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	2025-06-15	Screening of bioactive compounds and deep learning-driven quality control of Angong Niuhuang pills 2025-Jun-07, Journal of ethnopharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jep.2025.120095 PMID:40490229	研究论文	本研究通过筛选安宫牛黄丸中的生物活性化合物，并利用深度学习技术实现其质量控制	结合LC-MS、网络药理学和PLS分析筛选活性化合物，并采用BiGRU-MAR深度学习模型进行质量控制	未提及具体样本量及模型在其他中药复方中的泛化能力	建立安宫牛黄丸的科学化、标准化质量控制体系	安宫牛黄丸及其活性化合物	数字病理学	中风	LC-MS、网络药理学、PLS分析、NIR光谱	BiGRU-MAR	光谱数据	NA
682	2025-06-15	Towards prehospital risk stratification using deep learning for ECG interpretation in suspected acute coronary syndrome 2025-Jun-06, BMJ health & care informatics IF:4.1Q2 DOI:10.1136/bmjhci-2024-101292 PMID:40480678	研究论文	本研究开发并验证了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于疑似非ST段抬高急性冠脉综合征（NSTE-ACS）患者的风险分层，并与现有的院前诊断工具进行比较	首次将CNN应用于院前ECG解读，用于NSTE-ACS的风险分层，并展示了AI与临床风险评分结合可提高诊断性能	研究人群中心肌梗死患病率较高，可能影响诊断性能的评估	开发并验证AI模型用于院前NSTE-ACS的风险分层	疑似NSTE-ACS患者	数字病理学	心血管疾病	ECG解读	CNN	ECG数据	5645名疑似NSTE-ACS患者（外部验证队列754名）
683	2025-06-15	BaSbBS4: a record-high-performance birefringent crystal identified by a target-driven closed-loop strategy 2025-Jun-04, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01983d PMID:40510313	research paper	本文开发了一种目标驱动的闭环框架，用于高效发现潜在的双折射材料，并成功识别出一批优异的红外双折射晶体	提出了一种结合功能基团和晶体结构筛选、深度学习辅助高通量光学性质计算、针对性实验和机理研究的目标驱动闭环框架	NA	探索具有大双折射率和宽带隙的红外双折射材料，以满足高功率光电子应用的需求	红外双折射晶体，特别是含有平面[BS]和/或立体化学活性孤对电子（SCALP）基团（[SbS], [SnS]）的晶体	材料科学	NA	深度学习辅助高通量光学性质计算	NA	晶体结构数据、光学性质数据	一批含有[BS]和/或SCALP基团的红外双折射晶体（六种具有巨大双折射率Δ > 1.0，三种同时具有大双折射率Δ > 0.5和宽带隙 > 3.5 eV）
684	2025-06-15	Retinal Vessel Geometry and Retinal Abnormalities in Cerebral Autosomal Dominant Arteriopathy With Subcortical Infarcts and Leukoencephalopathy 2025-Jun-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.6.17 PMID:40488700	研究论文	研究CADASIL患者的视网膜血管几何形态和视网膜异常	使用基于深度学习模型的自动化视网膜血管几何评估程序，首次系统评估CADASIL患者的视网膜血管几何参数	样本量较小（35例患者和35例对照），且为回顾性研究	探讨CADASIL患者的视网膜血管几何形态和视网膜异常	35例CADASIL患者和35例正常对照	数字病理学	脑常染色体显性遗传动脉病伴皮质下梗死和白质脑病（CADASIL）	深度学习	深度学习模型	图像	35例CADASIL患者和35例正常对照
685	2025-06-15	From pixels to patients: the evolution and future of deep learning in cancer diagnostics 2025-Jun, Trends in molecular medicine IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.molmed.2024.11.009 PMID:39665958	评论	本文探讨了深度学习在癌症诊断中的演变和未来，从基于像素的图像分析转向更全面、以患者为中心的护理	强调了开发能够整合多种数据源的多模态大型语言模型，以提升癌症诊断的精确性和效率	未提及具体的技术实现细节或实验验证	探索深度学习在癌症诊断中的最新进展及其对医学影像解释和多模态数据整合的影响	深度学习模型及其在癌症诊断中的应用	数字病理学	癌症	NA	大型语言模型	多模态数据	NA
686	2025-06-15	Automated Deep Learning Phenotyping of Tricuspid Regurgitation in Echocardiography 2025-Jun-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2025.0498 PMID:40238103	research paper	开发了一个深度学习计算机视觉工作流程，用于识别彩色多普勒超声心动图视频并表征三尖瓣反流（TR）的严重程度	提出了一个自动化深度学习流程，用于识别和评估三尖瓣反流的严重程度，具有卓越的性能	研究仅基于特定医疗中心的数据，未考虑其他临床或人口统计学特征的排除标准	设计和评估一个深度学习计算机视觉工作流程，用于识别和评估三尖瓣反流的严重程度	彩色多普勒超声心动图视频	computer vision	cardiovascular disease	deep learning computer vision	deep learning	video	47,312项研究（2,079,898个视频）来自Cedars-Sinai医疗中心（2011-2021年），测试集包括2,462项研究（108,138个视频）和5,549项研究（278,377个视频）来自Stanford Healthcare
687	2025-05-01	BiaPy: accessible deep learning on bioimages 2025-Jun, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02699-y PMID:40301624	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
688	2025-06-15	Artificial Intelligence in Aesthetic Medicine: Applications, Challenges, and Future Directions 2025-Jun, Journal of cosmetic dermatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jocd.70241 PMID:40501296	综述	本文探讨了人工智能在美容医学中的应用、挑战及未来发展方向	深入分析了AI在面部分析、机器人辅助手术、预测性患者结果建模和个性化治疗规划中的创新应用，并探讨了伦理问题和监管挑战	存在训练数据偏见、AI决策透明度不足、监管审批不一致等问题，过度依赖AI可能削弱美容医学中以人为本的核心方法	评估人工智能在美容医学领域的应用潜力及其面临的伦理和监管挑战	美容医学中的AI技术应用	医疗人工智能	NA	机器学习（ML）、深度学习、计算机视觉	NA	医学图像、患者数据	NA
689	2025-06-15	Training Set Design for Uneven Illumination Correction in High-Resolution Whole Slide Images 2025-Jun, Journal of biomedical physics & engineering DOI:10.31661/jbpe.v0i0.2502-1890 PMID:40510308	research paper	本研究提出了一种新的训练集设计策略，用于高分辨率全切片图像中的不均匀光照校正	提出了一种新的训练集设计策略，优化神经网络性能并有效利用计算资源，确保整个WSI幻灯片上更均匀的校正	未具体提及样本量或实验验证的详细情况	提高深度学习模型在不均匀光照校正中的泛化能力和实用性	高分辨率全切片图像（WSI）	digital pathology	NA	deep learning	deep neural networks	image	NA
690	2025-06-15	AE-BoNet: A Deep Learning Method for Pediatric Bone Age Estimation using an Unsupervised Pre-Trained Model 2025-Jun, Journal of biomedical physics & engineering DOI:10.31661/jbpe.v0i0.2304-1609 PMID:40510303	research paper	本研究提出了一种基于无监督预训练模型的深度学习方法AE-BoNet，用于儿科骨龄评估	利用无监督预训练的自动编码器进行骨龄估计，解决了标记数据有限和手骨X光图像独特特征的挑战	未提及具体样本量外的其他限制	开发一种自动骨龄估计方法，减少对标记数据的依赖	儿科手骨X光图像	digital pathology	geriatric disease	autoencoder	AE-BoNet	image	Radiological Society of North America (RSNA) X-ray image collection
691	2025-06-15	A comprehensive dataset of mandarin leaf images for classification 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111685 PMID:40510633	研究论文	该研究致力于使用深度学习方法对柑橘叶进行分类	提供了一个全面的柑橘叶图像数据集，并采用深度学习方法进行分类，支持早期健康叶片的识别	数据集仅包含健康叶片图像，可能限制了在病害叶片分类上的应用	提升柑橘叶分类技术，支持农业领域的自动化系统开发	柑橘叶片	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	1917张原始图像和8000张增强图像
692	2025-06-15	An annotated image dataset of urban insects for the development of computer vision and deep learning models with detection tasks 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111673 PMID:40510639	research paper	该研究创建了一个用于开发计算机视觉和深度学习模型的带注释的城市昆虫图像数据集	提供了一个大规模、高分辨率的城市昆虫图像数据集，包含超过25,000个注释，用于开发昆虫识别算法	数据集仅包含通过UV光陷阱捕获的昆虫，可能无法涵盖所有城市昆虫种类	开发用于自动检测城市昆虫多样性或害虫控制的深度学习模型	城市昆虫	computer vision	NA	UV光陷阱、高分辨率扫描	YOLO	image	超过25,000个注释的昆虫图像
693	2025-06-01	Letter to the Editor on "Deep Learning Algorithms to Predict Differential Renal Function <40% in Unilateral Hydronephrosis Based on Key Parameters of Urinary Tract Ultrasound" 2025-May-28, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.05.044 PMID:40447158	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
694	2025-06-15	Commercial Products Using Generative Artificial Intelligence Include Ambient Scribes, Automated Documentation and Scheduling, Revenue Cycle Management, Patient Engagement and Education, and Prior Authorization Platforms 2025-May-24, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2025.05.021 PMID:40419172	research paper	本文探讨了生成式人工智能在医疗保健领域的商业应用及其对临床工作流程的变革	重点介绍了大型语言模型(LLMs)在医疗保健中的新兴商业应用，如环境记录员、自动化文档和调度等	当前限制包括缺乏监管监督、现有偏见、与电子健康记录的互操作性不一致，以及由于对LLM输出缺乏信心导致的医生和利益相关者支持不足	研究生成式人工智能在医疗保健领域的应用及其潜在影响	商业生成式人工智能产品及其在医疗保健中的应用	natural language processing	NA	large language models (LLMs), deep learning	LLM	text	NA
695	2025-06-15	Federated prediction for scalable and privacy-preserved knowledge-based planning in radiotherapy 2025-May-20, ArXiv PMID:40470470	研究论文	开发了一个名为FedKBP+的联邦学习平台，用于放射治疗计划中的预测任务，以提高效率和保护数据隐私	提出了一个全面的联邦学习平台FedKBP+，支持集中式和完全分散式的联邦学习策略，并展示了其在多种预测任务中的高效性和鲁棒性	未明确提及具体局限性，但可能涉及在实际临床环境中的进一步验证需求	解决放射治疗计划中数据稀缺和异构性导致的模型泛化能力不足问题，同时保护患者数据隐私	放射治疗计划中的预测任务，包括3D剂量预测、脑肿瘤分割和器官分割	机器学习	脑肿瘤	联邦学习（FL）	SA-Net, FedAvg, FedProx, Gossip Contrastive Mutual Learning	医学影像数据	340例（OpenKBP Challenge）、227例（BraTS challenge）、384例（PanSeg dataset）
696	2025-06-15	VADEr: Vision Transformer-Inspired Framework for Polygenic Risk Reveals Underlying Genetic Heterogeneity in Prostate Cancer 2025-May-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.16.25327672 PMID:40463543	research paper	提出了一种基于Vision Transformer的框架VADEr，用于捕捉基因数据中的局部和全局交互，以预测前列腺癌的多基因风险	结合自然语言处理和计算机视觉技术，利用Vision Transformer架构捕捉基因变异间的复杂交互，并引入DARTH评分提供可解释的疾病风险驱动因素	研究仅针对前列腺癌，未验证在其他复杂疾病中的适用性	开发一种能够捕捉基因变异间复杂交互的多基因风险预测框架	前列腺癌（PCa）的多基因风险预测	machine learning	prostate cancer	Vision Transformer (ViT)	Transformer	genetic data	NA
697	2025-06-15	ProtFun: A Protein Function Prediction Model Using Graph Attention Networks with a Protein Large Language Model 2025-May-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.13.653854 PMID:40463264	研究论文	提出了一种名为ProtFun的多模态深度学习架构，用于预测蛋白质功能	结合蛋白质大型语言模型（LLM）嵌入和图注意力网络（GAT）来学习蛋白质嵌入，并与InterPro的蛋白质特征表示整合	未提及具体局限性	开发计算方法来自动预测蛋白质功能	蛋白质	机器学习	NA	蛋白质大型语言模型（LLM）、图注意力网络（GAT）	GAT	蛋白质序列数据	三个基准数据集
698	2025-06-15	Tracking Conditioned Fear in Pair-Housed Mice Using Deep Learning and Real-Time Cue Delivery 2025-May-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.10.653260 PMID:40463247	研究论文	该研究开发了一种基于深度学习的开源软件，用于在家庭笼环境中实时追踪配对饲养小鼠的条件恐惧行为	结合开源软件和深度学习姿态估计技术，在生态相关环境中研究小鼠的条件恐惧行为	研究仅关注小鼠模型，结果向人类PTSD的转化需要进一步验证	开发新工具研究创伤后应激障碍(PTSD)相关的恐惧行为	配对饲养的小鼠	数字病理学	创伤后应激障碍(PTSD)	深度学习姿态估计	深度学习模型	视频	多对小鼠(具体数量未明确说明)
699	2025-06-15	Distinct actin microfilament localization during early cell plate formation through deep learning-based image restoration 2025-May-08, Plant cell reports IF:5.3Q1 DOI:10.1007/s00299-025-03498-7 PMID:40335746	研究论文	通过基于深度学习的图像恢复技术，实现了高分辨率4D成像，揭示了Lifeact-RFP标记的肌动蛋白微丝在细胞板形成初期的独特定位及其作用	利用深度学习进行图像恢复，实现了最小光损伤的高分辨率4D成像，揭示了两种不同标记的肌动蛋白微丝在细胞板形成初期的不同定位模式	研究仅使用了转基因烟草BY-2细胞，可能不适用于其他植物细胞类型	探究肌动蛋白微丝在细胞板形成初期的定位和功能	转基因烟草BY-2细胞	计算机视觉	NA	深度学习图像恢复技术	深度学习	图像	转基因烟草BY-2细胞
700	2025-06-15	Predicting Respiratory Disease Mortality Risk Using Open-Source AI on Chest Radiographs in an Asian Health Screening Population 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240628 PMID:40172326	research paper	评估开源深度学习算法CXR-Lung-Risk在亚洲健康筛查人群中预测呼吸系统疾病死亡风险的预后价值	使用开源深度学习算法CXR-Lung-Risk对亚洲人群进行呼吸系统疾病死亡风险分层，并通过纵向分析探索风险轨迹	单中心回顾性研究，样本量虽大但仅来自一个中心，可能影响结果的普遍性	评估CXR-Lung-Risk算法在预测呼吸系统疾病死亡风险中的预后价值	亚洲健康筛查人群的胸部X光片	digital pathology	lung cancer	deep learning	CXR-Lung-Risk	image	36,924名个体（中位年龄58岁，22,352名男性）