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
841	2025-06-10	Beyond accuracy: The need for explainable AI in biomedical voice technology 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110240 PMID:40379565	research paper	本文探讨了在生物医学语音技术中，除了准确性外，可解释AI的重要性	强调了在临床环境中，高表现深度学习模型的可解释性和透明度的重要性	未具体提及研究的局限性	研究生物医学语音技术中AI的可解释性需求	语音和声音作为非侵入性生物标志物	natural language processing	neurodegenerative and respiratory diseases, psychiatric and emotional disorders	NA	deep learning models	voice data	NA
842	2025-06-10	[Rapid identification and analysis of hemoglobin isoelectric focusing electrophoresis images based on deep learning] 2025-Jun, Se pu = Chinese journal of chromatography DOI:10.3724/SP.J.1123.2024.05012 PMID:40394749	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的目标检测算法，用于快速识别血红蛋白等电聚焦电泳图像中的条带，并进行定量和分类	采用YOLOv8模型直接输出电泳条带信息，不依赖专业人员经验，不受泳道变形或条带变形等因素影响，且无需pI标记物即可定性确定条带	模型训练仅使用了1665张无pI标记的血红蛋白IEF图像，可能在其他类型电泳图像上的泛化能力有限	开发一种快速、准确的血红蛋白等电聚焦电泳图像自动分析方法	血红蛋白等电聚焦电泳图像	数字病理学	成人地中海贫血	等电聚焦电泳(mIEF)	YOLOv8	图像	1665张无pI标记的血红蛋白IEF图像
843	2025-06-10	A hybrid protocol for peptide development: integrating deep generative models and physics simulations for biomolecular design targeting IL23R/IL23 2025-Jun, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144652 PMID:40419055	research paper	本文提出了一种结合深度生成模型和物理模拟的混合协议，用于开发针对IL23R/IL23的生物分子设计	结合LSTM网络、GRU分类器和分子动力学模拟，开发了一种新型的抑制肽P4，其IC值为2 μM	未提及具体实验样本数量或进一步的临床前验证	开发针对IL23R/IL23轴的肽类调节剂，用于治疗自身免疫性疾病	白细胞介素-23受体（IL23R）及其相关细胞因子白细胞介素-23（IL23）	machine learning	autoimmune diseases	LSTM, GRU, molecular dynamics (MD) simulations	LSTM, GRU	molecular data	NA
844	2025-06-10	m6A-SPP: Identification of RNA N6-methyladenosine modification sites through multi-source biological features and a hybrid deep learning architecture 2025-Jun, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144789 PMID:40449782	研究论文	本文介绍了一种名为m6A-SPP的新型深度学习框架，用于有效预测RNA N6-甲基腺苷（m6A）修饰位点	结合了序列特征和RNA的物理化学特性，通过两个专门模块进行整合，并利用预训练的DNABERT和CNN进行序列表示处理	NA	准确预测m6A修饰位点，以理解其生物学功能及在疾病中的作用	RNA N6-甲基腺苷（m6A）修饰位点	自然语言处理	NA	深度学习	BERT, CNN	RNA序列数据	包含8种细胞系（如HEK293T和HeLa）和3种组织类型（包括脑、肝和肾）的数据集
845	2025-06-10	Network Occlusion Sensitivity Analysis Identifies Regional Contributions to Brain Age Prediction 2025-Jun-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70239 PMID:40470724	研究论文	该研究通过结合网络遮挡敏感性分析(NOSA)和精细人脑图谱，揭示了卷积神经网络(CNN)在脑龄预测中不同脑区的贡献	开发了可解释性方案NOSA结合精细人脑图谱，首次系统揭示了脑龄预测模型中各脑区的贡献模式	研究样本年龄范围有限(8-80岁)，未涵盖更广年龄段	提高脑龄预测模型的可解释性，识别关键贡献脑区	人脑结构和功能	数字病理学	老年疾病	深度学习	CNN	脑影像数据	训练集3054例，测试集555例(年龄8-80岁)
846	2025-06-07	Deep learning for microbiome-informed precision nutrition 2025-Jun, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf148 PMID:40475064	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
847	2025-06-10	PeruFoodNet: A unique dataset of traditional peruvian food for image recognition systems and allergenic ingredient inference 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111604 PMID:40486219	research paper	介绍了一个名为PeruFoodNet的数据集，包含4000张传统秘鲁菜肴的图片，用于图像识别系统和过敏成分推断	创建了一个独特的秘鲁菜肴数据集，可用于图像识别和过敏成分识别	数据集主要由作者自己拍摄，可能缺乏多样性	促进图像识别和分类研究，帮助识别菜肴中的过敏成分	传统秘鲁菜肴	computer vision	NA	Deep Learning	NA	image	4000张图片，涵盖40种最受欢迎的秘鲁菜肴，每种菜肴100张图片
848	2025-06-10	Investigation of Short-term Crystalline Lens Positional Shifts Following ICL Implantation Using SS-OCT Integrated With Multi-task Deep Learning 2025-Jun, Journal of refractive surgery (Thorofare, N.J. : 1995) DOI:10.3928/1081597X-20250506-06 PMID:40488484	research paper	研究使用SS-OCT结合多任务深度学习评估ICL植入后短期晶状体位置变化	首次结合SS-OCT和多任务深度学习定量评估ICL植入后晶状体倾斜和偏心变化	样本量较小(42眼)，仅评估短期(1周内)变化	评估ICL植入对晶状体位置的短期影响	26名患者(42眼)的ICL植入手术前后晶状体位置	digital pathology	ophthalmic disease	SS-OCT	multi-task deep learning	medical image	42 eyes from 26 patients
849	2025-06-10	Insights into "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis" 2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.04.046 PMID:40450446	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
850	2025-06-10	Response to Letter to the Editor regarding "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis" 2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.05.012 PMID:40450443	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
851	2025-06-10	Machine Learning and Deep Learning Techniques for Prediction and Diagnosis of Leptospirosis: Systematic Literature Review 2025-May-29, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/67859 PMID:40440642	系统性文献综述	本文通过系统性文献综述评估了机器学习和深度学习技术在预测和诊断钩端螺旋体病中的应用	首次系统性地总结了ML和DL在钩端螺旋体病预测与诊断中的应用情况，并分析了算法性能、数据来源和验证方法	纳入研究的样本量较小（17篇），且大多数研究使用私有数据集（65%），缺乏公开数据集的应用	评估机器学习和深度学习技术在钩端螺旋体病预测和诊断中的应用效果	钩端螺旋体病的预测和诊断	机器学习	钩端螺旋体病	机器学习(ML)和深度学习(DL)	支持向量机、人工神经网络、决策树、CNN（特别是U-Net CNN）	临床记录、医院数据、区域监测系统数据	17项研究（从374篇初筛文献中筛选）
852	2025-06-10	PathoGraph: A Graph-Based Method for Standardized Representation of Pathology Knowledge 2025-May-27, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04906-z PMID:40425649	研究论文	提出了一种基于图的知识表示方法PathoGraph，用于系统化组织病理学知识以促进其计算应用	PathoGraph能够全面且结构化地捕捉多尺度疾病特征及病理学家的专业知识，并通过大规模自动化构建验证其计算效用	NA	系统化组织病理学知识以促进其在数据驱动的生物医学研究和临床实践中的计算应用	病理学数据（包括切片和诊断报告）中的知识	数字病理学	肿瘤疾病	图表示方法	NA	图像、文本	NA
853	2025-06-10	A pediatric ECG database with disease diagnosis covering 11643 children 2025-May-26, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05225-z PMID:40419508	research paper	该研究提出了一个包含11643名0-14岁儿童的心电图数据库，用于心血管疾病的诊断	创建了一个专门针对儿童的心电图数据库，填补了现有数据集主要关注成人且缺乏疾病诊断信息的空白	数据仅来自郑州大学第一附属医院的住院儿童，可能不具有全国代表性	利用深度学习实现心电图智能诊断	0-14岁儿童的心电图数据	digital pathology	cardiovascular disease	ECG	NA	ECG records	11643名住院儿童，包含14190份心电图记录
854	2025-06-10	Identifying Disinformation on the Extended Impacts of COVID-19: Methodological Investigation Using a Fuzzy Ranking Ensemble of Natural Language Processing Models 2025-May-21, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73601 PMID:40397945	research paper	本研究开发了一个结合预训练语言模型和模糊排名集成方法的深度学习框架，用于检测与COVID-19长期影响相关的虚假信息	创新点在于将预训练语言模型与基于模糊排名的集成方法相结合，并引入重新参数化的Gompertz函数来分配模糊排名	研究仅基于文本内容进行训练，未考虑其他可能影响虚假信息检测的因素	开发一个鲁棒且可推广的深度学习框架，用于检测与COVID-19长期影响相关的虚假信息	与COVID-19长期影响相关的虚假信息	natural language processing	COVID-19	预训练语言模型(PLMs), 模糊排名集成方法	RoBERTa, DeBERTa, XLNet, HAN	text	566真实样本和2361虚假样本
855	2025-06-10	Prediction of Spontaneous Breathing Trial Outcome in Critically Ill-Ventilated Patients Using Deep Learning: Development and Verification Study 2025-May-21, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/64592 PMID:40397953	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的预测模型，用于预测重症监护患者自主呼吸试验（SBT）的结果	提出了一种新型的混合CNN-MLP深度学习架构，通过交替CNN和MLP层进行特征学习和融合，提高了模型的灵活性和预测准确性	研究数据来自台湾中部一家医疗中心，可能限制了模型的普遍适用性	开发人工智能预测模型，提高呼吸机脱机评估的准确性和效率	重症监护病房中20岁及以上、依赖呼吸机的患者	医疗人工智能	呼吸系统疾病	深度学习	混合CNN-MLP	临床记录数据	3686名患者，6536条SBT前临床记录
856	2025-06-10	Digital Biomarkers for Parkinson Disease: Bibliometric Analysis and a Scoping Review of Deep Learning for Freezing of Gait 2025-May-20, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71560 PMID:40392578	研究论文	本文通过文献计量分析和范围综述，评估了帕金森病数字生物标志物的研究现状、热点及未来趋势，并系统回顾了用于冻结步态（FOG）数字生物标志物的深度学习模型	结合文献计量分析和范围综述方法，全面评估帕金森病数字生物标志物研究，并聚焦于FOG的深度学习模型	跨学科和跨机构合作不足，相关项目缺乏企业资助，FOG深度学习模型缺乏外部验证和标准化性能报告	评估全球帕金森病生物标志物研究的现状、热点和未来趋势，并系统回顾FOG数字生物标志物的深度学习模型	帕金森病数字生物标志物，特别是冻结步态（FOG）的深度学习模型	数字病理学	帕金森病	深度学习	CNN或基于CNN的架构	数字生物标志物数据	文献计量分析包含750项研究，范围综述包含40项研究，涉及3700名研究人员
857	2025-06-10	scPrediXcan integrates deep learning methods and single-cell data into a cell-type-specific transcriptome-wide association study framework 2025-May-14, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100875 PMID:40373737	research paper	该研究提出了一种名为scPrediXcan的方法，将深度学习和单细胞数据整合到细胞类型特异性转录组范围关联研究框架中	scPrediXcan整合了先进的深度学习方法和单细胞数据，提高了细胞类型特异性基因表达的预测准确性，并捕捉了线性模型忽略的复杂基因调控规律	NA	提高转录组范围关联研究（TWAS）在细胞水平上识别疾病机制的能力	2型糖尿病（T2D）和系统性红斑狼疮（SLE）	machine learning	type 2 diabetes, systemic lupus erythematosus	single-cell data, deep learning	ctPred	single-cell expression data	NA
858	2025-06-10	FastConformation: A Standalone ML-Based Toolkit for Modeling and Analyzing Protein Conformational Ensembles at Scale 2025-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.09.653048 PMID:40463224	研究论文	介绍了一个名为FastConformation的Python应用程序，用于建模和分析蛋白质构象集合	集成了MSA生成、AF2结构预测和蛋白质构象交互分析，提供用户友好的GUI界面，支持非编程背景的研究人员使用	未明确提及样本量或具体性能比较数据	开发一个高效、易用的工具来预测和分析蛋白质构象集合	蛋白质构象集合，包括Abl1激酶、LAT1转运体和CCR5受体等	结构生物学	NA	AlphaFold 2 (AF2), 多序列比对(MSA)	深度学习	蛋白质序列和结构数据	NA
859	2025-06-10	A New Biomarker of Aging Derived From Electrocardiograms Improves Risk Prediction of Incident Cardiovascular Disease 2025-May-13, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.101764 PMID:40367762	research paper	研究评估了从心电图深度学习算法中得出的心血管老化生物标志物δ-age在提高心血管疾病初级预防模型性能中的潜在价值	引入了一种新的心血管老化生物标志物δ-age，通过深度学习算法从12导联心电图中预测年龄差异，并验证其在心血管疾病风险预测中的增量价值	研究样本仅来自挪威Tromsø研究，可能限制了结果的普遍性	评估δ-age生物标志物在心血管疾病初级预防风险预测模型中的增量价值	7,108名挪威Tromsø研究的男性和女性参与者	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	深度学习算法	electrocardiograms	7,108名参与者（155例心肌梗死和141例中风病例）
860	2025-06-10	AI-Driven Dental Caries Management Strategies: From Clinical Practice to Professional Education and Public Self Care 2025-May-11, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.04.007 PMID:40354695	研究论文	本文综述了人工智能在龋齿管理中的应用，包括临床实践、专业教育和公众自我护理	探讨了AI在龋齿风险评估、图像分析、治疗计划制定以及口腔卫生教育中的创新应用	未具体提及研究的局限性	概述AI在个性化龋齿管理中的当前应用和潜力	龋齿患者、牙科专业人士及公众	数字病理	龋齿	机器学习和深度学习	NA	图像和患者数据	NA