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
4141	2025-11-10	Deep-learning-based virtual screening of antibacterial compounds 2025-Oct-24, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02814-6 PMID:41136774	研究论文	本研究结合高通量筛选和深度学习虚拟筛选方法，发现了新型抗菌化合物	开发了GNEprop深度学习模型用于预测抗菌活性，实现了对14亿化合物的虚拟筛选，命中率比训练用高通量实验提升90倍	研究主要针对大肠杆菌敏感菌株，对其他细菌种类的适用性需要进一步验证	发现新型抗菌化合物以应对多重耐药细菌的威胁	小分子化合物和细菌菌株	机器学习	细菌感染	高通量筛选，虚拟筛选	深度学习	化学结构数据，生物活性数据	约200万个小分子用于初始筛选，超过14亿个合成可及化合物用于虚拟筛选	NA	GNEprop	分布外泛化能力，活性悬崖预测，命中率	NA
4142	2025-11-10	Performance of Automatic Speech Analysis in Detecting Depression: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Oct-22, JMIR mental health IF:4.8Q1 DOI:10.2196/67802 PMID:41124683	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估自动语音分析在抑郁症检测中的诊断性能	首次对自动语音分析检测抑郁症的诊断准确性进行全面的定量综合分析，涵盖机器学习和深度学习方法	仅纳入英文发表的研究，临床应用中作为独立工具的适用性仍有限	评估自动语音分析在抑郁症检测中的诊断性能	抑郁症患者的语音数据	自然语言处理	抑郁症	自动语音分析	机器学习,深度学习	语音数据	105项研究纳入分析	NA	NA	准确率,敏感度,特异度,精确率	NA
4143	2025-11-08	The Role of Artificial Intelligence in Stroke Imaging in Emergency Settings: A Systematic Review 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.93941 PMID:41200652	系统综述	系统回顾人工智能在急诊卒中影像中的应用价值	首次系统评估AI在急诊卒中影像中的诊断性能、工作流程可行性和实施情况	纳入研究数量有限（9项），需要更多外部验证和临床工作流程无缝集成	评估人工智能在急诊卒中影像中的作用	急诊卒中患者的神经影像数据	医学影像分析	卒中	非对比计算机断层扫描（NCCT）、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描血管成像（CTA）	CNN, 深度学习	医学影像	NA	NA	卷积神经网络, 基于变换器的方法	AUC, 准确率, Kappa值, 平衡准确率	NA
4144	2025-11-10	Towards better Hebrew clickbait detection: Insights from BERT and data augmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332342 PMID:41196869	研究论文	本研究通过深度学习方法和数据增强策略提升希伯来语点击诱饵检测性能	首次将BERT模型与多样化数据增强技术结合应用于低资源希伯来语的点击诱饵检测，实现了性能突破	针对低资源语言的研究，数据规模可能有限，方法在其他语言的泛化性需进一步验证	提升希伯来语点击诱饵检测准确率，改善数字媒体内容质量	希伯来语点击诱饵标题	自然语言处理	NA	数据增强技术	BERT	文本	NA	NA	BERT	准确率	NA
4145	2025-11-10	Impact of blood culture positivity at intensive care unit admission on mortality in infective endocarditis: Machine learning and deep learning-based causal inference models 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0333351 PMID:41196883	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习因果推断模型分析血培养阳性对感染性心内膜炎ICU患者住院死亡率的影响	首次将GANITE因果推断模型应用于感染性心内膜炎预后分析，结合传统机器学习模型和SHAP解释性分析	样本量相对有限（484例），来自单一数据库（MIMIC-III），可能存在选择偏倚	评估ICU入院时血培养阳性对感染性心内膜炎患者住院死亡率的影响	484例成人感染性心内膜炎ICU患者	机器学习	感染性心内膜炎	血培养，临床数据分析	Random Forest, XGBoost, GAN, 集成模型	临床数据，实验室数据，人口统计学数据	484例患者（训练集339例，测试集145例）	Scikit-learn, XGBoost, GANITE	Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Generative Adversarial Nets	AUROC, 准确率	NA
4146	2025-11-10	Broad-spectrum eye disease classification using a deep learning-based tailored software lens 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335419 PMID:41196894	研究论文	提出一种基于深度学习的新型架构，通过定制软件透镜利用视网膜眼底图像特征实现广谱眼病的稳健分类	首次通过定制软件透镜利用视网膜眼底图像特定特征（如图像噪声和精细结构）实现广谱眼病的高性能诊断	NA	开发能够稳健分类多种眼病的深度学习系统	视网膜眼底图像	计算机视觉	眼病	深度学习	CNN	图像	16,242张图像，包含九种疾病和健康样本	NA	定制深度学习架构	平衡准确率	NA
4147	2025-11-10	Monitoring of granite quarries using deep learning and UAV photogrammetry in Bengaluru, India 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334493 PMID:41196908	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和无人机摄影测量的多模态框架，用于监测印度班加罗尔的花岗岩采石场	首次将深度学习与多时相Sentinel-2卫星影像和无人机SfM-MVS摄影测量相结合，实现采石场自动分割和体积量化	研究基于干季数据，可能无法反映雨季变化；外部验证样本有限	开发自动化监测花岗岩采石场的框架，支持环境管理和监管	印度班加罗尔地区的花岗岩采石场	计算机视觉,遥感监测	NA	UAV摄影测量,SfM-MVS,卫星遥感	CNN	卫星影像,无人机影像	252个候选采石场，227个经实地验证，总面积740公顷	NA	U-Net,PSPNet,DeepLabV3+,FCN,EMANet	F1-score,IoU,95%置信区间,McNemar检验	NA
4148	2025-11-10	Machine learning based fault classification for improved induction motor performance 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335367 PMID:41196920	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的故障分类算法，用于提高三相感应电机的性能	通过综合应用多种数据预处理技术（SMOTE、FFT、PCA）和比较多种机器学习算法，实现了高效的电机故障分类	仅考虑了特定类型的轴承和转子故障，XGBoost模型性能不佳需要进一步优化，未涵盖多种故障类型和电机规格	开发准确高效的感应电机故障检测算法	三相感应电机的轴承和转子故障	机器学习	NA	振动数据分析，FFT频域分析	Random Forest, Decision Tree, KNN, XGBoost	三轴振动电流数据	在100W、200W和300W负载下的0.7mm轴承和转子故障数据	Scikit-learn	NA	准确率	NA
4149	2025-11-10	aiGeneR 3.0: an enhanced deep network model for resistant strain identification and multi-drug resistance prediction in Escherichia coli causing urinary tract infection using next-generation sequencing data 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1651917 PMID:41199746	研究论文	提出增强型深度学习模型aiGeneR 3.0，用于识别尿路感染大肠杆菌的耐药菌株和预测多药耐药性	首次将SNP水平分析与深度学习相结合，采用简化的LSTM架构处理不平衡和小型数据集	未明确说明样本数据集的具体规模和来源限制	开发有效的抗生素耐药性检测和分类方法	引起尿路感染的大肠杆菌及其抗生素耐药基因	机器学习	尿路感染	二代测序	LSTM	基因序列数据	NA	NA	LSTM	ROC-AUC, F1-score, 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
4150	2025-11-10	Legal Logit Model for predicting judicial disagreement in Indian courts 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1671474 PMID:41199807	研究论文	提出一种结合离散选择理论与神经网络的法律Logit模型，用于预测印度最高法院对下级法院判决的推翻情况	将离散选择理论的可解释性与神经网络的灵活性相结合，在保持特征影响透明度的同时建模复杂非线性交互	最高法院意见中可能存在动机推理，限制了因果关系的解释	预测司法分歧并理解驱动法官决策的因素	印度最高法院的上诉案件和法官决策行为	自然语言处理	NA	NA	神经网络	最高法院意见文本数据	NA	NA	Legal Logit Model (LLM)	准确率	NA
4151	2025-11-10	Multicenter evaluation of machine and deep learning methods to predict glaucoma surgical outcomes 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1636410 PMID:41199806	研究论文	开发机器学习和深度学习模型，利用术前电子健康记录预测青光眼手术结果	首次在大型多中心队列中使用1D-CNN和传统机器学习方法预测青光眼手术结果，并在内部和外部测试集上验证模型性能	仅使用术前EHR特征，未考虑术中或术后因素；外部测试集性能略有下降	预测青光眼手术结果，包括眼压控制、抗青光眼药物使用和是否需要再次手术	来自10个机构的9,386名接受青光眼手术的患者	医疗人工智能	青光眼	电子健康记录分析	CNN, 随机森林	结构化电子健康记录数据	13,173例手术，其中8,743例(66.4%)符合失败标准	NA	一维卷积神经网络(1D-CNN)	AUROC, 准确率	NA
4152	2025-11-10	The inclusion of psychological factors in the evaluation of a curriculum enrichment program for students with high ability 2025, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2025.1699593 PMID:41200045	研究论文	本研究评估了针对高能力学生的课程丰富项目Sakonduz对学业表现和心理因素的影响	在评估课程丰富项目时首次系统性地纳入了自尊、学习方法和创造力等心理变量	存在较高的流失率，项目持续时间较短，需要学校与教师更深入的参与以收集更多有效性证据	评估课程丰富项目对高能力学生学业表现和心理因素的影响	9所教育中心的5-6年级小学和1-2年级中学高能力学生，年龄9-13岁，68%男生，32%女生	教育心理学	NA	准实验研究设计，重复测量设计	NA	心理测评量表数据，学业成绩数据	来自9所教育中心的高能力学生，分为实验组和对照组	NA	NA	学业成绩评分，罗森伯格自尊量表，修订学习过程调查，CREA创造力测试	NA
4153	2025-11-09	Methods for the synthesis of natural UDP-sugars and synthetic analogues 2025-Dec, Carbohydrate research IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.carres.2025.109651 PMID:40946501	综述	本文综述了天然和非天然UDP-糖的酶法和化学酶法合成方法的最新进展	整合了深度学习引导的酶工程设计、一锅多酶系统和化学-酶法组合策略，扩展了UDP-糖的合成范围	NA	开发高效合成天然和非天然UDP-糖的方法	UDP-葡萄糖、UDP-半乳糖、UDP-木糖、UDP-N-乙酰葡糖胺、UDP-N-乙酰半乳糖胺及其合成类似物	生物化学	NA	酶法合成、化学酶法合成、一锅多酶系统、重组表达、酶工程、深度学习引导设计	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4154	2025-11-09	External validation of SpineNetv2 deep learning system for automated lumbar spine MRI analysis: A multi-pathology diagnostic agreement study 2025-Nov-08, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09543-z PMID:41204023	研究论文	对SpineNetv2深度学习系统进行独立外部验证，评估其在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断一致性	首个对公开可用的SpineNetv2系统进行独立外部验证的研究，比较了深度学习系统与初级骨科医生的诊断性能	Pfirrmann分级在老年患者和上腰椎间盘表现较差，假阴性多于假阳性，不推荐依赖阴性发现	验证深度学习系统在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断准确性	491名患者的2,455个腰椎间盘（L1/2-L5/S1）	数字病理学	脊柱退行性疾病	磁共振成像	深度学习系统	医学影像	491名患者，2,455个腰椎间盘	NA	SpineNetv2	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数, Matthews相关系数, 精确一致率, 加权kappa, 平均绝对误差	NA
4155	2025-11-09	Data-Driven differentiation of idiopathic Normal-Pressure hydrocephalus and progressive supranuclear palsy via automated volumetric analysis 2025-Nov-08, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03830-8 PMID:41204957	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动化脑容积分析方法，用于区分特发性正常压力脑积水和进行性核上性麻痹	首次将深度学习自动容积分析与多组影像特征结合，实现了对iNPH和PSP的高精度自动鉴别诊断	样本量相对有限（192例），仅使用T1加权MRI数据	开发自动化机器学习方法鉴别iNPH和PSP两种神经退行性疾病	特发性正常压力脑积水（iNPH）和进行性核上性麻痹（PSP）患者	医学影像分析	神经退行性疾病	T1加权3D脑部MRI扫描	支持向量机, 深度学习	医学影像	192名患者（132例iNPH，60例PSP）	NA	NA	AUROC	NA
4156	2025-11-09	Efficient automated quantification of midline shift in intracerebral hemorrhage using a binarized deep learning model on non-contrast head CT 2025-Nov-08, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03835-3 PMID:41204958	研究论文	提出一种基于二值化深度学习的轻量化模型，用于自动量化脑出血患者的脑中线移位	采用基于XNOR的二值化和通道缩放技术，将模型参数从3100万大幅减少至4.4万，实现实时自动化中线移位量化	需要进一步进行多中心验证	开发高效自动的脑中线移位量化方法	脑出血患者的非增强头部CT扫描	数字病理	脑出血	CT扫描	CNN	医学影像	RSNA 2019出血CT数据集的5000个测试切片	PyTorch	残差U-Net	Dice系数, 平均绝对误差	NVIDIA GTX 1650 (4 GB)
4157	2025-11-09	Correction to: Deep learning approach for tooth numbering and restoration detection on pediatric periapical radiographs in mixed dentition 2025-Nov-08, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06646-1 PMID:41205095	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4158	2025-11-09	Artificial intelligence in nephrology: predicting CKD progression and personalizing treatment 2025-Nov-08, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-025-04878-4 PMID:41205136	综述	探讨人工智能在肾病学中预测慢性肾脏病进展和个性化治疗的应用	整合机器学习、深度学习、自然语言处理和多模态数据，提升CKD检测、进展预测和个性化管理能力	存在算法偏差、数据隐私、可解释性和监管合规等持续挑战	改善慢性肾脏病的检测、进展预测和个性化管理	慢性肾脏病患者	自然语言处理, 机器学习	慢性肾脏病	多组学融合, 电子健康记录分析, 医学影像分析, 可穿戴设备监测	梯度提升, LSTM	电子健康记录, 影像数据, 组学数据, 可穿戴设备数据	NA	NA	NA	AUC	NA
4159	2025-11-09	Deep Learning-based Eddy Segmentation with Vector-Data for Biochemical Analysis in Ocean Simulations 2025-Nov-07, IEEE computer graphics and applications IF:1.7Q3 DOI:10.1109/MCG.2025.3630582 PMID:41201923	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的涡旋分割方法，专门处理海洋模拟中的矢量数据以支持生化分析	提出双分支注意力U-Net架构，分别编码矢量大小和方向信息，解决了矢量数据在深度学习分割模型中的表示难题	仅针对海洋模拟数据验证，未在真实观测数据上测试	开发能够有效处理矢量数据的海洋涡旋精确分割方法	海洋模拟中的涡旋结构	计算机视觉	NA	海洋数值模拟	U-Net	3D矢量场数据	四个大规模3D海洋模拟数据集	NA	双分支注意力U-Net	四种分割指标	NA
4160	2025-11-09	Efficient Large-Deformation Medical Image Registration via Recurrent Dynamic Correlation 2025-Nov-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3630584 PMID:41201925	研究论文	提出一种基于循环动态相关性的高效大变形医学图像配准方法	通过动态重定位匹配区域实现高效的大变形配准，采用轻量级循环更新模块并解耦运动与纹理特征	NA	解决医学图像中大变形配准的计算效率问题	脑部MRI和腹部CT图像	医学图像处理	NA	医学图像配准	循环神经网络,卷积神经网络	医学图像(MRI, CT)	NA	NA	循环相关框架	配准精度, FLOPs, 运行速度	NA