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
561	2025-09-03	GPS: Harnessing data fusion strategies to improve the accuracy of machine learning-based genomic and phenotypic selection 2025-Aug-11, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101416 PMID:40509592	研究论文	提出一种名为GPS的数据融合框架，通过整合基因组和表型数据提升植物育种中复杂性状预测的准确性	开发了三种数据融合策略（数据融合、特征融合和结果融合），并证明数据融合策略在预测精度、鲁棒性和跨环境可迁移性方面显著优于传统方法	NA	提高基因组选择和表型选择的预测准确性、鲁棒性和可迁移性，特别是在处理复杂性状时	四种作物物种：玉米、大豆、水稻和小麦	机器学习	NA	基因组选择(GS)、表型选择(PS)、数据融合策略	GBLUP, BayesB, Lasso, RF, SVM, XGBoost, LightGBM, DNNGP, MAK	基因组数据、表型数据	大型数据集（具体数量未明确说明），测试样本量小至200时仍保持高性能
562	2025-09-03	Enhanced hyper tuning using bioinspired-based deep learning model for accurate lung cancer detection and classification 2025-Aug-09, The International journal of artificial organs DOI:10.1177/03913988251359522 PMID:40781973	研究论文	提出一种结合生物启发算法和深度学习的增强超调优模型，用于肺癌的精确检测与分类	引入混合特征选择方法（GWO与DE结合）及深度分形边缘分类器（DFEC），实现高精度肺癌识别	未提及临床验证的具体挑战或模型泛化能力限制	提升肺癌检测与分类的准确性和效率，支持早期临床诊断	肺癌CT影像数据	计算机视觉	肺癌	CT影像分析、GLCM纹理特征提取、生物启发优化算法	Mask R-CNN、深度分形网络（DFEC）、CNN	医学影像（CT图像）	NA
563	2025-09-03	Variational autoencoder-based model improves polygenic prediction in blood cell traits 2025-Aug-08, HGG advances DOI:10.1016/j.xhgg.2025.100490 PMID:40783786	研究论文	本研究提出了一种基于变分自编码器的模型（VAE-PRS），用于改进血细胞性状的多基因预测	利用变分自编码器（VAE）构建多基因风险评分（PRS），能够捕捉高维基因组数据中的复杂模式和交互效应，在16个血细胞性状中的14个上优于现有最先进方法	需要足够的训练样本量才能发挥最佳性能	通过应用先进的深度学习技术提高多基因风险评分（PRS）的预测能力	血细胞性状的多基因预测	机器学习	NA	基因组学研究，多基因风险评分	VAE（变分自编码器）	基因组数据	生物银行级别的大规模数据
564	2025-09-03	Artificial intelligence and digital health in vascular surgery: a 2-decade bibliometric analysis of research landscapes and evolving frontiers 2025-Aug-06, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02583-z PMID:40767924	文献计量分析	对过去20年血管外科中人工智能和数字健康应用的研究进行结构和时间演化的全面分析	首次通过文献计量方法系统追踪血管外科AI领域的发展轨迹、主题演变和创新模式，识别出7个新兴研究子领域	基于文献数据库的分析可能无法涵盖所有相关研究，且结果受检索策略限制	分析人工智能和数字健康在血管外科应用的研究格局和演化前沿	血管外科领域的学术出版物	数字病理	心血管疾病	文献计量分析（CiteSpace, HistCite）	NA	文献元数据	675篇爆发性论文，涵盖123个相关学科和505个关键词
565	2025-09-03	Artificial intelligence improves risk prediction in cardiovascular disease 2025-Aug, GeroScience IF:5.3Q1 DOI:10.1007/s11357-024-01438-z PMID:39576563	研究论文	本研究利用人工智能模型提升70岁及以上相对健康成年人群的心血管疾病风险预测能力	深度学习模型（DeepSurv和NMTLR）在风险预测中显著优于传统Cox模型和机器学习模型，并证明能以更低治疗人数预防心血管事件	AI工具应作为医疗专业人员的辅助而非替代，且研究仅针对特定年龄群体	改进心血管疾病风险预测模型以提高预防效率	70岁及以上相对健康成年人	机器学习	心血管疾病	深度学习，生存分析	DeepSurv, NMTLR, RSF, Cox	临床数据	大型队列（具体数量未在摘要中说明）
566	2025-09-03	Preserved brain youthfulness: longitudinal evidence of slower brain aging in superagers 2025-Aug, GeroScience IF:5.3Q1 DOI:10.1007/s11357-025-01531-x PMID:39871070	研究论文	本研究通过深度学习模型评估超级老人（Superagers）的大脑年龄，发现其大脑结构更年轻且衰老速度更慢	首次使用迁移学习调整的脑年龄预测模型纵向验证超级老人的大脑生物学年轻化现象	样本量有限（153人，其中64人纵向随访），且仅基于结构影像数据	探究超级老人是否具有生物学上更年轻的大脑结构	153名61-93岁老年人（63名超级老人，90名典型老年人）	医学影像分析	老年疾病	深度学习、迁移学习	CNN（基于上下文推测为卷积神经网络）	脑结构影像	训练集899名31-100岁成年人，研究队列153名老年人，其中64人纵向随访2年
567	2025-09-03	Miniaturized High-Throughput and High-Resolution Platform for Continuous Live-Cell Monitoring via Lens-Free Imaging and Deep Learning 2025-Aug, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202401855 PMID:40091386	研究论文	提出一种结合无透镜成像与深度学习的小型化高通量高分辨率平台，用于连续活细胞监测	集成定制500纳米像素尺寸的4亿像素传感器与无透镜成像技术，实现40秒/帧成像速度、1厘米大视场和42dB信噪比，支持全生命周期细胞追踪	未明确提及系统在复杂生物环境中的稳定性或算法泛化能力	开发同时具备高通量和高分辨率的活细胞监测技术，克服传统显微镜的视场-分辨率权衡问题	单个细胞及细胞群体的形态与动态	计算机视觉	NA	无透镜阴影成像技术，深度学习算法，K-means无监督聚类	深度学习算法（未指定具体网络结构）	图像	未明确说明具体样本数量，但平台支持1cm²视场下的连续细胞监测
568	2025-09-03	Artificial Intelligence for Classification of Endoscopic Severity of Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review and Critical Appraisal 2025-Aug-01, Inflammatory bowel diseases IF:4.5Q1 DOI:10.1093/ibd/izaf050 PMID:40163659	系统综述	本文系统回顾并评估了人工智能在炎症性肠病内镜严重程度分类中的应用研究	首次使用APPRAISE-AI工具对AI辅助内镜评估IBD严重性的研究进行系统质量评价，涵盖2019-2024年间31项研究	克罗恩病相关研究有限（仅3项），结果稳健性和可重复性评分较低，缺乏严格的外部验证	评估AI模型在标准化炎症性肠病内镜严重程度分类中的临床应用潜力	溃疡性结肠炎和克罗恩病患者的内镜图像及视频数据	计算机视觉	炎症性肠病	深度学习	深度学习模型（具体类型未明确说明）	图像和视频	31项研究（28项UC研究，3项CD研究），具体样本量未明确说明
569	2025-09-03	Artificial Intelligence in Biliopancreatic Disorders: Applications in Cross-Sectional Imaging and Endoscopy 2025-Aug, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.04.011 PMID:40311821	综述	本文综述人工智能在胆胰疾病诊断与管理中的跨模态影像和内窥镜应用进展	系统总结AI在胆胰疾病多模态成像（CT/MRI）和先进内窥镜技术中的创新应用，包括早期肿瘤检测、病变分类与个性化治疗规划	NA	探讨人工智能在胆胰疾病诊疗领域的应用现状与未来方向	胆胰系统疾病（包括胰腺导管腺癌、囊性病变、神经内分泌肿瘤等）	医学人工智能	胆胰疾病	深度学习	CNN（卷积神经网络）	医学影像（内窥镜图像/CT/MRI）	NA
570	2025-09-03	Accelerated deep learning-based function assessment in cardiovascular magnetic resonance 2025-Aug, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02019-6 PMID:40381163	研究论文	评估深度学习电影序列在心血管磁共振中对左心室和右心室参数诊断准确性及图像质量，并与传统bSSFP序列对比	首次前瞻性验证深度学习加速的电影序列在临床CMR中实现快速且准确的左、右心室功能量化，同时保持与传统序列相当的图像质量	DL电影序列的心内膜边缘定义略低于传统bSSFP序列（P=0.002），且样本量相对较小（62例患者）	比较深度学习加速电影序列与传统bSSFP序列在心血管磁共振中的诊断性能和成像效率	临床指示进行CMR检查的患者（62例，平均年龄47±17岁，41名男性）	医学影像分析	心血管疾病	心血管磁共振（CMR），深度学习电影序列，平衡稳态自由进动（bSSFP）序列	深度学习（未指定具体网络架构）	磁共振图像	62例患者
571	2025-09-03	deepTFBS: Improving within- and Cross-Species Prediction of Transcription Factor Binding Using Deep Multi-Task and Transfer Learning 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202503135 PMID:40411397	研究论文	提出一种基于深度多任务和迁移学习的框架deepTFBS，用于提高物种内和跨物种的转录因子结合位点预测精度	结合多任务深度学习和迁移学习，构建鲁棒的DNA语言模型，能够利用大规模TF结合数据提升小样本和跨物种预测性能	NA	准确预测转录因子结合位点（TFBSs），以理解基因调控机制	植物物种（拟南芥和小麦）的转录因子结合位点	自然语言处理	NA	深度多任务学习，迁移学习，DNA语言建模	深度学习框架（具体架构未明确说明）	DNA序列数据，TF结合谱数据	基于359个拟南芥转录因子的可用信息进行测试，并进一步在小麦中进行跨物种验证
572	2025-09-03	The Role of Artificial Intelligence in Chronic Liver Diseases and Liver Transplantation 2025-Aug, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.05.012 PMID:40412666	综述	本文综述人工智能在慢性肝病和肝移植领域的诊断、预后和治疗应用	探讨AI如何通过模拟临床医生的潜意识决策过程，利用高通量数据提供个体化预测	NA	分析人工智能技术在肝病学领域的应用潜力与实施路径	慢性肝病患者及肝移植相关临床数据	自然语言处理	肝病	机器学习、深度学习、大语言模型	NA	实验室数据、临床特征数据	NA
573	2025-09-03	Pulse Pressure, White Matter Hyperintensities, and Cognition: Mediating Effects Across the Adult Lifespan 2025-Aug, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/acn3.70086 PMID:40413732	研究论文	本研究探讨脉压和平均动脉压对年龄与白质高信号负荷关系的介导作用，以及白质高信号对认知的介导效应	首次使用深度学习工具TrUE-Net进行白质分割，并明确脉压（非平均动脉压）是年龄相关白质高信号积累的独立机制因素	回顾性研究设计，样本仅包含无卒中痴呆的成年人，可能存在选择偏差	探究血压参数与白质高信号及认知功能之间的介导关系	231名无卒中痴呆的成年人	医学影像分析	脑血管疾病	T2-FLAIR磁共振扫描，TrUE-Net深度学习工具	深度学习神经网络	医学影像，临床数据	231名成年人
574	2025-09-03	An Explainable Multimodal Artificial Intelligence Model Integrating Histopathological Microenvironment and EHR Phenotypes for Germline Genetic Testing in Breast Cancer 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202502833 PMID:40439693	研究论文	提出一种整合组织病理学微环境和电子健康记录表型的多模态人工智能模型MAIGGT，用于乳腺癌胚系BRCA1/2突变的精准预筛	开发基于多尺度Transformer的深度生成架构，采用跨模态潜在表示统一机制从多模态数据中捕捉互补生物学洞察	NA	实现遗传性乳腺癌的成本效益高、可扩展且具有生物学可解释性的胚系遗传测试预筛	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	全切片图像分析，电子健康记录整合	Transformer，深度学习	图像，临床文本	三个独立队列（具体数量未提供）
575	2025-09-03	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	本文是一篇叙述性综述，探讨人工智能在牙周及种植体周围疾病诊断中的应用现状与证据	系统比较了牙医与AI模型在诊断效率与准确性方面的差异，并总结了DL和CNN作为最常用工具的具体应用场景	NA	讨论AI在牙周及种植体周围疾病诊断和风险预测中的应用证据	牙周疾病和种植体周围疾病	人工智能医疗应用	牙周疾病	人工智能技术（包括ANN、CNN、ML、DL、DNN）	深度学习（DL）、卷积神经网络（CNN）、机器学习（ML）、人工神经网络（ANN）	患者相关数据、疾病体征症状、免疫学生物标志物、微生物谱、影像数据	NA
576	2025-09-03	Stretchable, Multiplexed, and Bimodal Sensing Electronic Armor for Colonoscopic Continuum Robot Enhanced by Triboelectric Artificial Synapse 2025-Aug, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202502203 PMID:40474423	研究论文	开发了一种用于结肠镜连续体机器人的可拉伸电子护甲，具备触觉和应变双模态传感能力	采用仿生人工突触机制实现多重同步传感，通过双层共电极策略集成48个触觉感应点并减少布线	NA	增强结肠镜连续体机器人的传感能力以防止组织损伤	结肠镜连续体机器人	机器人技术	结直肠疾病	摩擦电编码智能，深度学习框架	CNN-LSTM	触觉信号，应变信号	NA
577	2025-09-03	Integrating computational pathology and multi-transcriptomics to characterize lung adenocarcinoma heterogeneity and prognostic modeling 2025-Aug-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002639 PMID:40474806	研究论文	整合计算病理学与多转录组学分析肺腺癌异质性并构建预后模型	首次结合全切片图像深度学习特征与单细胞多组学数据，揭示CNV负荷与病理特征的关联并建立机器学习预后模型	主要基于回顾性生物信息学分析，缺乏前瞻性队列和实验验证	表征肺腺癌异质性并开发预后预测模型	肺腺癌（LUAD）患者组织样本与单细胞数据	计算病理学	肺癌	scRNA-seq, inferCNV, hdWGCNA, CellChat, Monocle2	ResNet-50, 机器学习基准框架	全切片图像（WSIs）, 单细胞转录组数据	TCGA-LUAD数据集样本（具体数量未明确说明）
578	2025-09-03	Hypothalamus and intracranial volume segmentation at the group level by use of a Gradio-CNN framework 2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03438-6 PMID:40478471	研究论文	开发并评估了一个基于Gradio-CNN框架的图形用户界面，用于脑部MRI扫描中下丘脑和颅内体积的自动分割	结合Gradio库创建了基于Web的GUI，集成U-Net深度学习模型，并通过ngrok实现便捷部署，提供用户友好的分割工具	NA	为神经影像研究开发高效准确的分割工具，提升下丘脑和颅内体积分析的可用性	脑部MRI扫描，包括90名帕金森病患者和39名对照组	医学影像分析	帕金森病	深度学习分割，MRI成像	U-Net	医学影像（MRI）	129个样本（90名患者+39名对照）
579	2025-09-03	A multimodal vision foundation model for clinical dermatology 2025-Aug, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-025-03747-y PMID:40481209	研究论文	提出PanDerm多模态皮肤病基础模型，通过自监督学习在超过200万张真实皮肤病图像上预训练，并在28项临床任务中实现最先进性能	首个针对皮肤病学的多模态基础模型，整合四种成像模态，在少量标注数据下超越现有模型，并通过临床阅读研究验证其实际效用	NA	开发能够满足临床实践复杂多模态需求的皮肤病诊断与治疗人工智能模型	皮肤病图像数据，涵盖常见和罕见皮肤病症	计算机视觉	皮肤病	自监督学习	基础模型（Foundation Model）	图像	超过200万张真实皮肤病图像，来自11家临床机构的四种成像模态
580	2025-09-03	A Fully Automatic Pipeline of Identification, Segmentation, and Subtyping of Aortic Dissection from CT Angiography 2025-Aug, Cardiovascular engineering and technology IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s13239-025-00787-w PMID:40481307	研究论文	开发了一个用于从CT血管造影图像中自动识别、分割和Stanford分型主动脉夹层的深度学习流程	提出了首个全自动多模块深度学习流程，整合了主动脉分割、AD识别、真假腔分割和Stanford分型，并采用多视角投影方法提升性能	NA	实现主动脉夹层的快速准确自动诊断和分型	主动脉夹层患者	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	3D nnU-Net	医学图像	386例CT血管造影扫描