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
4081	2025-10-06	Measured spectrum environment map dataset with multi-radiation sources in urban scenarios 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111909 PMID:40766197	研究论文	本文提出了一个城市多辐射源场景下的实测频谱强度数据集	提供了现实多源动态场景中频谱环境图的开放数据集，解决了现有数据集的局限性	NA	解决现实多源动态场景中频谱环境图开放数据集的不足	城市环境中多个辐射源的频谱强度数据	无线通信	NA	频谱分析，GPS定位	NA	频谱强度数据，地理位置数据	80×105个网格的频谱数据	NA	NA	NA	NA
4082	2025-10-06	ICD code mapping model based on clinical text tree structure 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103163 PMID:40446588	研究论文	提出一种基于树形结构和Transformer的ICD编码模型TRIC，用于电子病历的自动ICD编码	结合成分树模型提取临床记录结构特征，使用Tree-LSTM丰富特征表示，并利用bioBERT预训练模型提升关键编码匹配性能	NA	解决临床记录文本语义表示模糊和结构特征缺失的ICD自动编码问题	电子病历临床记录文本	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer, LSTM	文本	MIMIC-III完整数据集和样本数据集	NA	Transformer, Tree-LSTM, bioBERT, 全连接神经网络	MiF, MaF, MiAUC, MaAUC, P@8	NA
4083	2025-10-06	Quantitative computed tomography imaging classification of cement dust-exposed patients-based Kolmogorov-Arnold networks 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103166 PMID:40450965	研究论文	本研究使用Kolmogorov-Arnold网络对水泥粉尘暴露患者的定量CT影像进行二分类分析	首次将Kolmogorov-Arnold网络应用于定量CT影像分类，相比传统机器学习方法和深度学习模型表现更优	研究样本量相对有限，仅包含609名受试者	开发基于定量CT影像的呼吸系统疾病分类模型，用于职业健康评估	水泥粉尘暴露患者和健康对照者	医学影像分析	呼吸系统疾病	定量CT成像	Kolmogorov-Arnold网络	医学影像	609名受试者（311名水泥粉尘暴露者，298名健康对照）	NA	KAN（两层隐藏层，15和8个神经元）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性, Matthews相关系数	NA
4084	2025-10-06	ECG synthesis for cardiac arrhythmias: Integrating self-supervised learning and generative adversarial networks 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103162 PMID:40460597	研究论文	提出一种结合自监督学习和生成对抗网络的心电图生成方法ECGAN，用于合成心律失常数据并提升分类性能	整合自监督学习与生成对抗网络的条件生成架构，能够控制心电图记录的概率分布	未明确说明模型在更广泛心律失常类型上的泛化能力	开发能够生成真实心电图信号的方法以解决标注数据不足和患者匿名化问题	心电图时间序列数据	机器学习	心血管疾病	心电图分析	GAN, 自监督学习	时间序列数据	MIT-BIH、BIDMC和PTB数据集	NA	ECGAN	分类准确率	NA
4085	2025-10-06	VAE-GANMDA: A microbe-drug association prediction model integrating variational autoencoders and generative adversarial networks 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103198 PMID:40540756	研究论文	提出一种整合变分自编码器和生成对抗网络的微生物-药物关联预测模型VAE-GANMDA	融合VAE和GAN学习数据流形分布，集成CBAM注意力模块和高斯核函数增强特征提取能力，结合k-means++算法选择高质量负样本	NA	预测微生物与药物之间的关联关系	微生物和药物	机器学习	传染病	NA	VAE, GAN, MLP	关联数据	NA	NA	VAE-GANMDA, CBAM, MLP	AUROC, AUPRC	NA
4086	2025-10-06	Interactive prototype learning and self-learning for few-shot medical image segmentation 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103183 PMID:40544698	研究论文	提出一种交互式原型学习和自学习网络来解决少样本医学图像分割中的类内不一致和类间相似性问题	通过深度编解码模块、交互式原型学习模块和查询特征引导的自学习模块协同工作，提升类内特征一致性和降低类间特征相似性	NA	解决少样本医学图像分割中类内不一致和类间相似性导致的边界模糊问题	医学图像分割任务中的支持样本和查询样本	计算机视觉	NA	医学图像分割	深度学习网络	医学图像	NA	NA	编码器-解码器架构	分割性能指标	NA
4087	2025-10-06	Predicting drug-drug interactions: A deep learning approach with GCN-based collaborative filtering 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103185 PMID:40544699	研究论文	提出一种基于图卷积网络和协同过滤的AI推荐模型，用于预测药物相互作用	通过分析药物相互作用网络的连通性而非化学结构来预测DDI，无需对未定义相互作用进行负采样，能预测所有未知药物对的潜在相互作用	仅利用DDI报告数据，未考虑药物化学结构等其他因素	开发准确预测药物相互作用的计算方法	药物相互作用	机器学习	NA	图卷积网络，协同过滤	GCN	药物相互作用网络数据	4,072种药物和1,391,790个药物对	NA	图卷积网络	5折交叉验证，外部数据验证	NA
4088	2025-10-06	A prior knowledge-supervised fusion network predicts survival after radiotherapy in patients with advanced gastric cancer 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103184 PMID:40587926	研究论文	提出一种基于先验知识监督的融合网络，用于预测晚期胃癌患者放疗后的总生存期	提出新型采样策略和多域特征融合模块，将医生先验知识融入CT图像分析，实现多模态信息的自适应融合	NA	预测晚期胃癌患者放疗后的总生存期，辅助临床诊疗决策	晚期胃癌患者	计算机视觉	胃癌	CT成像	深度学习融合网络	医学图像（CT）、多模态临床数据	NA	NA	先验知识监督融合网络（PKSFnet）、多域特征融合模块（MdFF）	AUC, 特异性, 敏感度, 精确度, C-index, HR	NA
4089	2025-10-06	Your turn: At home turning angle estimation for Parkinson's disease severity assessment 2025-09, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103194 PMID:40577945	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化方法，通过视频提取3D骨架并计算髋膝关节旋转来量化帕金森病患者的居家转身角度	首个探索使用单目摄像头数据在居家环境中量化帕金森患者转身行为的研究，解决了传统临床评估无法捕捉日常症状变化的局限性	由于自由生活环境难以获取精确地面真实数据，角度量化基于专家手动标注并离散化为45°分箱	通过连续被动监测转身角度，将步态特征作为帕金森疾病进展的敏感指标	帕金森病患者和健康对照志愿者	计算机视觉	帕金森病	3D骨架提取，人类姿态估计	CNN, Transformer	视频	24名受试者（12名帕金森患者和12名健康对照）的1386个转身视频片段	NA	Fastpose, Strided Transformer	准确率, 平均绝对误差, 加权精确率	NA
4090	2025-10-06	Artificial intelligence in muscle-invasive bladder cancer: opportunities, challenges, and clinical impact 2025-Sep-01, Current opinion in urology IF:2.1Q2 DOI:10.1097/MOU.0000000000001309 PMID:40765429	综述	本文全面回顾了人工智能在肌层浸润性膀胱癌诊疗中的应用现状与未来潜力	系统阐述了AI在MIBC全流程管理中的创新应用，包括诊断分期、治疗规划和疗效评估	存在方法学局限、数据集异质性、工作流整合障碍和监管不确定性等挑战	探讨人工智能在肌层浸润性膀胱癌临床管理中的机遇与挑战	肌层浸润性膀胱癌患者	数字病理	膀胱癌	深度学习, 机器学习, 影像组学	深度学习模型	影像数据, 临床数据	NA	NA	NA	准确率	NA
4091	2025-10-06	Artificial intelligence driven neuropsychiatry: a systematic review of electroencephalography-based computational techniques for major depressive disorder prediction 2025-Aug-16, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.07.010 PMID:40639536	系统综述	系统综述基于脑电图信号的抑郁症预测计算技术研究现状	首次系统评估不同预处理流程对预测性能的影响，并比较深度学习方法与传统机器学习在抑郁症预测中的表现差异	缺乏标准化评估协议导致研究结果可比性差，方法学不一致、数据异质性和模型可解释性有限阻碍模型泛化能力	开发基于脑电图信号的人工智能抑郁症预测方法	重度抑郁症患者的脑电图信号	机器学习	抑郁症	脑电图信号分析	CNN, LSTM, SVM	脑电图信号	NA	NA	卷积神经网络, 混合卷积神经网络-长短期记忆模型	准确率	NA
4092	2025-10-06	Virtual Hydrolysis-Based Screening of Wheat-Derived DPP-IV Inhibitory Peptides: A Mechanistic Analysis Integrating Cell Experiments and Molecular Dynamics Simulations 2025-Aug-06, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c03006 PMID:40623964	研究论文	本研究通过虚拟水解筛选小麦来源的DPP-IV抑制肽，并结合细胞实验和分子动力学模拟分析其作用机制	首次将ConPLex深度学习算法与分子动力学模拟相结合筛选DPP-IV抑制肽，并采用tau-RaMD模拟计算肽与DPP-IV的结合停留时间	仅筛选了小麦蛋白来源的肽，未验证其他植物蛋白来源的肽；实验样本量有限	开发具有DPP-IV抑制活性的肽类健康食品	小麦蛋白来源的肽类化合物	生物信息学	糖尿病	虚拟酶解，分子动力学模拟，tau-RaMD模拟，细胞实验	深度学习	蛋白质序列数据，分子动力学轨迹数据	4种鉴定出的肽（TENEWK，NFVSER，LDLPSK，QHEQR）	ConPLex	NA	IC50值	NA
4093	2025-10-06	Current applications of deep learning in vertebral fracture diagnosis 2025-Aug-06, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-025-07604-z PMID:40764417	综述	本文总结了深度学习在椎体骨折诊断中的当前应用	系统梳理了深度学习在椎体识别和骨折类型分类方面的最新应用进展	NA	总结深度学习模型在椎体骨折诊断中的应用现状	椎体骨折诊断	医学影像分析	椎体骨折	深度学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
4094	2025-10-06	Fast Multi-Dimensional Imaging Using the Unsupervised 3D Noise2Void Denoising Network 2025-Aug-06, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01367 PMID:40765279	研究论文	提出基于3D Noise2Void网络的无监督去噪方法，用于提升拉曼高光谱和3D相位成像数据的质量	首次将3D Noise2Void网络应用于多维成像数据去噪，无需高信噪比训练数据且能保持三维空间相关性	未明确说明计算资源需求和模型训练时间	开发适用于快速多维成像的无监督去噪方法	酵母细胞的拉曼数据和COS7细胞的相位断层扫描及动态成像数据	计算机视觉	NA	拉曼成像、相位成像	3D Noise2Void	三维成像数据、高光谱数据	NA	NA	3D Noise2Void	信噪比、检测限	NA
4095	2025-10-06	Integrating Physics-Based Simulations with Data-Driven Deep Learning Represents a Robust Strategy for Developing Inhibitors Targeting the Main Protease 2025-Aug-06, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01307 PMID:40767530	研究论文	提出一种结合深度学习与自由能微扰模拟的计算流程Deep-CovBoost，用于优化冠状病毒主蛋白酶抑制剂	首次将深度学习预测模型与物理基础的FEP模拟相结合，系统性地指导抑制剂结构优化	NA	开发针对冠状病毒主蛋白酶的高效抑制剂	冠状病毒主蛋白酶及其抑制剂	计算生物学	冠状病毒感染	自由能微扰(FEP)模拟, 分子动力学模拟, 深度学习	深度学习模型	分子结构数据, 模拟数据	从已报道的非共价抑制剂出发生成类似物（包括I3C-1, I3C-2, I3C-35等化合物）	NA	NA	结合亲和力	NA
4096	2025-10-06	Artificial intelligence in prostate cancer 2025-Aug-05, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003689 PMID:40629505	综述	本文综述了人工智能在前列腺癌诊断、治疗和预后预测中的临床应用进展	强调基础模型在医疗AI应用中的革命性作用，并从病理学和影像学双视角探讨AI在前列腺癌中的应用	讨论了AI在临床应用当前面临的挑战	为AI与临床应用的整合提供有价值的参考	前列腺癌	数字病理学,医学影像分析	前列腺癌	深度学习	基础模型	病理图像,医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
4097	2025-10-06	Hot Topics: Exploring Artificial Intelligence and Inflammatory Memory in the Management of Psoriatic Diseases 2025-Aug-05, The Journal of rheumatology IF:3.6Q2 DOI:10.3899/jrheum.2025-0241 PMID:40763946	综述	探讨人工智能在银屑病疾病管理中的应用及炎症记忆在疾病复发机制中的作用	首次系统整合人工智能技术与炎症记忆生物学机制在银屑病管理中的协同作用	未涉及具体临床验证数据，主要基于会议讨论和理论分析	探索银屑病疾病管理的新方法和生物学机制	银屑病和银屑病关节炎患者	数字病理学	银屑病	深度学习	CNN	医学图像	NA	NA	卷积神经网络	诊断准确性、疾病严重程度评估、治疗反应预测	NA
4098	2025-10-06	A Deep Learning Model for Predicting the Cement Soil Deformation Modulus 2025-Aug-05, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c03160 PMID:40764282	研究论文	本研究提出了一种基于改进卷积长短期记忆网络的深度学习模型，用于预测水泥土变形模量	结合通道注意力和注意力机制改进ConvLSTM模型，能够区分参数重要性并提取特征间的潜在时空依赖关系	NA	提高水泥性能预测精度，特别是弹性模量的预测	水泥土变形模量	机器学习	NA	NA	ConvLSTM, LSTM, Random Forest, Support Vector Regression	工程实验数据	NA	NA	改进的ConvLSTM	预测精度	NA
4099	2025-08-07	Dynamic and interpretable deep learning model for predicting respiratory failure following cardiac surgery 2025-Aug-05, BMC anesthesiology IF:2.3Q2 DOI:10.1186/s12871-025-03239-z PMID:40764535	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4100	2025-10-06	Prediction of protein-protein interaction based on interaction-specific learning and hierarchical information 2025-Aug-04, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02359-9 PMID:40754535	研究论文	提出一种基于交互特异性学习和层次信息的蛋白质-蛋白质相互作用预测新方法HI-PPI	首次将PPI网络的层次表示与交互特异性学习相结合，通过双曲空间嵌入结构关系信息并采用门控交互网络提取成对特征	未明确说明方法在特定蛋白质类型或复杂生物场景下的适用性限制	开发更准确稳健的蛋白质-蛋白质相互作用预测工具	蛋白质-蛋白质相互作用网络	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质相互作用网络数据	多个基准数据集（未指定具体样本数量）	NA	门控交互网络，双曲空间嵌入模型	Micro-F1分数	NA