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
4361	2025-10-06	Artificial Intelligence in Anterior Chamber Evaluation: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Sep-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002428 PMID:38747721	系统综述与荟萃分析	本系统综述与荟萃分析评估了深度学习算法在前段光学相干断层扫描图像中诊断房角关闭的诊断性能	首次通过系统综述和荟萃分析方法综合评估深度学习算法在AS-OCT图像中诊断房角关闭的准确性	仅纳入6项研究，样本量相对有限，可能存在发表偏倚	比较深度学习算法与房角镜检查在青光眼患者房角关闭检测中的准确性	5269名青光眼患者	医学影像分析	青光眼	前段光学相干断层扫描(AS-OCT)	深度学习算法	医学影像	6项研究共5269名患者	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
4362	2025-10-06	Prediction and Detection of Glaucomatous Visual Field Progression Using Deep Learning on Macular Optical Coherence Tomography 2024-04-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002359 PMID:38245813	研究论文	开发基于黄斑OCT成像的深度学习模型，用于检测青光眼视野进展并预测未来进展	首次使用自监督预训练的视觉变换器模型，基于大规模未标记OCT图像数据来预测和检测青光眼功能进展	回顾性研究设计，样本来源单一	利用黄斑OCT成像预测未来和检测当前青光眼视野进展	青光眼患者的黄斑OCT图像	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描	ViT	图像	预训练数据集包含7,702,201张B扫描图像（来自151,389次OCT检查），进展检测任务包含3,902次OCT检查（1,534眼，828例患者），进展预测任务包含1,346次OCT检查（1,205眼，784例患者）	NA	Vision Transformer	AUC, 敏感性, 特异性	NA
4363	2025-10-06	Deep learning in structural bioinformatics: current applications and future perspectives 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae042 PMID:38701422	综述	探讨深度学习在结构生物信息学中的变革性影响、当前应用与未来展望	系统阐述深度学习从浅层神经网络到卷积/循环/Transformer等先进模型在结构生物信息学中的革命性应用	NA	分析深度学习在结构生物信息学中的应用现状并展望未来发展	生物分子结构	生物信息学	NA	深度学习	CNN, RNN, Transformer	生物分子结构数据	NA	NA	卷积神经网络, 循环神经网络, Transformer	NA	强大计算资源
4364	2025-10-06	Evaluating large language models for annotating proteins 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae177 PMID:38706315	研究论文	本文提出并评估了一种基于蛋白质大语言模型的迁移学习协议，用于改进蛋白质结构域注释	首次将蛋白质大语言模型与机器学习架构结合，显著提升蛋白质家族分类性能，相比标准方法将预测误差降低60%	对于数据量较少的蛋白质家族可能存在挑战	改进蛋白质结构域注释的自动预测方法	UniProtKB数据库中的蛋白质序列	自然语言处理	NA	迁移学习，自监督学习，监督学习	大语言模型，机器学习模型	蛋白质序列数据	超过2.51亿个蛋白质，其中0.25%已注释	NA	蛋白质大语言模型	分类准确率，预测误差	NA
4365	2025-10-06	SC-Track: a robust cell-tracking algorithm for generating accurate single-cell lineages from diverse cell segmentations 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae192 PMID:38704671	研究论文	开发了一种名为SC-Track的鲁棒细胞追踪算法，用于从多样化的细胞分割结果中生成准确的单细胞谱系	提出基于细胞分裂和运动动态生物学观察的分层概率缓存级联模型，无需参数调整即可在不同分割质量下保持鲁棒性能	NA	解决当前基于深度学习的细胞分割方法产生的噪声问题，构建准确的单细胞谱系	荧光延时显微镜图像中的单细胞	计算机视觉	NA	荧光延时显微镜成像	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
4366	2025-10-06	Genotypic-phenotypic landscape computation based on first principle and deep learning 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae191 PMID:38701420	研究论文	提出基于第一性原理和深度学习的基因型-表型景观计算方法	提出表型嵌入定理和基于共注意力Transformer的基因型-适应度模型，首次从第一性原理计算SARS-CoV-2基本再生数	NA	建立可解释的基因型-表型景观计算方法	病毒中性进化和免疫逃逸突变	计算生物学	COVID-19	深度学习	Transformer	基因型数据	NA	NA	Co-attention based Transformer	NA	NA
4367	2025-10-06	Multimodal Deep Learning Classifier for Primary Open Angle Glaucoma Diagnosis Using Wide-Field Optic Nerve Head Cube Scans in Eyes With and Without High Myopia 2023-10-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002267 PMID:37523623	研究论文	提出基于光学相干断层扫描的多模态深度学习分类器，用于诊断伴有和不伴有高度近视的原发性开角型青光眼	首次结合纹理信息的多模态深度学习模型，在高度近视眼中显著提升青光眼诊断准确率	样本量有限，仅包含593只眼睛	评估多模态深度学习分类器在伴有和不伴有轴性高度近视眼中诊断青光眼的准确性	原发性开角型青光眼患者和健康对照者的眼睛	数字病理	青光眼	光学相干断层扫描	深度学习	医学图像	593只眼睛（371只非高度近视POAG眼，86只非高度近视健康眼，92只高度近视POAG眼，44只高度近视健康眼）	NA	VGG-16	AUC	NA
4368	2025-10-06	A Multimodal Deep Neural Network for Human Breast Cancer Prognosis Prediction by Integrating Multi-Dimensional Data 2019 May-Jun, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2018.2806438 PMID:29994639	研究论文	提出一种整合多维数据的多模态深度神经网络用于乳腺癌预后预测	方法的新颖性在于网络架构设计和多维数据融合策略	NA	提高乳腺癌预后预测准确性，避免不必要的辅助系统治疗	乳腺癌患者	机器学习	乳腺癌	深度学习	深度神经网络	多维数据（包括基因表达数据）	NA	TensorFlow	多模态深度神经网络	综合性能评估指标	NA
4369	2025-10-06	Bioimage Classification with Handcrafted and Learned Features 2019 May-Jun, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2018.2821127 PMID:29994096	研究论文	提出一种结合手工特征和深度学习特征的通用生物图像分类方法	通过集成多种纹理特征（手工特征和深度学习特征）构建通用生物图像分类系统，无需针对特定数据集调整参数	NA	开发适用于多种生物图像分类任务的通用分类方法	生物图像，包括亚细胞、细胞和组织水平的分类问题	计算机视觉	NA	生物图像分析	支持向量机	图像	使用IICBU 2008数据库中的多个基准数据集	MATLAB	集成学习架构（结合局部特征、密集采样特征和深度学习特征）	准确率	NA
4370	2025-10-06	Deep learning approach with ConvNeXt-SE-attn model for in vitro oral squamous cell carcinoma and chemotherapy analysis 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103519 PMID:40747534	研究论文	提出基于ConvNeXt-SE-attn模型的深度学习方法用于口腔鳞状细胞癌体外分析和化疗评估	结合残差连接、Squeeze-and-Excitation模块、混合注意力系统和改进的激活函数与优化算法，增强特征提取中的梯度流动	NA	开发高效的口腔鳞状细胞癌检测和分类方法	口腔鳞状细胞癌体外样本	计算机视觉	口腔鳞状细胞癌	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ConvNeXt, SE模块, 混合注意力机制	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC, MCC	NA
4371	2025-10-06	IBDAIM:Artificial intelligence for analyzing intestinal biopsies pathological images for assisted integrated diagnostic of inflammatory bowel disease 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106024 PMID:40580688	研究论文	开发用于分析肠道活检病理图像的人工智能模型IBDAIM，辅助诊断炎症性肠病	提出弱监督深度学习模型IBDAIM，使用WSI级诊断标签无需详细标注，集成PLH和BoW特征构建WSI级表征	回顾性研究，仅使用两家机构数据，需要更多外部验证	开发AI模型辅助病理学家快速准确诊断炎症性肠病	肠道活检全玻片图像	数字病理	炎症性肠病	全玻片图像分析	深度学习	病理图像	来自南京鼓楼医院和珠江医院两家机构的回顾性队列数据	NA	弱监督深度学习模型	AUROC,准确率,敏感性,特异性	NA
4372	2025-10-06	Psychometric properties of an Iranian instrument for assessing adherence to ethical principles in the use of artificial intelligence among healthcare providers 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106019 PMID:40582296	研究论文	开发并验证用于评估伊朗医疗保健提供者使用人工智能时遵守伦理原则的工具	开发了首个专门针对医疗保健提供者使用AI伦理原则遵守情况的评估工具，包含六个主要伦理维度	研究仅在伊朗进行，需要进一步研究以获得更全面深入的理解	评估医疗保健提供者使用人工智能时对伦理原则的遵守情况	伊朗医疗保健提供者	医疗人工智能伦理	NA	心理测量学方法	NA	问卷调查数据	NA	NA	NA	Cronbach's alpha, ICC	NA
4373	2025-10-06	Deep learning-based in-ambulance speech recognition and generation of prehospital emergency diagnostic summaries using LLMs 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106029 PMID:40639122	研究论文	本研究提出将抗噪声语音识别技术与大语言模型结合，在救护车环境中生成院前急救诊断摘要	首次将抗噪声语音识别与LLMs结合应用于院前急救场景，通过联合训练模型优化CTC和注意力损失	未详细说明模型在不同噪声环境下的泛化能力，样本多样性可能有限	提高院前电子病历提交的效率和准确性，简化急救响应流程	救护车环境中的语音数据和急救诊断摘要	自然语言处理,语音识别	急救医学	语音增强,语音识别,大语言模型	深度学习,LLM	语音,文本	实际救护车噪声数据、环境噪声数据和开源语音数据集	NA	连接时序分类,注意力机制,Qwen2.5-7B-Instruct	字符错误率,准确性,相关性,主观评价指标	NA
4374	2025-10-06	Enhancing rare disease detection with deep phenotyping from EHR narratives: evaluation on Jeune syndrome 2025-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106021 PMID:40561686	研究论文	本研究评估了改进的表型提取方法对Jeune综合征筛查算法的影响	使用增强版UMLS+术语表进行深度表型分析，显著提高了罕见病检测的敏感性	部分误分类对照患者患有其他遗传性骨骼疾病，表明模型特异性有待进一步提高	加速罕见疾病诊断，减少误诊和诊断延迟	Jeune综合征患者和对照组的电子健康记录数据	自然语言处理	Jeune综合征	深度表型分析，电子健康记录文本挖掘	机器学习	非结构化电子健康记录文本	NA	NA	NA	敏感性, 特异性	NA
4375	2025-10-06	Towards bridging the synthetic-to-real gap in quantitative photoacoustic tomography via unsupervised domain adaptation 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100736 PMID:40747132	研究论文	提出一种解码器增强的无监督域自适应框架，用于解决定量光声层析成像中合成数据到真实数据的域适应问题	提出DDA框架实现从合成数据到未标记目标域的知识迁移，并研究跨域标签分布相似性对域适应的影响	目标域样本标注难以获取，模型性能依赖于合成数据的质量	解决定量光声层析成像中合成数据与真实数据之间的域差距问题	光声层析成像数据	医学影像分析	NA	定量光声层析成像	深度学习	多波长光声图像	至少两个目标样本	NA	解码器增强的域自适应框架	定量评估, 视觉比较, 估计精度	NA
4376	2025-10-06	PCANN Program for Structure-Based Prediction of Protein-Protein Binding Affinity: Comparison With Other Neural-Network Predictors 2025-Sep, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26821 PMID:40116085	研究论文	介绍了一种基于结构的蛋白质-蛋白质结合亲和力预测新方法PCANN	结合ESM-2语言模型和图注意力网络(GAT)进行蛋白质结合界面信息编码和亲和力预测	训练和测试数据量有限，现有数据准确性不足且缺乏测量条件的一致性	开发蛋白质-蛋白质复合物结合亲和力预测方法	蛋白质-蛋白质复合物	自然语言处理,机器学习	NA	深度学习	图注意力网络,语言模型	蛋白质结构数据	两个文献提取的数据集	NA	ESM-2,GAT	平均绝对误差(MAE)	NA
4377	2025-10-06	Deep Learning-Based Automated Detection of the Middle Cerebral Artery in Transcranial Doppler Ultrasound Examinations 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.05.028 PMID:40582894	研究论文	提出一种基于深度学习的轻量级实时方法，用于在经颅多普勒超声检查中自动检测大脑中动脉	首次将YOLOv10和RT-DETR两种最先进的目标检测模型应用于TCD图像中的MCA实时自动检测，并可在移动平台部署	样本量相对有限（41名受试者），需要更多临床验证	开发自动化MCA检测方法以减少对操作者专业知识的依赖	经颅多普勒彩色多普勒图像中的大脑中动脉	计算机视觉	脑血管疾病	经颅多普勒超声	YOLOv10, RT-DETR	视频, 图像	41名受试者（31名健康个体，10名卒中患者），365个视频，61,611帧图像	NA	YOLOv10, Real-Time Detection Transformers	F1分数, AP, 推理速度, IEC	桌面CPU, 平板设备
4378	2025-10-06	Novel Artificial Intelligence-Driven Infant Meningitis Screening From High-Resolution Ultrasound Imaging 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.04.009 PMID:40582896	研究论文	开发了一种基于高分辨率超声成像的人工智能婴儿脑膜炎筛查方法	首次将三阶段深度学习框架与可解释人工智能方法结合用于婴儿脑膜炎的非侵入性筛查	样本量较小（仅16名患者），研究仅在三个西班牙大学医院进行	开发非侵入性婴儿脑膜炎筛查工具以减少腰椎穿刺的需求	疑似脑膜炎且囟门未闭的婴儿	医学影像分析	脑膜炎	Neosonics超声技术	深度学习	超声图像	30名疑似婴儿（最终纳入16名：6例病例，10例对照），共781张图像	NA	NA	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
4379	2025-10-06	Efficient Ultrasound Breast Cancer Detection with DMFormer: A Dynamic Multiscale Fusion Transformer 2025-Sep, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.05.017 PMID:40628603	研究论文	提出一种基于Transformer的动态多尺度融合模型DMFormer，用于超声乳腺癌检测中良恶性肿块的准确区分	创新性地结合窗口注意力与网格注意力机制，实现局部特征交互与全局上下文混合的动态多尺度特征融合	NA	开发先进的深度学习模型以提高超声乳腺癌筛查的准确性	超声图像中的良性和恶性肿块	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	Transformer	图像	在两个独立数据集上进行评估	NA	DMFormer, Transformer	AUC	NA
4380	2025-10-06	External evaluation of an open-source deep learning model for prostate cancer detection on bi-parametric MRI 2025-Aug-03, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11865-x PMID:40753327	研究论文	评估开源深度学习模型在双参数MRI上检测临床显著前列腺癌的诊断准确性	对开源前列腺癌检测模型进行外部验证，并强调模型代码和权重共享的重要性	回顾性研究，样本量相对有限（151例患者）	评估开源深度学习模型在前列腺癌检测中的诊断准确性	151名男性患者的双参数MRI检查	医学影像分析	前列腺癌	双参数MRI	深度学习模型	医学影像	151名男性患者（平均年龄65±8岁）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, Fleiss' kappa	NA