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
5461	2025-10-06	Deep learning-based pancreas volume assessment in individuals with type 1 diabetes 2022-01-05, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-021-00729-7 PMID:34986790	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化胰腺体积测量方法，用于糖尿病患者	首次将卷积神经网络应用于糖尿病患者胰腺体积的自动测量，解决了传统手动标注耗时且主观的问题	训练数据仅包含160例腹部MRI扫描，测试集仅25例T1D患者，样本量有限	开发自动化胰腺体积测量方法以应用于大型影像数据库	1型糖尿病患者、对照组人群及其混合人群	医学影像分析	糖尿病	磁共振成像	CNN	医学影像	160例腹部MRI扫描用于训练，25例T1D患者用于测试	NA	卷积神经网络	Dice系数,R值	NA
5462	2025-10-06	Molecular Properties of Drugs Handled by Kidney OATs and Liver OATPs Revealed by Chemoinformatics and Machine Learning: Implications for Kidney and Liver Disease 2021-Oct-18, Pharmaceutics IF:4.9Q1 DOI:10.3390/pharmaceutics13101720 PMID:34684013	研究论文	通过化学信息学和机器学习分析肾脏OATs和肝脏OATPs转运药物的分子特性，为肝肾疾病治疗提供组织特异性靶向策略	首次结合化学信息学和机器学习方法系统比较肝脏OATPs与肾脏OATs转运药物的分子特性差异，识别出8个关键理化性质组合	分析基于已有药物数据，未涉及新型化合物验证	探索肝肾转运蛋白对药物分子特性的选择性差异，为肝肾疾病治疗优化药物选择	肝脏OATP1B1/OATP1B3和肾脏OAT1/OAT3转运的有机阴离子药物	机器学习	肝肾疾病	化学信息学分析，机器学习，深度学习	随机森林，k近邻，深度学习分类算法	药物理化性质数据	OATP和OAT相互作用药物的30多个定量理化性质	NA	NA	NA	NA
5463	2025-10-06	Rapid Serial Immunoprofiling of the Tumor Immune Microenvironment by Fine Needle Sampling 2021-09-01, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research IF:10.0Q1 DOI:10.1158/1078-0432.CCR-21-1252 PMID:34233961	研究论文	开发了一种结合生物正交化学和计算分析的FAST-FNA技术，用于通过细针采样对肿瘤免疫微环境进行快速连续分析	首次证明通过简单FNA可准确连续测量治疗期间复杂快速演变的肿瘤免疫微环境，结合了生物正交化学与深度学习辅助分析流程	NA	开发能够连续评估肿瘤免疫微环境的微创检测技术	临床前样本和人类癌症样本中的单个细胞	数字病理学	癌症	细针穿刺采样，生物正交化学，流式细胞术	深度学习	单细胞图像数据	临床前样本和人类癌症样本	NA	NA	R2（决定系数）	NA
5464	2025-10-06	Deep Learning Improves Speed and Accuracy of Prostate Gland Segmentations on Magnetic Resonance Imaging for Targeted Biopsy 2021-09, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000001783 PMID:33878887	研究论文	开发深度学习模型ProGNet用于快速准确分割MRI图像中的前列腺，并应用于靶向活检临床实践	首个在常规泌尿科临床实践中应用深度学习模型进行前列腺分割用于靶向活检的研究，并在线公开了代码	样本主要来自单一机构的活检数据，外部验证病例数相对较少	开发快速准确的前列腺MRI分割方法以改善靶向活检流程	前列腺MRI图像	医学影像分析	前列腺癌	多参数MRI，磁共振-超声融合活检	深度学习	医学影像	905名受试者（805例训练，100例内部测试，56例外部测试，11例前瞻性验证）	NA	ProGNet, U-Net, holistically-nested edge detector	Dice相似系数	NA
5465	2025-10-06	Integrative proteomics identifies thousands of distinct, multi-epitope, and high-affinity nanobodies 2021-03-17, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2021.01.003 PMID:33592195	研究论文	通过整合蛋白质组学方法系统性地鉴定了数千种具有多表位和高亲和力的纳米抗体	开发了前所未有的规模化蛋白质组学策略来研究抗原结合的循环骆驼科重链抗体，并首次绘制了超过10万种抗原-纳米抗体复合物的表位图谱	研究主要聚焦于骆驼科动物抗体，可能不直接适用于其他哺乳动物抗体系统	系统理解抗体库的多样性和抗原结合特性	骆驼科重链抗体及其纳米抗体片段	蛋白质组学	NA	蛋白质组学、高通量结构建模、交联质谱、突变分析、深度学习	深度学习模型	质谱数据、结构数据、序列数据	数千种不同的纳米抗体家族，超过10万种抗原-纳米抗体复合物	NA	NA	亲和力、特异性、多样性	NA
5466	2025-10-06	Predictive modeling of adolescent suicidal behavior using machine learning: Key features and algorithmic insights 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103454 PMID:40678447	综述	系统分析机器学习技术在青少年自杀行为早期检测中的应用现状	首次系统比较不同机器学习算法在自杀意念预测中的表现，强调可解释性和混合模型的必要性	缺乏跨文化泛化能力，混合深度学习模型缺乏深入分析	通过AI和机器学习技术实现青少年自杀意念的早期检测	学生群体的自杀意念和行为	机器学习	精神健康疾病	问卷调查(PHQ-9, GAD-7量表)	Random Forest, SVM, 深度学习	调查问卷数据	28项研究	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率	NA
5467	2025-10-06	Missing data imputation of climate time series: A review 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103455 PMID:40678450	综述	本文系统回顾了近十年来气候时间序列缺失数据插补方法的研究进展	首次全面总结全球范围内气候时间序列缺失数据插补方法的地理分布和应用趋势，特别指出生成对抗网络在深度学习方法中的优势	主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证不同方法的实际性能	综述气候时间序列缺失数据插补方法的研究现状和发展趋势	气候时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	人工神经网络,生成对抗网络	时间序列数据	NA	NA	GAN	NA	NA
5468	2025-10-06	AI-driven pharmacovigilance: Enhancing adverse drug reaction detection with deep learning and NLP 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103460 PMID:40678458	研究论文	本研究提出了一种混合AI驱动框架，通过整合结构化和非结构化数据来增强药物警戒中的不良反应检测	结合深度学习和自然语言处理技术，整合结构化与非结构化医疗数据，解决了传统监测方法的局限性	数据异质性、类别不平衡问题以及传统监测技术范围有限	提高药物警戒中严重不良事件的检测准确性，确保临床试验期间和之后的药物安全	临床试验数据，包括患者人口统计学、实验室结果和临床笔记	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习, 自然语言处理	随机森林, 梯度提升机, 卷积神经网络, BERT, GPT	结构化数据, 非结构化文本	NA	NA	CNN, BERT, GPT	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
5469	2025-10-06	Integrated deep learning for cardiovascular risk assessment and diagnosis: An evolutionary mating algorithm-enhanced CNN-LSTM 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103466 PMID:40678461	研究论文	提出一种基于进化交配算法优化的CNN-LSTM混合深度学习模型，用于心血管疾病风险评估和诊断	采用进化交配算法优化双输出CNN-LSTM模型的超参数，实现连续风险评分和二元诊断结果的同步预测	NA	开发准确高效的心血管疾病预测模型，支持定量评估和早期临床决策	心血管疾病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN,LSTM	NA	NA	NA	CNN-LSTM	平均绝对误差,均方误差,均方根误差,决定系数,准确率,精确率	NA
5470	2025-10-06	MDD-LLM: Towards accuracy large language models for major depressive disorder diagnosis 2025-Nov-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.119774 PMID:40581100	研究论文	本文提出了一种基于大语言模型的高性能重度抑郁症诊断工具MDD-LLM	首次将大语言模型应用于重度抑郁症诊断，并设计了三种表格数据转换方法创建大规模训练语料库	仅使用UK Biobank队列数据，未在其他数据集上验证泛化能力	开发准确、鲁棒且可解释的重度抑郁症诊断工具	重度抑郁症患者	自然语言处理	重度抑郁症	大语言模型微调技术	LLM	表格数据	274,348条来自UK Biobank队列的个体记录	NA	MDD-LLM	准确率,AUC	NA
5471	2025-10-06	EstimateNoiseSEM: A novel framework for deep learning based noise estimation of scanning electron microscopy images 2025-Oct, Ultramicroscopy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ultramic.2025.114192 PMID:40602325	研究论文	提出一种用于扫描电子显微镜图像噪声估计的深度学习框架EstimateNoiseSEM	提出包含分类网络选择机制的多阶段深度学习框架，可同时估计噪声类型和噪声水平	Gamma噪声分类准确率从97%降至80%，受Gamma噪声水平不确定性影响	开发自动化噪声估计方法以支持扫描电子显微镜图像去噪	扫描电子显微镜图像中的噪声	计算机视觉	NA	扫描电子显微镜	深度学习,分类网络,回归模型	图像	合成噪声样本	NA	NA	准确率,精确率,召回率,F1分数,均方根误差	NA
5472	2025-10-06	Can artificial intelligence in spine imaging affect current practice? Practical developments and their clinical status 2025-Sep, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2025.100621 PMID:40678684	综述	本文综述了人工智能在脊柱影像学中的临床应用现状与发展前景	聚焦于已进入临床实践的人工智能工具，为放射科医生和外科医生提供实用参考	多数发展仍处于实验或早期阶段，性能仍需进一步验证	评估人工智能在脊柱影像学中的临床相关性及应用价值	脊柱影像学中的人工智能应用	医学影像分析	脊柱疾病	深度学习	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	成像速度、可解释性	NA
5473	2025-10-06	Exploring Machine Learning Models for Vault Safety in ICL Implantation: A Comparative Analysis of Regression and Classification Models 2025-Aug, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01173-4 PMID:40493108	研究论文	本研究比较了回归和分类机器学习模型在预测ICL植入术后拱高安全性的性能	首次系统比较回归和分类方法在ICL术后拱高预测中的表现，发现分类模型在临床应用方面更具优势	所有模型在预测极端拱高类别时都面临挑战，准确性有待提高	评估机器学习模型在预测ICL植入术后拱高方面的性能	接受ICL V4c植入术患者的生物特征和人口统计学数据	机器学习	眼科疾病	机器学习建模	梯度提升, 随机森林, CatBoost	生物特征数据, 人口统计学数据	NA	NA	梯度提升, 随机森林, CatBoost	平均绝对误差, 均方根误差, 准确率, F1分数, AUC	NA
5474	2025-10-06	Artificial intelligence and first-principle methods in protein redesign: A marriage of convenience? 2025-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70210 PMID:40671352	研究论文	本文验证并比较了蛋白质重新设计中广泛使用的深度学习工具与第一性原理方法，探索了它们的组合应用	开发了TriCombine工具识别残基三角形并基于替换频率评分突变体，提出了AI建模工具与力场评分函数结合的混合策略	所有方法在应用于未解析的从头设计模型时性能下降，逆折叠工具在代表性不足的蛋白质上准确性降低	评估蛋白质重新设计工具的效能并探索治疗性重定向的潜力	蛋白质变体、SH3突变体、GB1突变体、天然和从头设计结构域	计算生物学	NA	深度学习、第一性原理方法、力场计算、逆折叠工具	深度学习模型	蛋白质结构数据、突变体数据、晶体结构	16个SH3突变体、36个突变体、11个晶体结构、160,000个GB1四站点突变体、163,555个变体覆盖179个结构域	NA	AlphaFold2	序列恢复准确性、突变效应检测准确性	NA
5475	2025-10-06	A dataset for classifying phrases and sentences into statements, questions, or exclamations based on sound pitch 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111826 PMID:40677266	研究论文	本文介绍了基于声音音调将短语和句子分类为陈述句、疑问句或感叹句的数据集SQEBSP	创建了首个针对库尔德语的韵律分类数据集，包含12,660个专业录制的语音片段，特别关注音调变化在低资源语言中的语义重要性	数据集仅限于库尔德语和伊拉克库尔德斯坦地区的方言，可能不适用于其他语言或方言	开发基于音调的语音分类算法，推进低资源语言的发音建模	431名伊拉克库尔德斯坦地区的母语库尔德语使用者	自然语言处理	NA	语音录制，Mel频率倒谱系数(MFCCs)分析	NA	语音音频	12,660个语音片段，来自431名说话者，每个韵律类别约4,200个样本	NA	NA	NA	NA
5476	2025-10-06	Emerging Role of MRI-Based Artificial Intelligence in Individualized Treatment Strategies for Hepatocellular Carcinoma: A Narrative Review 2025-Jul-19, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70048 PMID:40682357	综述	本文综述了基于MRI的人工智能在肝细胞癌个体化治疗策略中的应用	聚焦AI在MRI影像中预测HCC治疗反应和预后的新兴应用，强调影像组学和深度学习技术的整合	模型泛化性、可解释性和临床整合存在挑战，需要标准化影像数据集和多组学融合	探讨AI在指导肝细胞癌个体化治疗策略中的应用	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	磁共振成像, 影像组学, 深度学习	深度学习模型	MRI影像	NA	NA	NA	NA	NA
5477	2025-10-06	Latent Class Analysis Identifies Distinct Patient Phenotypes Associated With Mistaken Treatment Decisions and Adverse Outcomes in Coronary Artery Disease 2025-Jul-19, Angiology IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00033197251350182 PMID:40682405	研究论文	本研究通过潜在类别分析识别冠状动脉疾病患者的不同表型，分析其与错误治疗决策和主要不良心血管事件的关系	首次结合深度学习血流储备分数和潜在类别分析方法识别冠状动脉疾病患者的表型特征及其与临床结局的关联	回顾性研究设计，样本量相对有限，未包含所有可能的混杂因素	识别与错误治疗决策和主要不良心血管事件相关的患者特征	接受经皮冠状动脉介入治疗的冠状动脉疾病患者	医学数据分析	冠状动脉疾病	潜在类别分析，深度学习血流储备分数	潜在类别分析模型	临床数据，血流储备分数数据	3,840例经皮冠状动脉介入治疗患者	DEEPVESSEL-FFR	NA	比值比，风险比，置信区间	NA
5478	2025-10-06	ISENet: a deep learning model for detecting ischemic ST changes in long-term ECG monitoring 2025-Jul-19, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03416-9 PMID:40682722	研究论文	提出一种名为ISENet的轻量级深度学习模型，用于在长期心电监测中检测缺血性ST段改变事件	首个基于深度学习神经网络应用于长期ST数据库心电信号的ISE检测研究，相比传统特征工程和特征学习方法在实验设计和方法学上有重要突破	NA	开发自动检测心肌缺血的深度学习模型	心电图信号中的缺血性ST段改变事件（ISE）	机器学习	心血管疾病	心电监测	深度学习神经网络	心电信号	PhysioNet长期ST数据库的心电信号和标注数据	NA	ISENet	准确率	NA
5479	2025-10-06	2.5D Deep Learning-Based Prediction of Pathological Grading of Clear Cell Renal Cell Carcinoma Using Contrast-Enhanced CT: A Multicenter Study 2025-Jul-19, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.056 PMID:40683765	研究论文	基于动脉期增强CT开发深度学习模型预测透明细胞肾细胞癌病理分级	提出2.5D深度学习模型，采用三切片输入方式，在多个中心验证中优于传统2D模型和放射组学MLP模型	回顾性研究设计，样本量相对有限	预测透明细胞肾细胞癌的病理分级	564例经诊断的透明细胞肾细胞癌患者	医学影像分析	肾细胞癌	对比增强CT	深度学习	CT图像	564例患者（训练集283例，内部测试集122例，三个外部验证集分别为60、38、61例）	NA	2D模型, 2.5D模型, 多层感知器	AUC, 准确率, 灵敏度	NA
5480	2025-07-21	Analyzing social psychological impact on emotional expression through peer communication using crayfish optimization algorithm with deep learning model 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11775-4 PMID:40683924	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA