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
661	2025-07-09	Deep learning to predict progression independent of relapse activity at a first demyelinating event 2025, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcaf243 PMID:40620473	研究论文	本研究开发了一种基于首次脱髓鞘事件常规MRI的深度学习生存模型，用于预测多发性硬化患者独立于复发的进展风险	首次使用常规MRI和深度学习技术预测多发性硬化患者独立于复发的进展风险，并显著提高了传统年龄调整预测模型的性能	样本量相对较小（259例患者），外部验证队列样本量更小（32例）	早期准确预测多发性硬化患者独立于复发的疾病进展风险	多发性硬化患者	数字病理学	多发性硬化	MRI（T1-和T2-Fluid-Attenuated Inversion Recovery序列）	EfficientNet	医学影像	259例患者（主要队列），32例患者（外部验证队列）
662	2025-07-09	Sentiment analysis in public health: a systematic review of the current state, challenges, and future directions 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1609749 PMID:40620557	系统综述	本文系统综述了情感分析在公共卫生领域的当前状态、挑战和未来方向	全面概述了情感分析在公共卫生中的方法、应用、数据来源、挑战、评估实践和伦理考虑	面临解释性和资源需求方面的挑战，以及数据质量、偏见、语言复杂性和伦理问题	理解情感分析在公共卫生中的方法、应用和局限性	公共卫生领域的情感分析研究	自然语言处理	NA	情感分析	深度学习方法和大型语言模型（LLMs）	文本	83篇相关论文
663	2025-07-09	Utilising artificial intelligence in prehospital emergency care systems in low- and middle-income countries: a scoping review 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1604231 PMID:40620558	综述	本文探讨了人工智能在中低收入国家院前急救系统中的应用现状及其对未来发展的影响	首次系统综述了人工智能在中低收入国家院前急救中的使用情况，并评估了其未来发展潜力	仅分析了英文发表的文献，可能遗漏未明确标注人工智能或中低收入国家的相关研究	评估人工智能在中低收入国家院前急救医疗服务中的应用现状及发展前景	中低收入国家的院前急救系统	医疗人工智能	急救医学	深度学习模型	机器学习算法	文本数据	16篇纳入研究的文献，样本量存在显著差异
664	2025-07-09	Artificial Intelligence and Postpartum Hemorrhage 2025-Jan, Maternal-fetal medicine (Wolters Kluwer Health, Inc.) DOI:10.1097/FM9.0000000000000257 PMID:40620613	研究论文	本文探讨了人工智能（AI）在产后出血（PPH）预测和管理中的应用	将AI技术（包括机器学习和深度学习）应用于PPH的预测建模和风险分层，并探索了结合子宫收缩性指标和放射组学提高预测准确性的新方法	现有模型缺乏外部验证，且大多数研究在高资源医疗环境中进行，缺乏适用于资源有限地区的模型	探索AI技术在解决全球PPH负担方面的潜力	产后出血（PPH）患者	数字病理学	产后出血	机器学习、深度学习	NA	医疗数据、穿戴设备数据	每年约1400万女性受影响（全球数据）
665	2025-07-09	MDDeep-Ace: species-specific acetylation site prediction based on multi-domain adaptation 2025, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.19649 PMID:40620770	研究论文	提出了一种基于多域适应的深度学习方法MDDeep-Ace，用于预测物种特异性赖氨酸乙酰化位点	通过整合多物种数据，MDDeep-Ace提高了物种特异性预测模型的泛化能力，提升了预测性能	NA	改进物种特异性赖氨酸乙酰化位点的预测方法	赖氨酸乙酰化位点	机器学习	NA	深度学习	多域适应模型	生物序列数据	NA
666	2025-07-09	Quantifying social distance using deep learning-based video analysis: results from the BTBR mouse model of autism 2025, Frontiers in behavioral neuroscience IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbeh.2025.1602205 PMID:40620906	研究论文	本文利用基于深度学习的视频分析工具DeepLabCut（DLC）量化了自闭症模型BTBR小鼠的社交距离	使用DLC自动追踪小鼠社交行为，提高了行为量化的精确性和准确性	研究结果可能受到年龄、性别和体型等因素的影响	研究自闭症谱系障碍（ASD）模型小鼠的社交行为	BTBR T Itpr3/J（BTBR）小鼠和CBA对照小鼠	计算机视觉	自闭症谱系障碍	DeepLabCut（DLC）	深度学习	视频	BTBR小鼠和CBA对照小鼠的配对实验
667	2025-07-09	Multi-task deep learning framework for enhancing Mayo endoscopic score classification in ulcerative colitis 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251356396 PMID:40621175	研究论文	本文提出了一种多任务深度学习框架，用于提高溃疡性结肠炎Mayo内镜评分分类的准确性	采用多任务学习框架，模仿人脑从粗到细的处理机制，有效解决医学影像数据不平衡问题	未来研究需要探索整合多个基于卷积神经网络的模型以进一步提高分类准确性	提高溃疡性结肠炎内镜图像分类的准确性，特别是对疾病严重阶段的识别	溃疡性结肠炎的内镜图像	数字病理	溃疡性结肠炎	多任务学习(MTL)	DenseNet121, MobileNet-v3-large	图像	NA
668	2025-07-09	Deep learning-based electroencephalic decoding of the phase-lagged transcranial alternating current stimulation 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1545726 PMID:40621214	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的脑电图解码技术，用于识别跨频率耦合交流电刺激（CFC-tACS）的相位滞后类型	首次使用修改后的EEGNet模型解码CFC-tACS的相位滞后类型，并揭示了顶叶区β波段活动在解码中的重要作用	样本量较小（仅21名健康受试者），且仅测试了45°和180°两种相位滞后条件	开发一种能够解码非侵入性脑刺激相位类型的方法，以促进脑机接口-神经调控闭环系统的发展	21名健康个体的任务相关脑电信号	脑机接口	NA	CFC-tACS（跨频率耦合交流电刺激）	修改后的EEGNet	脑电图（EEG）信号	21名健康个体
669	2025-07-09	An Artificial Intelligence Pipeline for Hepatocellular Carcinoma: From Data to Treatment Recommendations 2025, International journal of general medicine IF:2.1Q2 DOI:10.2147/IJGM.S529322 PMID:40621598	research paper	本文介绍了一个用于肝细胞癌（HCC）的人工智能（AI）流程，从数据处理到治疗建议	提出了一个统一的AI流程，整合多模态数据（如影像、基因组和临床记录），应用于肿瘤检测、早期诊断、个性化治疗规划、药物开发及患者管理	面临数据质量、标准化和隐私等挑战	通过AI技术改善HCC的诊断、治疗和研究，提高患者预后和管理策略的有效性	肝细胞癌（HCC）患者	digital pathology	liver cancer	machine learning, deep learning, virtual screening, molecular modeling	NA	imaging, genomic, clinical records	NA
670	2025-07-09	BoKDiff: best-of-K diffusion alignment for target-specific 3D molecule generation 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf137 PMID:40621602	研究论文	介绍了一种名为BoKDiff的领域适应框架，用于基于目标蛋白3D结构的药物设计，通过结合多目标优化和Best-of-K对齐来增强配体生成	首次将Best-of-K对齐和Best-of-N采样策略整合到基于结构的药物设计中，提高了配体生成的多样性和质量	蛋白质-配体数据有限，对齐问题可能影响模型效果	提高基于目标蛋白3D结构的配体生成质量和实用性	配体分子	药物设计	NA	扩散模型，几何深度学习	DecompDiff	3D分子结构数据	CrossDocked2020数据集
671	2025-07-09	Correction: Deep learning radiomics based on multimodal imaging for distinguishing benign and malignant breast tumours 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1635819 PMID:40625355	correction	对一篇基于多模态成像的深度学习放射组学区分乳腺肿瘤良恶性的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	digital pathology	breast cancer	NA	deep learning	multimodal imaging	NA
672	2025-07-08	JuryFusionNet: a Condorcet's jury theorem-based CNN ensemble for enhanced monkeypox detection from skin lesion images 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-025-00355-5 PMID:40620825	研究论文	本文提出了一种基于Condorcet陪审团定理的CNN集成方法JuryFusionNet，用于从皮肤病变图像中增强猴痘检测	利用Condorcet陪审团定理(CDJT)融合CNN模型，提高准确率的同时降低计算复杂度，无需元学习器	需要验证在更大规模和多中心数据集上的泛化能力	提高猴痘皮肤病变图像的自动检测准确率	猴痘皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	迁移学习(TL)，挤压激励(SE)模块	CNN集成(DenseNet169, DenseNet201, MobileNet, ResNet50V2)	图像	MSID数据集770张图像(4类)，MSLD数据集3192个样本(2类)
673	2025-07-08	Hybrid simulation of breast CT for assessing microcalcification detectability 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22015 PMID:40621110	研究论文	开发了一种混合虚拟成像试验方法，用于评估乳腺CT中微钙化的可检测性	结合了射线追踪模拟投影图像与患者实际投影图像，并采用深度学习和人类观察者进行检测性能分析	未提及具体样本量或实验范围的局限性	评估乳腺CT成像系统在微钙化检测中的性能	乳腺CT扫描中的微钙化簇	数字病理学	乳腺癌	射线追踪、Feldkamp滤波反投影算法	DLMO (深度学习模型观察者)	图像	NA
674	2025-07-08	From data to precision: The transformative role of AI and machine learning in modern orthopaedic practice 2025-Oct, Journal of clinical orthopaedics and trauma DOI:10.1016/j.jcot.2025.103101 PMID:40620692	综述	本文探讨了人工智能和机器学习在现代骨科实践中的变革性作用	介绍了AI/ML在骨科诊断、预测分析和手术规划中的创新应用，如术后风险分层的预测算法、患者特异性植入物设计的生成模型以及术中引导的计算机视觉系统	未来应用需解决伦理、监管和互操作性挑战，并促进工程师、临床医生和数据科学家之间的跨学科合作	探讨AI/ML在骨科手术中的整合及其对个性化护理、手术精度和结果预测的变革潜力	骨科手术中的AI/ML应用	机器学习	骨科疾病	深度学习架构、计算机视觉系统	生成模型、预测算法	临床数据、图像数据	NA
675	2025-07-08	Mindset matters: exploring the link between mindsets, learning intentions, and performance in biomedical science students 2025-Sep-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00012.2025 PMID:40516929	研究论文	探讨生物医学科学学生的心态、学习意图与学术表现之间的关系	首次探索学生心态与学习意图之间的关系，并采用混合方法研究验证成长心态对学术表现的积极影响	样本仅限二年级生物医学科学学生，可能无法推广到其他年级或学科	研究心态对学习意图和学术表现的影响	256名二年级生物医学科学学生	教育心理学	NA	混合方法研究（定性与定量分析）	NA	问卷回答与学术成绩数据	256名二年级生物医学科学学生
676	2025-07-08	Deep Learning in Echocardiography for Enhanced Detection of Left Ventricular Function and Wall Motion Abnormalities 2025-Aug, Ultrasound in medicine & biology.. DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.03.015 PMID:40316488	系统综述	本文系统综述了深度学习在超声心动图中检测心血管异常的应用	探讨了深度卷积神经网络（DCNNs）在提高超声心动图诊断精度中的作用	数据多样性、图像质量以及深度学习模型的计算需求限制了其更广泛的临床应用	提高心血管疾病的早期检测和治疗效果	超声心动图数据	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	DCNNs	图像	29项研究
677	2025-07-08	An Explainable Connectome Convolutional Transformer for Multimodal Autism Spectrum Disorder Classification 2025-Aug, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500431 PMID:40621646	研究论文	提出了一种可解释的连接组卷积变换器（CCTF），用于多模态自闭症谱系障碍（ASD）分类	CCTF整合了功能性和结构性脑连接信息，采用连接组卷积嵌入模块和变换器编码器，提高了分类准确性和可解释性	多站点数据集成可能引入变异性，影响结果的准确性	开发一种自动化神经影像诊断工具，用于ASD分类	自闭症谱系障碍（ASD）患者	数字病理学	自闭症谱系障碍	fMRI和sMRI	Connectome Convolutional Transformer (CCTF)	神经影像数据	多站点ABIDE数据集
678	2025-07-08	AIoptamer: Artificial Intelligence-Driven Aptamer Optimization Pipeline for Targeted Therapeutics in Healthcare 2025-Jul-07, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.5c00343 PMID:40531093	研究论文	介绍了一种名为AIoptamer的人工智能驱动的适配体优化流程，用于加速适配体的发现和设计	结合人工智能与先进的计算方法，提出了一种新的适配体优化流程，显著减少了传统实验试错策略的依赖	未提及具体的实验验证或实际应用效果	优化适配体的发现和设计过程，提高效率和可扩展性	DNA或RNA适配体及其与宿主分子的复合物	机器学习	NA	AI-based models, CHIMERA_NA, PredPRBA, PDA-Pred, molecular dynamics (MD) simulations	深度学习, 机器学习	序列数据, 结构数据	NA
679	2025-07-08	Photon-counting micro-CT scanner for deep learning-enabled small animal perfusion imaging 2025-Jul-07, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade94b PMID:40578400	研究论文	介绍了一种用于小动物灌注成像的台式光子计数微CT扫描仪及其在深度学习中的应用	采用CdTe光子计数探测器，结合预训练的CNN进行降噪和灌注映射，提高了成像质量和分析效率	研究主要基于模型和小鼠实验，尚未在更广泛的动物模型或临床环境中验证	开发一种高分辨率、高通量的小动物灌注成像系统，用于临床前血管研究和疾病模型的时间分辨研究	小动物灌注成像	数字病理	NA	光子计数微CT扫描	CNN	图像	模型和小鼠实验
680	2025-07-08	Deep learning based time-dependent reliability analysis of an underactuated lower-limb robot exoskeleton for gait rehabilitation 2025-Jul-07, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine DOI:10.1177/09544119251349362 PMID:40621669	研究论文	本研究评估了一种用于步态康复的欠驱动可穿戴下肢外骨骼的可靠性，采用深度学习框架结合LSTM进行时间依赖性可靠性分析	使用LSTM增强的深度神经网络算法预测关节位移和末端执行器轨迹的时间依赖性可靠性，并结合条件概率方法完成系统可靠性评估	研究仅基于仿真运行，未涉及实际临床环境下的测试	评估下肢机器人外骨骼在步态康复中的时间依赖性可靠性	欠驱动可穿戴下肢外骨骼	机器人学	步态障碍	深度学习、LSTM、计算机辅助设计(CAD)	LSTM、深度神经网络	仿真数据	超过200次仿真运行