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
7421	2025-04-19	A deep learning approach for blood glucose monitoring and hypoglycemia prediction in glycogen storage disease 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97391-8 PMID:40234688	研究论文	本研究利用深度学习算法预测糖原累积病患者的血糖水平及低血糖事件	首次使用连续血糖监测数据和深度学习模型预测糖原累积病患者的血糖水平	研究为回顾性研究，数据来源于单一医疗中心	开发算法以预测和管理糖原累积病患者的血糖波动	糖原累积病患者	机器学习	糖原累积病	连续血糖监测系统	PatchTST, LTSF N-Linear, TS Mixer	时间序列数据	在2020年8月至2024年2月期间于韩国延世大学原州Severance基督教医院住院或管理的糖原累积病患者
7422	2025-04-19	A prediction model of pediatric bone density from plain spine radiographs using deep learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96949-w PMID:40234697	研究论文	使用深度学习从脊柱平片预测儿童骨密度的模型	开发并验证了一种基于深度学习的模型，首次使用脊柱平片预测儿童骨密度，并成功分类低骨密度组	研究样本仅来自单一医院，可能存在选择偏差	通过深度学习模型预测和分类儿童骨密度，以改善高风险儿童群体的早期检测和骨骼健康管理	10-20岁的儿童和青少年	数字病理学	骨质疏松症	双能X射线吸收测定法和放射摄影	Yolov8和ResNet-18	图像	601名患者（平均年龄14岁4个月，276名男性）
7423	2025-04-19	CRISP: A causal relationships-guided deep learning framework for advanced ICU mortality prediction 2025-Apr-15, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02981-1 PMID:40234903	research paper	开发了一个基于因果关系的深度学习框架CRISP，用于提高ICU死亡率预测的准确性和泛化能力	利用原生反事实数据增强少数类样本，并结合因果结构构建患者表征，以提升预测稳定性	未明确提及具体局限性，但可能涉及模型在不同医疗环境中的进一步验证需求	开发具有更好泛化能力的ICU死亡率预测模型，以支持临床决策	ICU患者	machine learning	NA	深度学习	CRISP (Causal Relationship Informed Superior Prediction)	电子健康记录(EHRs)	69,190例ICU病例（来自MIMIC-III、MIMIC-IV和四川大学华西医院的数据集）
7424	2025-04-19	Prediction of postoperative intensive care unit admission with artificial intelligence models in non-small cell lung carcinoma 2025-Apr-15, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02553-z PMID:40234958	研究论文	使用深度学习模型预测非小细胞肺癌手术后重症监护病房的入院需求	首次将全连接神经网络算法应用于非小细胞肺癌手术后重症监护需求的预测	研究数据仅涵盖2001年至2023年的患者，可能无法反映最新医疗实践的变化	确定非小细胞肺癌手术后是否需要重症监护	953名非小细胞肺癌手术患者	数字病理学	肺癌	深度学习	Fully Connected Neural Network	临床、实验室、呼吸、肿瘤放射学和手术特征数据	953名患者
7425	2025-04-19	Diagnosis accuracy of machine learning for idiopathic pulmonary fibrosis: a systematic review and meta-analysis 2025-Apr-15, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02501-x PMID:40235000	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于图像的机器学习在特发性肺纤维化（IPF）及其亚型普通间质性肺炎（UIP）诊断中的准确性	首次通过荟萃分析全面评估了机器学习在IPF和UIP诊断中的表现，并与放射科医师/临床医生的诊断准确性进行了对比	需要未来多中心大规模研究来开发更智能的评估工具以提高临床诊断效率	评估基于图像的机器学习在特发性肺纤维化诊断中的效率	特发性肺纤维化（IPF）及其亚型普通间质性肺炎（UIP）	digital pathology	lung cancer	image-based machine learning	deep learning/other	image	NA
7426	2025-04-19	Deep learning enabled liquid-based cytology model for cervical precancer and cancer detection 2025-Apr-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58883-3 PMID:40222978	research paper	开发了一种基于深度学习的液体细胞学模型，用于宫颈癌前病变和癌症的检测	该深度学习模型在宫颈癌筛查或分诊中表现出色，性能优于细胞病理学家，且显著减少阅读时间	在社区筛查中，模型的灵敏度与高级细胞病理学家相当，但特异性有所降低	开发并验证一种深度学习模型，用于宫颈癌的筛查和分诊	17,397名女性的液体细胞学切片，并在10,826例额外病例中进行测试	digital pathology	cervical cancer	liquid-based cytology	DL model	image	17,397名女性的液体细胞学切片，10,826例测试病例
7427	2025-04-19	Diatom Lensless Imaging Using Laser Scattering and Deep Learning 2025-Apr-11, ACS ES&T water IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acsestwater.4c01186 PMID:40242343	研究论文	提出了一种利用激光散射和深度学习进行硅藻无透镜成像的新方法	结合激光散射和深度学习技术，实现了硅藻的无透镜成像及运动参数测定	未明确说明该方法在复杂海洋环境中的实际应用效果	开发一种用于海洋微生物原位成像和运动分析的新技术	硅藻及其他微型海洋生物	计算机视觉	NA	激光散射成像	深度学习	图像	硅藻土样品（具体数量未说明）
7428	2025-04-19	Evolution of computational techniques against various KRAS mutants in search for therapeutic drugs: a review article 2025-Apr-07, Cancer chemotherapy and pharmacology IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s00280-025-04767-8 PMID:40195161	综述	本文综述了针对不同KRAS突变体的计算技术在寻找治疗药物方面的演变	讨论了计算技术在发现KRAS抑制剂方面的最新突破，包括虚拟筛选、分子动力学模拟和分子对接等方法，以及机器学习和深度学习在抗KRAS药物开发中的新见解	需要未来研究来验证计算识别出的药物（如Afatinib和Quercetin）的实际潜力	探索针对不同KRAS突变体的治疗药物	KRAS突变体及其抑制剂	计算机辅助药物设计	癌症	虚拟筛选、分子动力学模拟、分子对接、机器学习和深度学习	NA	分子结构数据	NA
7429	2025-04-19	scAMZI: attention-based deep autoencoder with zero-inflated layer for clustering scRNA-seq data 2025-Apr-07, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11511-2 PMID:40197174	研究论文	提出了一种基于注意力自编码器和零膨胀层的新型深度学习模型scAMZI，用于单细胞RNA测序数据的聚类	结合了SimAM注意力模块、自编码器、ZINB模型和零膨胀层，能够更好地利用细胞特征和处理数据中的零值	未明确提及具体局限性	改进单细胞RNA测序数据的聚类方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	scRNA-seq	自编码器(带SimAM注意力模块和ZINB模型)	基因表达数据	14个基准scRNA-seq数据集(从数百到数万个细胞)
7430	2025-04-19	Novel Deep Learning Reconstruction to Augment Contrast Enhancement: Initial Evaluation 2025-Apr-07, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001755 PMID:40249273	研究论文	评估新型深度学习重建技术在增强CT图像对比度方面的效果	提出了一种新型深度学习重建方法，用于改善单能CT扫描的对比度增强效果	样本量较小（15名患者），且仅针对结直肠腺癌和肝转移患者	比较单能CT、双能CT与新型深度学习重建技术在图像质量上的差异	经活检证实的结直肠腺癌和肝转移患者	数字病理学	结直肠癌	深度学习重建技术	DL（深度学习）	CT图像	15名患者（13名男性，2名女性）
7431	2025-04-19	Visual search and real-image similarity: An empirical assessment through the lens of deep learning 2025-Apr, Psychonomic bulletin & review IF:3.2Q1 DOI:10.3758/s13423-024-02583-4 PMID:39327401	研究论文	利用深度卷积神经网络预测人类在真实视觉场景中搜索目标的效率，并验证Duncan和Humphreys提出的相似性原则	首次从生态学角度为相似性原则提供定量支持，揭示了目标-干扰物相似性(TD)和干扰物-干扰物相似性(DD)在神经网络不同层次的作用	实验室结果可能难以完全推广到真实世界场景	预测人类在视觉环境中搜索目标的效率	人类视觉搜索行为	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络	CNN	图像	NA
7432	2025-04-19	Leveraging Deep Learning for Immune Cell Quantification and Prognostic Evaluation in Radiotherapy-Treated Oropharyngeal Squamous Cell Carcinomas 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104094 PMID:39826685	研究论文	利用深度学习对放疗治疗的口咽鳞状细胞癌中的免疫细胞进行定量分析和预后评估	首次应用U-Net深度学习模型对免疫细胞密度进行定量分析，并比较了细胞计数法和面积法的预后价值	样本量较小（84例），且仅针对口咽鳞状细胞癌患者	开发标准化、经济有效的方法来研究头颈部鳞状细胞癌中的肿瘤免疫微环境（TIME）	口咽鳞状细胞癌（OPSCC）患者的预处理福尔马林固定石蜡包埋肿瘤活检样本	数字病理学	口咽鳞状细胞癌	免疫组织化学（CD3、CD8、CD20、CD163和FOXP3染色）	U-Net	图像	84例OPSCC患者的预处理肿瘤活检样本
7433	2025-04-19	Gait Video-Based Prediction of Severity of Cerebellar Ataxia Using Deep Neural Networks 2025-Apr, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.30113 PMID:39840857	研究论文	本研究利用深度学习模型通过步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	首次将姿态估计算法应用于步态视频中，预测小脑性共济失调的严重程度，并通过模型关注的关键视频片段评估病情	研究样本量较小，仅包括66名患者，且仅限于退行性小脑疾病患者	评估姿态估计算法是否能通过步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	66名退行性小脑疾病患者	计算机视觉	小脑性共济失调	姿态估计算法	深度学习模型	视频	66名患者
7434	2025-04-19	Microsatellite-Stable Gastric Cancer Can be Classified into 2 Molecular Subtypes with Different Immunotherapy Response and Prognosis Based on Gene Sequencing and Computational Pathology 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104101 PMID:39894411	research paper	该研究通过基因测序和计算病理学将微卫星稳定的胃癌分为两种分子亚型，并评估其对免疫治疗的响应和预后	开发了基于免疫相关基因（IRGs）的签名和基于Vision Transformer（ViT）的深度学习模型，用于微卫星稳定胃癌的亚型分类和预后预测	样本量相对较小（105例患者），且仅在TCGA和GEO数据库中进行验证	优化微卫星稳定胃癌的精准治疗和预后改善	微卫星稳定的胃癌患者	digital pathology	gastric cancer	RNA-sequencing, immunohistochemistry	Vision Transformer (ViT)	gene expression data, digital pathology slides	105例微卫星稳定的胃癌患者
7435	2025-04-19	An Overview and Comparative Analysis of CRISPR-SpCas9 gRNA Activity Prediction Tools 2025-Apr, The CRISPR journal DOI:10.1089/crispr.2024.0058 PMID:40151952	综述	本文综述并比较了基于机器学习和深度学习的CRISPR-SpCas9 gRNA活性预测工具的性能	系统评估了多种预测工具的性能，并创建了GuideNet资源门户网站以促进CRISPR数据集的共享	仅评估了七种工具，可能未涵盖所有现有方法	评估和比较CRISPR-SpCas9 gRNA活性预测工具的准确性和性能	CRISPR-SpCas9 gRNA活性预测工具	机器学习	NA	CRISPR-Cas9基因编辑技术	ML和DL模型	CRISPR数据集	九个CRISPR数据集，涵盖六种细胞类型和三个物种
7436	2025-04-19	Rethinking Domain-Specific Pretraining by Supervised or Self-Supervised Learning for Chest Radiograph Classification: A Comparative Study Against ImageNet Counterparts in Cold-Start Active Learning 2025-Apr, Health care science DOI:10.1002/hcs2.70009 PMID:40241982	research paper	比较监督学习和自监督学习的领域特定预训练在胸部X光分类中的效果，以及在冷启动主动学习中的表现	首次探索领域特定预训练模型在冷启动主动学习中的潜力，并比较其与通用预训练模型的性能	领域特定预训练模型在多数情况下未能超越通用预训练模型，且无法替代原始图像作为模型输入	评估领域特定预训练模型在冷启动主动学习中的效果	胸部X光图像	computer vision	psychiatric pneumonia, COVID-19	supervised learning, self-supervised learning	TXRV, REMEDIS	image	NA
7437	2025-04-19	Development and external multicentric validation of a deep learning-based clinical target volume segmentation model for whole-breast radiotherapy 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100749 PMID:40242807	研究论文	开发并外部多中心验证了一种基于深度学习的全乳放疗临床靶区分割模型	利用大型单中心数据集结合多中心数据进行模型开发和验证，实现了高精度的临床靶区分割	在其中一个中心（Inst 9）的数据上模型表现不佳，显示模型在特定条件下的泛化能力有限	优化放疗治疗并减少毒性，通过自动分割临床靶区和风险器官	1822名患者的计划CT数据（861例来自单一中心用于训练，961例来自8个中心用于验证）	数字病理	乳腺癌	深度学习	3D-Unet	CT图像	1822名患者的计划CT数据
7438	2025-04-19	[Three-Dimensional Reconstruction Technique and Its Application of Binocular Endoscopic Images Based on Deep Learning] 2025-Mar-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240293 PMID:40246717	研究论文	探讨基于深度学习的双目内窥镜图像三维重建关键技术及实现方法	应用深度学习技术显著提升三维重建的准确性和实时性	未提及具体实验数据或样本量	提升内窥镜图像三维重建质量，指导临床双目内窥镜图像重建技术的可持续发展	双目内窥镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
7439	2025-04-19	The Real-World Impact of Vestibular Schwannoma Fully Automated Volume Measures on the Evaluation of Size Change and Clinical Management Outcomes in a Multidisciplinary Meeting Setting 2025-Mar-25, The journal of international advanced otology IF:1.0Q3 DOI:10.5152/iao.2025.241693 PMID:40208025	research paper	研究探讨了在跨学科会议（MDM）准备阶段提供全自动化前庭神经鞘瘤体积测量对放射学结果和临床管理决策的影响	首次在真实世界的MDM环境中评估全自动化深度学习体积测量与线性尺寸测量对前庭神经鞘瘤大小变化分类和临床管理决策的影响	样本量较小（50名患者），且未证明自动化测量对临床管理决策有显著影响	评估全自动化体积测量在MDM准备阶段的应用效果	50名成人单侧散发性前庭神经鞘瘤患者	digital pathology	vestibular schwannoma	deep learning-based volume measurements	NA	MRI images	50名患者（24男，26女，平均年龄64.6岁），共57次MRI比较
7440	2025-04-19	Artificial intelligence-based diagnosis of breast cancer by mammography microcalcification 2025-Mar, Fundamental research IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.fmre.2023.04.018 PMID:40242534	研究论文	本文展示了一种基于深度学习的自动化管道，用于乳腺X光摄影中微钙化的检测和分类，以促进乳腺癌的早期诊断	该技术不仅能提供乳腺X光摄影的分类结果，还能标注特定的钙化区域，并探索了基于深度学习的病理亚型和雌激素受体分类的有效性	训练集和测试集的分类准确率分别为0.8124和0.7237，显示模型在测试集上的性能有所下降	开发一种自动化的人工智能系统，以辅助临床医生在乳腺癌筛查、诊断和治疗中做出判断并提高效率	乳腺X光摄影中的微钙化病变	数字病理学	乳腺癌	深度学习	深度学习管道	图像	4,810张乳腺X光片，包含6,663个基于活检结果的微钙化病变（3,301个恶性，3,362个良性）