肌肉骨骼等领域的应用分布与方法学趋势	研究偏倚风险较高，因多数应用缺乏前瞻性多中心验证或FDA批准	概述人工智能技术在腹部和盆腔超声成像中的最新应用进展	腹部和盆腔器官的超声影像	医学影像分析	多器官疾病（妇科、肝胆、肌肉骨骼等）	深度学习、机器学习、自然语言处理、机器人技术	NA	超声影像	57篇纳入文献（涵盖128项初步研究），17种FDA批准的AI超声设备
40	2025-08-31	REVEALS: an open-source multi-camera GUI for rodent behavior acquisition 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae421 PMID:39420472	研究论文	开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于高效采集啮齿类动物行为数据	提供了首个用户友好、开源且支持多摄像头同步控制的啮齿动物行为数据采集解决方案	NA	解决多摄像头同步采集啮齿类动物行为数据的技术瓶颈	啮齿类动物（小鼠）行为	行为分析	NA	多摄像头同步采集，DeepLabCut行为分析	NA	视频	NA