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
681	2025-05-28	A Large Language Model Outperforms Other Computational Approaches to the High-Throughput Phenotyping of Physician Notes 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417529	研究论文	本文比较了三种计算高通量表型分析方法，发现采用GPT-4的大型语言模型(LLM)表现最佳	首次比较了大型语言模型(LLM)、深度学习(DL)和机器学习(ML)在高通量表型分析中的性能，并证明LLM方法优于其他方法	研究仅针对医生笔记进行测试，未涉及其他类型的医疗数据	评估不同计算方法在电子健康记录(EHR)高通量表型分析中的性能	医生笔记中的患者体征和症状	自然语言处理	NA	GPT-4, 深度学习, 机器学习	LLM, DL, ML	文本	NA
682	2025-05-28	Narrative Feature or Structured Feature? A Study of Large Language Models to Identify Cancer Patients at Risk of Heart Failure 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417538	研究论文	本研究探讨了使用机器学习模型（包括传统ML、T-LSTM和大型语言模型）通过电子健康记录识别癌症患者中心力衰竭风险的方法	提出了从结构化医疗代码中提取的叙事特征，显著提高了特征密度和模型性能	研究仅基于单一医疗中心的数据，可能影响模型的泛化能力	提高癌症患者中心力衰竭风险的识别准确率，以改善癌症治疗效果和安全性	癌症患者（特别是肺癌、乳腺癌和结直肠癌患者）	自然语言处理	心血管疾病	电子健康记录分析	LLM（GatorTron-3.9B）、T-LSTM、SVM、BERT	文本（电子健康记录）	12,806名癌症患者（其中1,602名发展为心力衰竭）
683	2025-05-28	Deep Learning-based Time-to-event Analysis of Depression and Asthma using the All of Us Research Program 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417537	research paper	利用深度学习模型分析抑郁与哮喘之间的时间-事件关系，基于All of Us研究计划的大样本数据	首次在大型回顾性队列研究中应用深度学习模型分析抑郁与哮喘的关联，并采用SHAP值解释模型	深度学习模型在c-index上未超越传统的Cox比例风险模型	探究抑郁与哮喘之间的关联性	239,161名All of Us研究计划的参与者	machine learning	depression, asthma	DeepSurv, DeepHit, Cox Proportional Hazards模型	DeepSurv, DeepHit, CoxPH	医疗健康数据	239,161名参与者
684	2025-05-28	A Novel Sentence Transformer-based Natural Language Processing Approach for Schema Mapping of Electronic Health Records to the OMOP Common Data Model 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417570	research paper	该研究开发了一种基于Sentence Transformer的自然语言处理方法，用于将电子健康记录（EHR）中的药物相关概念映射到OMOP通用数据模型（CDM）中的标准概念	提出了一种基于transformer的NLP模型，在EHR到OMOP CDM的标准化映射任务中表现优于现有方法，包括最先进的大型语言模型和广泛使用的模式映射软件	仅针对药物相关概念进行了验证，未涉及其他类型的EHR数据	开发自动化方法以实现电子健康记录到通用数据模型的标准化映射	电子健康记录中的药物相关概念	natural language processing	NA	transformer-based NLP	Sentence Transformer	text	2个大型公开数据集，包括200种最常见药物和200种随机药物的映射验证
685	2025-05-28	Update on muscle imaging in myositis 2023-11-01, Current opinion in rheumatology IF:5.2Q1 DOI:10.1097/BOR.0000000000000975 PMID:37656661	综述	本文探讨了MRI、超声和PET/CT在肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）的检测、诊断和管理中的最新进展	定量MRI提供了更客观、可能更敏感的肌肉脂肪浸润和炎症表征，剪切波弹性成像为研究IIM提供了新维度，PET/CT能够检测IIM相关恶性肿瘤	NA	探讨影像学技术在肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）中的应用进展	肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）患者	数字病理	肌炎	MRI、超声、PET/CT、剪切波弹性成像	NA	影像数据	NA
686	2025-05-28	Machine learning applications and challenges in graft-versus-host disease: a scoping review 2023-11-01, Current opinion in oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1097/CCO.0000000000000996 PMID:37820094	综述	本文综述了人工智能（AI）特别是机器学习（ML）在移植物抗宿主病（GVHD）风险评估、诊断和个性化治疗中的应用潜力	ML算法在异基因造血干细胞移植供体选择中优于传统多变量统计模型，并能通过建模时间序列数据进行动态风险评估，深度学习模型能准确识别慢性GVHD影响的皮肤区域	需要大规模、多中心合作开发可推广的ML模型，并在AI广泛应用于GVHD护理前解决严格的伦理准则实施等关键问题	探讨AI特别是ML在GVHD风险评估、诊断和个性化治疗中的应用	移植物抗宿主病（GVHD）	机器学习	移植物抗宿主病	机器学习（ML）、深度学习、Q-learning、深度强化学习	深度学习模型、Q-learning、深度强化学习	时间序列数据、图像数据	NA
687	2025-05-28	MRI-based Deep Learning Assessment of Amyloid, Tau, and Neurodegeneration Biomarker Status across the Alzheimer Disease Spectrum 2023-10, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.222441 PMID:37815445	research paper	该研究利用深度学习和MRI数据预测阿尔茨海默病中PET确定的淀粉样蛋白、tau蛋白和神经退行性生物标志物状态	首次使用深度学习结合MRI和常规诊断数据非侵入性地预测ATN生物标志物状态，避免了PET的高成本和电离辐射	研究为回顾性设计，需要在前瞻性队列中验证模型的泛化能力	开发基于MRI的深度学习方法替代PET进行阿尔茨海默病ATN生物标志物分类	阿尔茨海默病患者	digital pathology	geriatric disease	PET扫描、MRI扫描	CNN与逻辑回归结合的混合模型	医学影像(MRI/PET)与临床数据	2099对淀粉样蛋白PET-MRI数据(75±10岁)、557对tau蛋白PET-MRI数据(75±7岁)、2768对FDG PET-MRI数据(75±7岁)
688	2025-05-28	A Hybrid Deep Learning Approach to Identify Preventable Childhood Hearing Loss 2023 Sep-Oct 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001380 PMID:37318215	研究论文	本研究评估了一种混合深度学习模型在自动化鼓室图分类中的应用，以促进资源有限社区中由非专业人员指导的鼓室测听	开发了一种混合深度学习模型，用于自动化鼓室图分类，其性能优于内置分类器和基于临床推荐规范值的决策树	研究样本主要来自阿拉斯加农村地区的 underserved 人群，可能限制了结果的普遍性	评估机器学习在自动化鼓室图分类中的效用，以促进资源有限社区中的听力筛查	1635名学龄儿童，来自阿拉斯加农村 underserved 人群	机器学习	儿童听力损失	混合深度学习模型	混合深度学习模型	鼓室图数据	1635名儿童，4810对鼓室图数据
689	2025-05-28	Deep learning-based Fast Volumetric Image Generation for Image-guided Proton FLASH Radiotherapy 2023-Jul-26, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3112632/v1 PMID:37546731	研究论文	开发了一种基于深度学习的快速体积图像生成框架，用于质子FLASH放射治疗中的图像引导	提出了一种结合正交kV X射线投影和深度学习的体积图像重建方法，用于质子FLASH放射治疗中的快速目标定位	研究仅针对30名肺癌患者的数据进行验证，样本量较小	开发一种快速体积图像重建框架，以支持质子FLASH放射治疗中的精确目标定位	肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习，X射线投影	DL	CT图像	30名肺癌患者，每人有包含十个呼吸阶段的四维CT数据集
690	2025-05-28	Cyclic peptide structure prediction and design using AlphaFold 2023-Feb-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.02.25.529956 PMID:36865323	研究论文	本文报道了修改AlphaFold网络以准确预测和设计环肽结构的方法	通过修改AlphaFold网络，实现了对环肽结构的准确预测和设计，并展示了高置信度预测结果与实验结构的匹配	可用于训练的环肽结构数据较少，可能限制了模型的泛化能力	开发深度学习方法来预测和设计环肽结构	环肽	机器学习	NA	AlphaFold	深度学习网络	蛋白质序列和结构数据	49个天然环肽案例，其中36个高置信度预测；设计了约10,000个候选结构，并对7个序列进行了X射线晶体结构验证
691	2025-05-27	CWBLS network and its application in portable spectral measurement 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126329 PMID:40347777	研究论文	提出了一种名为D-CWBLS网络的新方法，用于解决便携式近红外光谱中由于低信噪比和低重复性数据导致的回归模型精度和稳定性差的问题	D-CWBLS网络在BLS网络基础上进行了三方面改进：扩展网络结构以纳入近红外特征光谱带数据、通过添加Dropout层加深网络以优化结构并消除冗余信息、结合优化的特征节点权重矩阵和增强节点权重矩阵以消除训练过程中的随机性不确定性	NA	提高便携式近红外光谱设备在户外使用时的可靠性和适用性	便携式近红外光谱数据	机器学习	NA	近红外光谱	D-CWBLS网络	光谱数据	NA
692	2025-05-27	A novel CNN-LSTM model with attention mechanism for online monitoring of moisture content in fluidized bed granulation process based on near-infrared spectroscopy 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126361 PMID:40367754	研究论文	提出了一种结合CNN、LSTM和注意力机制的新型深度学习模型，用于流化床制粒过程中颗粒水分含量的在线监测	整合了CNN的空间特征提取能力、LSTM的序列处理能力和自注意力机制的全局相关性捕获能力，无需复杂的光谱预处理	未提及模型在其他工业过程中的泛化能力	优化流化床制粒过程中的水分含量监测方法	流化床制粒过程中的颗粒水分含量	机器学习	NA	近红外光谱	CNN-LSTM-Attention	光谱序列数据	未明确说明样本数量，仅提到校准集和验证集
693	2025-05-27	The vertices number determined SERS activity of polyhedra and the application in oral cancer detection based on deep learning 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126390 PMID:40373548	研究论文	本文研究了多面体顶点数对表面增强拉曼散射(SERS)活性的影响，并基于深度学习技术应用于口腔癌检测	发现局部电场极化方向顶点数较少的多面体可实现最大SERS活性，并将SERS技术与深度学习神经网络技术结合用于口腔癌临床检测	NA	研究多面体顶点数对SERS活性的影响及其在口腔癌检测中的应用	金纳米四面体SERS基底和口腔癌患者唾液样本	数字病理学	口腔癌	表面增强拉曼散射(SERS)技术, 有限差分时域(FDTD)模拟	深度学习神经网络	拉曼光谱数据	NA
694	2025-05-27	Deep learning-assisted 10-μL single droplet-based viscometry for human aqueous humor 2025-Sep-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117530 PMID:40359807	research paper	开发了一种基于深度学习的微流控粘度测量方法，用于测量人类房水的粘度	首次实现了对10微升人类房水粘度的测量，并观察到个体间约30%的差异	NA	优化青光眼治疗中的微管分流设计	人类房水	生物医学技术	青光眼	微流控技术	深度学习	视频或图像	10微升的人类房水样本
695	2025-05-27	Multi-modal multi-task deep neural networks for sleep disordered breathing assessment using cardiac and audio signals 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105932 PMID:40286704	研究论文	本文介绍了一种使用心脏和音频信号进行睡眠呼吸障碍评估的多模态多任务深度学习方法	结合心脏和音频信号，利用多模态数据融合提升睡眠呼吸障碍检测性能	样本量较小（161名受试者），且SDB严重程度分类的准确率有待提高（57.8%）	开发一种成本效益高且易于获取的睡眠呼吸障碍检测方法	睡眠呼吸障碍（SDB）患者	机器学习	睡眠呼吸障碍	多模态多任务深度学习	深度神经网络	心脏信号（心电图）和音频信号	161名受试者的夜间记录
696	2025-05-27	Using longitudinal data and deep learning models to enhance resource allocation in home-based medical care 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105953 PMID:40300486	研究论文	本研究利用纵向数据和深度学习模型优化家庭医疗资源分配	首次比较了Transformer、LSTM和GRU三种深度学习模型在家庭医疗阶段预测中的表现，并确定了5次就诊数据即可实现准确预测	研究数据仅来自台北市立医院，可能影响模型的泛化能力	通过AI预测家庭医疗阶段以优化医疗资源分配	家庭医疗患者	机器学习	老年疾病	深度学习	Transformer, LSTM, GRU	医疗记录	4,343名平均年龄85岁的患者
697	2025-05-27	Automatic and precise identification of volatile organic compounds from gas chromatography in prolonged atmospheric monitoring 2025-Aug-02, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466035 PMID:40373387	research paper	本研究提出了一种基于人工智能的模型ResGRU，用于自动精确识别气相色谱中的挥发性有机化合物（VOCs）	ResGRU模型在保留时间定位上的平均绝对误差为0.0144分钟，比传统机器学习或深度学习模型小2.76至38.19倍，且能精确识别微弱的色谱峰并对异常色谱图具有卓越的适应性	NA	为气相色谱数据的精确分析提供新方法，以更深入地探索VOCs污染的机制	挥发性有机化合物（VOCs）	machine learning	NA	gas chromatography	ResGRU	chromatographic data	来自中国上海、湖北和江苏四个监测站点的数据
698	2025-05-27	A subject transfer neural network fuses Generator and Euclidean alignment for EEG-based motor imagery classification 2025-Aug, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110483 PMID:40350042	research paper	提出了一种基于深度学习的迁移学习模型ST-GENN，用于改进脑机接口(BCI)中基于EEG的运动想象分类	结合生成器和欧几里得对齐的迁移学习模型，有效将源域数据分布迁移至目标域	未提及具体计算资源需求或模型训练时间	解决个体间EEG信号差异问题，提高BCI分类准确率	脑电信号(EEG)和运动想象分类	脑机接口	NA	迁移学习	ST-GENN (包含Generator和CAT分类器)	EEG信号	BCI competition IV 2a/2b和SHU数据集
699	2025-05-27	Machine learning techniques to predict diabetic ketoacidosis and HbA1c above 7% among individuals with type 1 diabetes - A large multi-centre study in Australia and New Zealand 2025-Jul, Nutrition, metabolism, and cardiovascular diseases : NMCD DOI:10.1016/j.numecd.2025.103861 PMID:39939258	research paper	该研究利用机器学习技术预测1型糖尿病患者的糖尿病酮症酸中毒(DKA)和HbA1c>7%的风险	首次在澳大利亚和新西兰的大型多中心临床数据集中应用深度学习模型预测DKA，并展示了较高的预测性能	研究仅基于澳大利亚和新西兰的数据，可能不适用于其他人群	开发有效的机器学习模型来预测1型糖尿病患者的不良结局风险	1型糖尿病患者	machine learning	diabetes	machine learning	Deep Learning, Support Vector Machine	clinical demographic and socio-economic data	13761名1型糖尿病患者
700	2025-05-27	Assessment of AI-accelerated T2-weighted brain MRI, based on clinical ratings and image quality evaluation 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112123 PMID:40315626	research paper	比较基于深度学习的MRI重建方法与传统T2加权脑MRI的临床评分和图像质量	首次评估商业化的深度学习MRI重建方法在临床环境中的表现	研究样本量有限，且仅在一台3T MRI扫描仪上进行	评估AI加速的T2加权脑MRI的临床应用价值	100名患有各种神经系统疾病的患者	医学影像分析	神经系统疾病	Deep Learning-based MRI reconstruction	深度学习模型	MRI图像	100名患者