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
8821	2025-01-31	Artificial Intelligence Applications to Measure Food and Nutrient Intakes: Scoping Review 2024-Nov-28, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54557 PMID:39608003	综述	本文通过范围综述，综合了现有关于使用人工智能工具评估食物和营养素摄入量的有效性、准确性及挑战的文献	探讨了人工智能在克服传统饮食评估方法局限性的潜力，并提供了当前优势和改进领域的见解	在适应多样食物类型、确保算法公平性和解决数据隐私问题方面仍存在挑战	评估人工智能工具在食物和营养素摄入量评估中的有效性和准确性	人类受试者的食物和营养素摄入量	自然语言处理	NA	深度学习（如卷积神经网络）、机器学习（如支持向量机）及混合方法	CNN, SVM	图像、声音、颌骨运动数据、文本数据	10至38,415名参与者
8822	2025-01-31	AI-Based Noninvasive Blood Glucose Monitoring: Scoping Review 2024-Nov-19, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/58892 PMID:39561353	综述	本文通过系统性范围综述，探讨了人工智能在无创血糖监测中的应用	首次系统性地综述了人工智能在无创血糖监测中的使用情况，并提出了标准化和规范化的需求	由于模型和输入数据的异质性，准确率范围较广，且研究质量平均为中等	探讨人工智能在无创血糖监测中的应用及其潜力	无创血糖监测技术及其相关人工智能模型	医疗人工智能	糖尿病	光学技术、电化学传感器、成像技术、混合技术、组织阻抗	随机森林、人工神经网络	非侵入性数据	33篇论文，涵盖2005年至2023年间的亚洲、美国、欧洲、中东和非洲的研究
8823	2025-01-31	Advancements in Using AI for Dietary Assessment Based on Food Images: Scoping Review 2024-Nov-15, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/51432 PMID:39546777	综述	本文综述了人工智能在基于食物图像的饮食评估中的应用进展	提供了AI在饮食评估中整合的最新概述，并以易于理解的方式呈现，讨论了系统的优缺点并提出了改进建议	技术性较强，可能对非技术背景的读者理解造成挑战	填补AI在饮食评估中应用的空白，提高图像辅助饮食评估（IADA）的准确性和在营养学界的采用率	食物图像	计算机视觉	NA	深度学习算法、多任务卷积神经网络、生成对抗网络	CNN, GAN	图像	84篇文章
8824	2025-01-31	Artificial Intelligence in Audiology: A Scoping Review of Current Applications and Future Directions 2024-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24227126 PMID:39598904	综述	本文综述了人工智能在听力学中的当前应用和未来发展方向	总结了人工智能在听力学中的最新进展，特别是过去四年中87.5%的相关文献	存在伦理和专业挑战，需要更大规模和多样化的数据收集以及生物伦理学研究	探讨人工智能在听力学实践中的潜力和挑战	听力学领域的研究和应用	自然语言处理	NA	机器学习、深度学习	逻辑回归、支持向量机、多层感知器、随机森林、深度信念网络、决策树、k近邻、LASSO、卷积神经网络、大语言模型	文本、图像	104篇文献
8825	2025-01-31	The global evolution and impact of systems biology and artificial intelligence in stem cell research and therapeutics development: a scoping review 2024-Nov-05, Stem cells (Dayton, Ohio) DOI:10.1093/stmcls/sxae054 PMID:39230167	综述	本文通过范围综述探讨了系统生物学（SysBio）和人工智能（AI）在干细胞研究和治疗开发中的全球演变和影响	揭示了AI和SysBio在干细胞研究中的全球演变和交叉增长，特别是过去十年中AI相关研究的指数增长	主要基于PubMed数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	探讨系统生物学和人工智能在干细胞研究和治疗开发中的贡献	干细胞研究	生物信息学	NA	系统生物学（SysBio）、人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	文献数据	2000年至2024年PubMed数据库中的相关文献
8826	2025-01-31	Prediction of cardiovascular markers and diseases using retinal fundus images and deep learning: a systematic scoping review 2024-Nov, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae068 PMID:39563905	综述	本文通过系统性范围综述，探讨了利用视网膜眼底图像和深度学习预测心血管风险标志物和疾病的研究现状	首次系统性综述了利用视网膜眼底图像和深度学习预测心血管风险的研究，揭示了该领域的进展和潜在改进方向	外部验证模型的研究较少（21%），且需要更多前瞻性研究和与传统风险因素的比较	评估利用视网膜眼底图像和深度学习预测心血管风险标志物和疾病的研究现状	视网膜眼底图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	24篇2018年至2023年发表的文章
8827	2025-01-31	Leveraging Artificial Intelligence and Data Science for Integration of Social Determinants of Health in Emergency Medicine: Scoping Review 2024-Oct-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/57124 PMID:39475815	综述	本文探讨了人工智能和数据科学在急诊医学中整合社会健康决定因素（SDOH）数据的潜力，并指出了未来研究的方向	首次系统性地评估了AI和数据科学在急诊医学中整合SDOH数据的应用，特别是机器学习和自然语言处理技术的使用	研究仍处于初期阶段，SDOH数据收集和算法优化需要进一步标准化和改进	探讨AI和数据科学在急诊医学中整合SDOH数据的潜力，以改善患者护理和减少健康差异	急诊科患者及其SDOH数据	自然语言处理	急诊医学	机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）	NLP、深度学习、模式匹配	文本	26项研究，其中9项专注于急诊科患者
8828	2025-01-31	Implications of Big Data Analytics, AI, Machine Learning, and Deep Learning in the Health Care System of Bangladesh: Scoping Review 2024-Oct-28, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54710 PMID:39466315	综述	本文通过范围综述，探讨了大数据分析（BDA）、人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）在孟加拉国医疗保健系统中的研究现状、应用及挑战	本文首次系统性地综述了BDA、AI、ML和DL在孟加拉国医疗保健系统中的研究现状和应用，填补了该领域的知识空白	研究仅涵盖了2000年至2023年间的英文文献，可能遗漏了其他语言或未发表的研究	旨在整理孟加拉国医疗保健系统中使用BDA、AI、ML和DL的现有研究，并分析这些技术在医疗研究中的局限性	孟加拉国医疗保健系统中的研究文献	机器学习	传染病、非传染性疾病、儿童健康、心理健康	大数据分析（BDA）、人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）	机器学习模型（ML）、深度学习模型（DL）	主要数据和次要数据	77篇研究文献
8829	2025-01-31	A Scoping Review of the Use of Artificial Intelligence in the Identification and Diagnosis of Atrial Fibrillation 2024-Oct-24, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm14111069 PMID:39590561	综述	本文综述了人工智能（AI）在心房颤动（AF）识别和诊断中的应用，特别是机器学习（ML）在临床环境中的应用	本文首次系统地综述了AI在AF诊断中的应用，特别是深度学习在自动提取特征方面的优越表现	综述仅基于30项研究，可能无法涵盖所有相关研究	旨在综合当前关于AI在AF识别和诊断中应用的知识	心房颤动（AF）的识别和诊断	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML），深度学习	深度学习	12导联和单导联心电图信号，光电容积描记法数据	2635篇文章初步筛选，最终纳入30项研究
8830	2025-01-31	Machine learning and deep learning models for the diagnosis of apical periodontitis: a scoping review 2024-Oct-18, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-05989-5 PMID:39419893	综述	本文评估了使用机器学习和深度学习模型诊断人类根尖周炎的现有文献	本文首次系统地评估了机器学习和深度学习在根尖周炎诊断中的应用，并指出了AI辅助诊断对临床医生诊断性能的积极影响	缺乏关于方法论和性能指标的标准报告，无法建立明确的AI诊断方法	评估机器学习和深度学习模型在根尖周炎诊断中的应用	人类根尖周炎	数字病理学	根尖周炎	机器学习和深度学习	ML/DL	牙科X光片	19篇相关文献
8831	2025-01-31	AI in Psoriatic Disease: Scoping Review 2024-Oct-16, JMIR dermatology DOI:10.2196/50451 PMID:39413371	综述	本文综述了人工智能在银屑病疾病中的应用，包括诊断和临床管理，并探讨了其适用性的局限性	本文首次系统性地回顾了人工智能在银屑病疾病中的应用，特别是在诊断、严重程度评估和治疗结果预测方面的潜力	人工智能在银屑病疾病中的应用存在验证和标准化问题，以及在特定人群（如深色皮肤患者）中的结果普遍性不足	探讨人工智能在银屑病疾病中的应用，以改善诊断率、准确评估严重程度和预测治疗结果	银屑病疾病患者	数字病理学	银屑病	机器学习和深度学习	NA	图像和患者注册数据	38篇相关论文
8832	2025-01-31	AI Applications in Adult Stroke Recovery and Rehabilitation: A Scoping Review Using AI 2024-Oct-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24206585 PMID:39460066	综述	本文通过AI技术对成人中风恢复和康复中的AI应用进行了范围审查，总结了704项研究的结果，识别了四个常见主题，并探讨了AI技术在中风康复中的应用进展	使用AI增强的多方法、数据驱动技术（包括主题和话题聚类）进行范围审查，识别了中风康复中AI应用的时间关联模式	研究仅限于截至2024年1月的同行评审文章，可能未涵盖最新的研究成果	识别和描述AI在成人中风恢复和康复中的应用研究，包括应用类别和技术进展	成人中风患者	自然语言处理	中风	AI增强的多方法、数据驱动技术，包括主题和话题聚类	监督学习、人工神经网络（ANN）、自然语言处理（NLP）	文本	704项研究
8833	2025-01-31	Use of artificial intelligence to support prehospital traumatic injury care: A scoping review 2024-Oct, Journal of the American College of Emergency Physicians open IF:1.6Q2 DOI:10.1002/emp2.13251 PMID:39234533	综述	本文通过范围综述探讨了人工智能在支持院前创伤护理中的应用	首次系统性地回顾了基于院前特征的人工智能模型在早期创伤护理中的应用	研究主要基于回顾性数据，且地理分布不均，主要集中在美国	评估人工智能模型在支持早期创伤护理中的应用	院前创伤患者	机器学习	创伤	机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）	支持向量机、逻辑回归、随机森林	文本、结构化数据	1050篇文献，其中49篇符合纳入标准
8834	2025-01-31	Artificial Intelligence (AI): A Potential Game Changer in Regenerative Orthopedics-A Scoping Review 2024-Oct, Indian journal of orthopaedics IF:1.1Q3 DOI:10.1007/s43465-024-01189-1 PMID:39324081	综述	本文旨在探讨人工智能在再生骨科不同治疗方法中的应用，通过综述过去十年的研究，分析了AI技术的现状、优势及局限性	本文首次系统性地综述了人工智能在再生骨科中的应用，并指出了其在未来研究中的潜力	AI在再生骨科中的临床应用仍面临一些伦理问题，需要进一步解决	探讨人工智能在再生骨科治疗中的作用	再生骨科治疗方法，如干细胞疗法、富血小板血浆疗法、生物支架植入物等	机器学习	骨科疾病	机器学习（ML）和深度学习（DL）	NA	NA	18项研究
8835	2025-01-31	Processing of Short-Form Content in Clinical Narratives: Systematic Scoping Review 2024-Sep-26, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/57852 PMID:39325515	系统范围综述	本文综述了临床叙述中短形式的类型及其自然语言处理（NLP）技术的应用，包括识别、扩展和消歧	系统性地总结了2018年至2023年间关于临床叙述中短形式处理的NLP技术，并指出了现有研究的不足和未来研究方向	临床短形式的定义不明确，影响了研究的可重复性和方法适用性；单字符缩写和非英语语言的临床叙述处理研究不足	综述临床叙述中短形式的类型及NLP技术在短形式处理中的应用	临床叙述中的短形式	自然语言处理	NA	自然语言处理（NLP）	规则基础方法、字符串相似性、向量表示、嵌入和深度学习	文本	19篇文章
8836	2024-10-01	From Voxel to Gene: A Scoping Review on MRI Radiogenomics' Artificial Intelligence Predictions in Adult Gliomas and Glioblastomas-The Promise of Virtual Biopsy? 2024-Sep-23, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12092156 PMID:39335670	综述	本文综述了深度学习在成人胶质瘤和胶质母细胞瘤的遗传特征中的应用，探讨了虚拟活检的潜力	本文介绍了从全卷积网络到更高级架构（如ResNet和DenseNet）的深度学习算法的演变，并探讨了其在预测个体遗传特征方面的潜力	研究结果显示，由于数据集小且同质化以及验证方法不一致，报告的性能存在显著差异，缺乏强有力的外部验证限制了模型的普遍性	评估深度学习在成人胶质瘤遗传特征中的应用现状，探讨这些技术在可靠虚拟活检中的潜力	成人胶质瘤和胶质母细胞瘤的遗传特征	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN, ResNet, DenseNet	图像	17项研究
8837	2025-01-31	Advances in Protein-Ligand Binding Affinity Prediction via Deep Learning: A Comprehensive Study of Datasets, Data Preprocessing Techniques, and Model Architectures 2024, Current drug targets IF:3.0Q2 DOI:10.2174/0113894501330963240905083020 PMID:39318214	综述	本文全面分析了蛋白质-配体结合亲和力预测（BAP）领域中最常用的数据集、数据预处理技术和深度学习模型架构，为该领域的研究提供了新的视角	填补了先前研究的空白，全面分析了常用数据集的质量和局限性，并对最新的深度学习方法进行了分类，提出了未来研究方向	数据质量、模型可解释性和可解释性等挑战仍然存在	提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和可靠性，以加速药物开发过程	蛋白质-配体结合亲和力预测	机器学习	NA	深度学习	图神经网络（GNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer	蛋白质-配体相互作用数据	NA
8838	2025-01-31	The application of explainable artificial intelligence (XAI) in electronic health record research: A scoping review 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241272657 PMID:39493635	综述	本文对可解释人工智能（XAI）在电子健康记录（EHR）研究中的应用进行了范围审查	首次全面评估了XAI方法在ML/DL模型中使用EHR数据的有效性，并识别了XAI方法在应用中的广泛差异和缺乏关键评估的问题	XAI方法的应用缺乏关键评估，报告方法不足，且对有效性和稳健性的评估不足	评估XAI方法在ML/DL模型中使用EHR数据的应用效果	电子健康记录（EHR）数据	机器学习	NA	NA	Extreme Gradient Boosting, Random Forest, SHAP, PDPs, LIME	表格数据	76篇出版物
8839	2025-01-31	A scoping review of magnetic resonance angiography and perfusion image synthesis 2024, Frontiers in dementia DOI:10.3389/frdem.2024.1408782 PMID:39588202	综述	本文探讨了人工智能在从现有神经解剖和神经血管采集数据中生成合成TOF-MRA和灌注相关图像的应用，以研究脑血管系统	利用深度学习技术从现有对比度生成合成医学图像，特别是TOF-MRA和灌注MRI图像，为脑血管研究提供新的视角	需要进一步研究以评估这些合成图像的敏感性和特异性，并确保其在不同人群中的适用性	研究人工智能在生成合成TOF-MRA和灌注相关图像中的应用，以增强脑血管研究	脑血管系统及其与阿尔茨海默病等疾病的关联	医学影像	阿尔茨海默病	深度学习	NA	医学影像	729项研究中的13项符合标准
8840	2025-01-31	Past, present, and future of electrical impedance tomography and myography for medical applications: a scoping review 2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2024.1486789 PMID:39726983	综述	本文综述了两种新兴的电阻抗技术：电阻抗肌电图（EIM）和电阻抗断层扫描（EIT），并探讨了它们在医学应用中的过去、现在和未来	总结了EIM和EIT技术的最新进展，特别是数字采集、处理算法和重建工具的应用，以及机器学习和深度学习在诊断、治疗计划和监测中的作用	未具体提及研究的局限性	探讨电阻抗技术在医学应用中的发展、算法、工具和数据集，为研究人员和临床医生提供有效使用和创新研究的信息	电阻抗肌电图（EIM）和电阻抗断层扫描（EIT）技术	医学成像	癌症、肺部疾病、神经肌肉疾病	电阻抗技术、电压控制电流源（VCCS）	NA	电阻抗数据	NA