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
61	2025-09-27	Aerosol optical depth retrieval from Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS): Advancing the first hyperspectral geostationary air quality mission using deep learning 2025-Sep-24, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180535 PMID:40997388	研究论文	本研究提出基于深度学习的TabNet模型，用于从地球静止轨道环境监测光谱仪（GEMS）数据中反演气溶胶光学厚度（AOD）	首次将可解释表格学习网络（TabNet）应用于全球首颗地球静止轨道高光谱环境卫星的AOD反演，显著提升反演精度和效率	研究区域限定在亚太地区，未验证模型在全球其他区域的适用性	开发高精度、高效率的卫星气溶胶光学厚度反演方法	亚太地区大气气溶胶	机器学习	NA	深度学习、高光谱遥感	TabNet	高光谱辐射数据、气象数据、辅助变量	采用10折交叉验证（随机、空间和时间维度）
62	2025-09-27	An efficient dark spot detection method for offshore oil spill in SAR images based on edge-enhanced attention fusion 2025-Sep-24, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118748 PMID:40997542	研究论文	提出一种基于边缘增强注意力融合的SAR图像海上溢油黑斑检测方法EAF-Net	设计了残差瓶颈注意力模块(RBAM)增强边缘细节，提出增强通道融合模块(ECFM)实现深浅特征有效融合，并引入深度监督优化模块(DSRM)提升边缘提取精度	NA	提升SAR图像中海上溢油黑斑的边缘检测精度并减少检测时间	合成孔径雷达(SAR)图像中的海上溢油黑斑	计算机视觉	NA	深度学习	EAF-Net（包含RBAM、ECFM、DSRM模块的编码器-解码器网络）	SAR图像	PALSAR和Sentinel-1数据集
63	2025-09-27	Identifying an optimal perturbation to induce a desired cell state by generative deep learning 2025-Sep-24, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101405 PMID:40997798	研究论文	提出基于生成式深度学习的PAIRING方法，用于识别诱导细胞达到目标状态的最优扰动	通过潜在空间分解细胞状态为基底状态和扰动效应，首次实现基于生成模型的细胞状态定向调控	NA	开发识别最优细胞扰动的方法以实现目标细胞状态的定向诱导	细胞状态（特别是结直肠癌细胞）	机器学习	结直肠癌	生成式深度学习	生成模型	转录组数据	NA
64	2025-09-27	Causal deep learning for real-time detection of cardiac surgery-associated acute kidney injury: derivation and validation in seven time-series cohorts 2025-Sep-24, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.100901 PMID:40998651	研究论文	开发名为REACT的因果深度学习架构，用于心脏手术相关急性肾损伤的实时检测	将1328个输入变量简化为6个关键因果因素，实现精确动态预测，比指南推荐方法平均提前16.35小时检测到CSA-AKI	回顾性模型开发和前瞻性验证研究，需要进一步验证在不同医疗机构的普适性	开发能够实现CSA-AKI精确动态预测的因果深度学习模型	接受重大开胸心脏手术的成年患者（年龄≥18岁）	机器学习	心血管疾病	因果深度学习	REACT（因果深度学习架构）	电子健康记录时间序列数据	最终推导队列包含14,513名患者，外部验证数据集包含中国20,813名患者和美国28,023名患者
65	2025-09-27	Automated Coronary Artery Calcium Scoring Using Deep Learning: Validation Across Diverse Chest CT Protocols 2025-Sep-24, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.09.009 PMID:40998657	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的全自动冠状动脉钙化评分模型，适用于不同胸部CT扫描协议	首次提出工作流就绪的协议无关深度学习模型，在常规非门控胸部CT上实现全自动钙化评分	单中心回顾性研究，需进一步外部验证	开发自动化冠状动脉钙化评分工具以改善心血管疾病风险分层	无动脉粥样硬化心血管疾病患者的胸部CT扫描图像	数字病理	心血管疾病	深度学习	DL-based CAC分割模型	CT图像	2132例胸部CT扫描（来自单一大学医院2013-2023年数据）
66	2025-09-27	Understanding Cancer Survivorship Care Needs Using Amazon Reviews: Content Analysis, Algorithm Development, and Validation Study 2025-Sep-23, JMIR cancer IF:3.3Q2 DOI:10.2196/71102 PMID:40986859	研究论文	通过分析亚马逊健康产品评论来识别癌症幸存者的护理需求，并开发自然语言处理模型	首次将亚马逊消费者评论作为新型数据源用于癌症幸存者护理需求研究，并构建了公开可用的标注语料库	仅基于159条标注评论进行模型开发，样本规模有限	利用电商平台评论挖掘癌症幸存者的症状自我管理需求	亚马逊健康相关产品的消费者评论	自然语言处理	癌症	深度学习、大语言模型(LLM)、主题建模、情感分析	BERT、GPT-4	文本	4703个包含癌症提及的句子（来自3349条评论，涉及2589种产品），其中159条评论进行人工标注
67	2025-09-27	A modified vision transformer framework for image-based land cover segmentation in rural architectural design and planning 2025-Sep-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19234-w PMID:40987770	研究论文	提出一种基于改进视觉Transformer的深度学习框架，用于农村建筑设计与规划中的图像土地覆盖分割	采用改进萤火虫算法优化的鲁棒视觉Transformer架构，通过自注意力机制捕捉全局空间区域互依赖性	仅使用单一数据集(EuroSAT)验证，图像分辨率固定为64×64像素	开发精准的土地覆盖分割系统以支持农村可持续发展规划	卫星图像中的土地覆盖类型（年度作物、森林、草本植被等）	计算机视觉	NA	改进萤火虫算法、Monte Carlo模拟	改进视觉Transformer	卫星图像	27,000个地理参考样本，包含10类平衡的土地覆盖类型
68	2025-09-27	Exploring the role of preprocessing combinations in hyperspectral imaging for deep learning colorectal cancer detection 2025-Sep-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20735-x PMID:40987788	研究论文	本研究比较了不同预处理技术组合对高光谱成像在深度学习结直肠癌检测中性能的影响	系统探索了高光谱数据在空间和光谱维度上的多种预处理组合，并分析了数据不平衡问题的解决策略	血液过滤和反射光过滤均未产生显著效果，噪声降低意外导致性能下降	优化高光谱成像的预处理流程以提升深度学习癌症诊断性能	结直肠癌组织的高光谱图像数据	医学影像分析	结直肠癌	高光谱成像技术	深度学习模型	高光谱图像	NA
69	2025-09-27	Multi-label machine learning for power forecasting of a grid-connected photovoltaic solar plant over multiple time horizons 2025-Sep-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20251-y PMID:40987842	研究论文	本研究利用多种机器学习算法对并网光伏电站的直流和交流功率进行多标签多时间尺度预测	首次系统比较九种机器学习算法在光伏功率多时间尺度预测（24小时/一周/一月/突变工况）中的性能，并实现直流/交流功率的多标签联合预测	仅基于单一电站的一年期数据验证，未考虑不同地理气候条件的普适性	提升光伏电站并网功率预测精度以优化电网调度效率	建筑一体化光伏电站的直流光伏功率和交流并网功率	机器学习	NA	传感器数据采集与多算法机器学习	LR, PR, NN, DL, GBT, RF, DT, k-NN, SVM	时间序列传感器数据（辐照度/环境温度/风速/电池板温度）	一年期实时传感器数据集，包含四种测试场景（24小时/一周/一月/突变工况）
70	2025-09-27	Artificial intelligence in healthcare and medicine: clinical applications, therapeutic advances, and future perspectives 2025-Sep-23, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03196-w PMID:40988064	综述	本文综述人工智能在医疗健康领域的临床应用、治疗进展和未来前景	全面探讨AI作为变革性工具在解决全球医疗系统挑战中的多维度应用潜力	NA	分析AI在医疗领域的应用价值及实施策略	全球医疗系统和AI技术应用	医疗人工智能	NA	机器学习和深度学习	NA	电子健康记录、医学影像、基因组数据	NA
71	2025-09-27	Multimodal AI-based risk stratification for distant metastasis in nasopharyngeal carcinoma 2025-Sep-23, ESMO open IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.esmoop.2025.105809 PMID:40997749	研究论文	开发并验证基于多模态深度学习的GNPC风险评分系统，用于预测鼻咽癌患者的远处转移风险	首次将组织病理学图像表示为图结构以捕捉空间背景和肿瘤异质性，并整合临床信息构建多模态深度学习模型	研究队列数量有限（两个独立队列），需要更大规模的外部验证	开发预测鼻咽癌远处转移风险的深度学习风险分层工具	鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	深度学习、图神经网络、组织病理学图像分析	多模态深度学习模型（图神经网络）	组织病理学图像、临床数据	1949名患者来自两个独立队列
72	2025-09-27	Artificial intelligence-enabled electrocardiography for risk prediction in chronic liver disease: A systematic review 2025-Sep-23, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133926 PMID:40997956	系统综述	评估人工智能心电图在慢性肝病患者风险预测中的性能与临床效用	首次系统评估AI-ECG模型在慢性肝病多重并发症（肝硬化、食管静脉曲张、MASLD）风险预测中的综合表现	纳入研究数量有限（4项），模型敏感性与特异性仍需提升才能投入临床常规使用	探索人工智能增强心电图在慢性肝病风险分层中的临床应用价值	慢性肝病患者群体（涵盖肝硬化、食管静脉曲张、代谢功能障碍相关脂肪性肝病）	医疗人工智能	慢性肝病	机器学习算法、深度学习（卷积神经网络）	AI-ECG-Cirrhosis模型、CNN模型、DULCE模型	12导联心电图数据、临床参数（血小板计数、年龄、BMI等）	133,408名参与者
73	2025-09-27	Deep Learning for Standardized Head CT Reformatting: A Quantitative Analysis of Image Quality and Operator Variability 2025-Sep-23, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.09.016 PMID:40998241	研究论文	验证深度学习基础模型在头部CT标准化重建中的性能，并与人工重建进行质量、速度和变异性的定量比较	首次使用深度学习基础模型实现头部CT的自动化标准化重建，并系统量化人工重建的质量变异性和操作员差异	研究仅基于单中心数据，未评估模型在不同扫描仪品牌和协议下的泛化能力	验证AI模型在头部CT标准化重建中的准确性和一致性，评估人工重建的变异因素	1,763例连续非增强头部CT检查	医学影像分析	神经系统疾病	深度学习基础模型	深度学习基础模型	CT影像	1,763例头部CT检查（其中100例用于模型验证）
74	2025-09-27	Docking With Rosetta and Deep Learning Approaches in CAPRI Rounds 47-55 2025-Sep-22, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70016 PMID:40980933	研究论文	结合Rosetta对接方法和深度学习技术（AlphaFold2、IgFold、AlphaRED）参与CAPRI第47-55轮蛋白质相互作用预测挑战	开发了整合深度学习的对接流程，能更好地捕捉构象变化并改进抗体-抗原相互作用预测	对柔性复合物的预测性能仍然有限，准确预测CDR H3环和抗体-抗原结合界面仍具挑战性	提高蛋白质-蛋白质相互作用的盲预测准确性	多阶段组装体、抗体-抗原复合物、柔性界面等49个CAPRI靶标	计算生物学	NA	RosettaDock、ReplicaDock、SymDock、AlphaFold2、IgFold、AlphaRED	深度学习	蛋白质结构数据	49个CAPRI靶标蛋白
75	2025-09-27	Lightweight deep learning model for crime pattern recognition based on transformer with simulated annealing sparsity and CNN 2025-Sep-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07260-7 PMID:40983626	研究论文	提出一种融合Transformer与CNN的轻量级犯罪模式识别模型LCRNet，通过模拟退火稀疏化技术优化计算效率	在Transformer的多头自注意力机制中引入模拟退火稀疏化(SAS)，在保持精度的同时显著降低计算开销	模型可解释性有待加强，在资源受限环境中的适应性需进一步验证	为公共安全治理提供高效低耗的犯罪模式识别智能支持	洛杉矶真实犯罪数据	机器学习	NA	模拟退火稀疏化(SAS)	Transformer + CNN	犯罪数据	基于洛杉矶真实犯罪数据集进行实验和跨数据集测试
76	2025-09-27	Explainable AI-driven analysis of radiology reports using text and image data: An experimental study 2025-Sep-22, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/77482 PMID:40997754	研究论文	本研究评估可解释人工智能在解读放射学报告中的应用，旨在提升医疗从业者对AI辅助诊断的信心和理解	首次系统比较多种AI模型（包括传统机器学习、深度学习和Transformer模型）在放射学报告分析中的性能，并集成文本和图像数据的多模态分析	仅使用单一数据集（印第安纳大学胸部X射线数据集），样本规模有限且缺乏外部验证	通过可解释AI方法提升临床诊断中AI决策的透明度和可信度	胸部X射线影像及对应的放射学文本报告	自然语言处理	肺部疾病	机器学习、深度学习、Transformer模型	LSTM, GPT-2, T5, LLaMA-2, LLaMA-3.1, DenseNet121, DenseNet169, SHAP, LIME	文本、图像	3169份文本报告和6471张影像
77	2025-09-27	Generative Deep Learning Pipeline Yields Potent Gram-Negative Antibiotics 2025-Sep-22, JACS Au IF:8.5Q1 DOI:10.1021/jacsau.5c00602 PMID:41001631	研究论文	提出一种基于生成式深度学习的新型抗生素发现流程，成功获得针对革兰氏阴性菌的高效抗生素候选化合物	首次将化学语言模型与迁移学习相结合，生成结构新颖的抗生素候选分子，并通过实验验证其抗菌活性	仅针对有限数量的病原体进行了活性测试，化合物库规模相对较小	开发新型深度学习流程以加速抗生素发现，解决多重耐药菌危机	革兰氏阴性菌（包括耐甲氧西林金黄色葡萄球菌等耐药病原体）	机器学习	细菌感染	化学语言模型、迁移学习、预测建模	生成式深度学习模型	化学分子结构数据	40种先导化合物衍生物，其中30种对特定病原体显示活性
78	2025-09-27	An attention aided wavelet convolutional neural network for lung nodule characterization 2025-Sep-21, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106118 PMID:40997672	研究论文	提出一种结合小波变换和注意力机制的双通路深度学习框架，用于肺结节良恶性分类	首次将可训练小波块与CNN结合进行多分辨率分析，并引入CBAM注意力机制增强特征判别能力	仅使用公开数据集验证，未提及临床前瞻性验证结果	开发高精度计算机辅助诊断系统改善肺结节分类性能	肺部CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	高分辨率CT成像	CNN、小波神经网络、注意力机制	医学图像	LIDC-IDRI公开数据集和Kaggle DSB2017测试集
79	2025-09-27	Single-sequence deep learning delivers crystal-quality models of covalent K-Ras G12 hotspot complexes 2025-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.16.676163 PMID:41000783	研究论文	本研究验证了Chai-1工具在无需多序列比对的情况下，能够准确预测共价K-Ras(G12)热点突变体与抑制剂的复合物结构	首次证明单序列深度学习工具Chai-1可准确预测共价蛋白-配体复合物结构，相比传统方法提升效率约40倍	在捕捉离去基团、键属性和立体化学等化学细节方面存在局限	开发高效的共价药物复合物结构预测方法	K-Ras(G12C/D/S)突变体与共价抑制剂的复合物	计算生物学	癌症	深度学习结构预测	Chai-1	蛋白质序列和配体结构	多种化学结构多样的K-Ras(G12)抑制剂（包括ARS-853、BBO-8520等）
80	2025-09-27	CryoFSL: an annotation-efficient, few-shot learning framework for robust protein particle picking in cryo-EM micrographs 2025-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.19.677446 PMID:41000909	研究论文	提出一种基于少样本学习的冷冻电镜蛋白质颗粒识别框架CryoFSL，显著降低标注需求并提升低信噪比条件下的鲁棒性	基于SAM2架构设计分层适配器，实现仅需5张标注图像即可完成鲁棒颗粒识别，突破标注依赖与性能的权衡	未明确说明框架对极端低信噪比或特殊蛋白质结构的适应性限制	开发标注高效的冷冻电镜蛋白质颗粒自动识别方法	冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电镜成像技术	Few-shot Learning, SAM2	图像	少量标注图像（最低5张显微图像）