深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
9701	2025-10-07	Imputing Single-Cell Protein Abundance in Multiplex Tissue Imaging 2024-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.05.570058 PMID:38106203	研究论文	本研究利用机器学习方法对多重组织成像数据中的单细胞蛋白质丰度进行插补	首次系统比较多种机器学习方法在单细胞蛋白质丰度插补中的表现，并创新性地整合细胞空间信息提升插补性能	研究基于乳腺癌队列数据，方法在其他癌症类型中的适用性需要进一步验证	解决多重组织成像技术中蛋白质检测限制问题，提升单细胞蛋白质丰度数据的完整性	乳腺癌患者组织样本中的单细胞蛋白质表达数据	机器学习	乳腺癌	多重组织成像	正则化线性回归,梯度提升回归树,深度学习自编码器	蛋白质表达数据,空间位置数据	乳腺癌队列的多重组织成像数据集	NA	自编码器	平均绝对误差	NA
9702	2025-10-07	Deep learning guided design of dynamic proteins 2024-Jul-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.17.603962 PMID:39071443	研究论文	开发了一种基于深度学习的动态蛋白质构象变化设计方法	首次实现了对蛋白质构象动态变化的精确设计，模拟自然界开关蛋白的信号传导机制	NA	设计具有可控构象动态变化的蛋白质	蛋白质构象变化和动态行为	机器学习	NA	深度学习，物理模拟	深度学习模型	蛋白质结构数据	4个验证结构	NA	NA	结构验证，微秒级转变观测	NA
9703	2025-10-07	Magnetic Resonance Imaging Images Based Brain Tumor Extraction, Segmentation and Detection Using Convolutional Neural Network and VGC 16 Model 2024-07-01, American journal of clinical oncology DOI:10.1097/COC.0000000000001097 PMID:38632686	研究论文	使用卷积神经网络和VGC 16模型从磁共振成像图像中提取、分割和检测脑肿瘤	提出结合两种CNN模型的混合方法，并采用预测平均交并比来识别失败案例	NA	开发自动诊断和检测脑肿瘤的系统	脑肿瘤患者的磁共振成像图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	医学图像	NA	MATLAB	VGC 16	准确率, 验证准确率, 验证损失, 平均交并比	NA
9704	2025-10-07	Artificial intelligence and machine learning in axial spondyloarthritis 2024-07-01, Current opinion in rheumatology IF:5.2Q1 DOI:10.1097/BOR.0000000000001015 PMID:38533807	综述	评估人工智能和机器学习在中轴型脊柱关节炎诊断与管理中的当前应用与前景	深入探讨深度学习在axSpA影像分析中的突破性应用，部分模型在检测骶髂关节炎等标志物方面达到或超越放射科医生水平	研究设计差异大、样本量有限且以回顾性单中心研究为主，限制结果普适性	探索AI/ML在axSpA医疗影像、预测建模和患者监测中的应用潜力	中轴型脊柱关节炎（axSpA）患者	机器学习	中轴型脊柱关节炎	X射线、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
9705	2025-10-07	Deep learning-based prediction of coronary artery calcium scoring in hemodialysis patients using radial artery calcification 2024 May-Jun, Seminars in dialysis IF:1.4Q3 DOI:10.1111/sdi.13191 PMID:38178376	研究论文	本研究开发基于桡动脉钙化的随机森林模型预测血液透析患者冠状动脉钙化评分	首次将桡动脉钙化指数与临床变量结合，使用随机森林模型预测冠状动脉钙化评分	样本量较小（118例患者），仅使用单一中心的患者数据	探索桡动脉钙化在预测血液透析患者冠状动脉钙化中的可行性	血液透析患者	机器学习	心血管疾病	超声检查、冠状动脉计算机断层扫描	随机森林, 逻辑回归	临床变量、影像数据	118例血液透析患者	NA	随机森林, 逻辑回归	敏感度, 特异度, 受试者工作特征曲线下面积	NA
9706	2025-10-07	Deep Learning Models for Predicting Hearing Thresholds Based on Swept-Tone Stimulus-Frequency Otoacoustic Emissions 2024 Mar-Apr 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001443 PMID:37990395	研究论文	本研究开发了基于扫频刺激频率耳声发射的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	首次将深度学习技术应用于扫频SFOAE数据来预测听力阈值，并设计了混合CNN与传统机器学习回归器的组合模型	样本量相对有限（562只耳朵），仅针对感音神经性听力损失进行研究	开发能够基于耳声发射定量预测听力阈值的深度学习模型	174只正常听力耳朵和388只感音神经性听力损失耳朵	机器学习	听力损失	扫频刺激频率耳声发射	CNN, 混合模型	生物医学信号	562只耳朵（174正常听力，388听力损失）	NA	CNN, CNN-KNN, CNN-SVM, CNN-RF	平均绝对误差, 标准误差	NA
9707	2025-10-07	Detection and position evaluation of chest percutaneous drainage catheter on chest radiographs using deep learning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0305859 PMID:39133733	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于在胸部X光片上自动检测经皮胸腔引流导管并评估导管位置	首次将深度学习应用于胸腔引流导管的自动检测和位置评估	回顾性研究，样本量相对有限（1217张X光片）	开发自动检测和评估胸腔引流导管位置的AI算法	胸腔引流导管及其位置	计算机视觉	胸腔疾病	胸部X光摄影	深度学习	医学影像	1217张胸部X光片（960名患者），其中937张位置正确，280张位置错误	NA	NA	准确率, 敏感性, 特异性, mAP50, 精确率, 召回率	NA
9708	2025-05-28	A Novel Sentence Transformer-based Natural Language Processing Approach for Schema Mapping of Electronic Health Records to the OMOP Common Data Model 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417570	research paper	该研究开发了一种基于Sentence Transformer的自然语言处理方法，用于将电子健康记录（EHR）中的药物相关概念映射到OMOP通用数据模型（CDM）中的标准概念	提出了一种基于transformer的NLP模型，在EHR到OMOP CDM的标准化映射任务中表现优于现有方法，包括最先进的大型语言模型和广泛使用的模式映射软件	仅针对药物相关概念进行了验证，未涉及其他类型的EHR数据	开发自动化方法以实现电子健康记录到通用数据模型的标准化映射	电子健康记录中的药物相关概念	natural language processing	NA	transformer-based NLP	Sentence Transformer	text	2个大型公开数据集，包括200种最常见药物和200种随机药物的映射验证	NA	NA	NA	NA
9709	2025-10-07	Update on muscle imaging in myositis 2023-11-01, Current opinion in rheumatology IF:5.2Q1 DOI:10.1097/BOR.0000000000000975 PMID:37656661	综述	本文综述了MRI、超声和PET/CT等影像技术在肌炎诊断和管理中的最新进展	重点介绍了从手动定性分析向定量分析的转变，以及人工智能和纹理分析等新兴技术的应用前景	NA	探讨影像技术在特发性炎症性肌病中的应用进展	肌炎或特发性炎症性肌病	数字病理	肌肉炎症性疾病	MRI, 超声, PET/CT, 剪切波弹性成像	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
9710	2025-10-07	Machine learning applications and challenges in graft-versus-host disease: a scoping review 2023-11-01, Current opinion in oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1097/CCO.0000000000000996 PMID:37820094	综述	本文探讨机器学习在移植物抗宿主病风险预测、诊断和个性化治疗中的应用潜力与挑战	系统总结机器学习在GVHD领域的最新进展，包括动态风险评估、深度学习诊断模型和自适应治疗策略	需要大规模多中心合作开发可泛化模型，且需解决伦理准则实施等关键问题	评估人工智能特别是机器学习在GVHD管理中的应用前景	移植物抗宿主病的风险评估、诊断和治疗方法	机器学习	移植物抗宿主病	NA	深度学习,强化学习,Q-learning,深度强化学习	时间序列数据,图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
9711	2025-10-07	MRI-based Deep Learning Assessment of Amyloid, Tau, and Neurodegeneration Biomarker Status across the Alzheimer Disease Spectrum 2023-10, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.222441 PMID:37815445	研究论文	本研究开发了一种基于MRI和临床数据的深度学习模型，用于预测阿尔茨海默病ATN生物标志物状态	首次将深度学习应用于MRI数据来预测PET确定的ATN生物标志物状态，提供了一种无创、低成本的替代方案	研究采用回顾性数据，模型性能在tau生物标志物预测方面相对较低(AUC 0.73)	开发非侵入性方法评估阿尔茨海默病ATN生物标志物状态	阿尔茨海默病影像倡议(ADNI)数据库中的患者MRI和PET数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI, PET	CNN, 逻辑回归	医学影像, 临床数据	2099个淀粉样蛋白PET-MRI对，557个tau PET-MRI对，2768个FDG PET-MRI对	NA	卷积神经网络	AUC	NA
9712	2025-10-07	A Hybrid Deep Learning Approach to Identify Preventable Childhood Hearing Loss 2023 Sep-Oct 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001380 PMID:37318215	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习模型，用于自动化分类鼓室导抗图以识别可预防的儿童听力损失	提出了一种混合深度学习模型，在资源有限社区中实现非专业人员引导的鼓室导抗测试，其性能优于传统方法和设备内置分类器	研究样本主要来自阿拉斯加农村地区特定人群，可能限制结果的普适性	评估机器学习在自动化鼓室导抗图分类中的效用，促进资源有限社区的听力筛查	来自阿拉斯加农村 underserved 社区的学龄儿童，重点关注感染相关性听力损失	医疗人工智能	儿童听力损失	鼓室导抗测试	混合深度学习模型	窄带鼓室导抗图轨迹	1635名儿童，4810对鼓室导抗图轨迹（由听力专家和非专业人员采集）	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUC	NA
9713	2025-10-07	Cyclic peptide structure prediction and design using AlphaFold 2023-Feb-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.02.25.529956 PMID:36865323	研究论文	本研究通过改进AlphaFold网络实现了环肽结构的准确预测与设计	首次将AlphaFold网络成功应用于环肽结构预测与设计，解决了该领域因结构数据稀缺导致的方法开发难题	环肽结构数据库规模较小可能限制模型性能	开发基于深度学习的环肽结构预测与设计方法	7-13个氨基酸长度的环肽分子	计算生物学	NA	深度学习，X射线晶体学	AlphaFold	蛋白质序列与结构数据	49个天然环肽用于验证，7个设计序列通过晶体结构验证，约10,000个设计候选物	AlphaFold	改进的AlphaFold架构	pLDDT，RMSD	NA
9714	2025-10-07	CWBLS network and its application in portable spectral measurement 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126329 PMID:40347777	研究论文	提出一种改进的D-CWBLS网络，用于提升便携式近红外光谱测量中回归模型的准确性和稳定性	在BLS网络基础上进行三方面改进：融合近红外特征光谱带数据扩展网络结构；通过Dropout层纵向加深网络；结合优化特征节点和增强节点权重矩阵消除随机性	NA	解决便携式近红外光谱仪在户外应用中因低信噪比和低重复性数据导致的回归模型精度和稳定性问题	便携式近红外光谱数据	机器学习	NA	近红外光谱技术	BLS, D-CWBLS	光谱数据	NA	NA	BLS, CWBLS, D-CWBLS	准确性, 鲁棒性, 可重复性	NA
9715	2025-10-07	A novel CNN-LSTM model with attention mechanism for online monitoring of moisture content in fluidized bed granulation process based on near-infrared spectroscopy 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126361 PMID:40367754	研究论文	提出一种结合注意力机制的CNN-LSTM深度学习模型，用于流化床制粒过程中基于近红外光谱的水分含量在线监测	首次将CNN的空间特征提取、LSTM的序列处理能力和自注意力机制的全局关联捕获能力相结合，构建CNN-LSTM-Attention混合模型，具备特征波段优化和序列建模能力	NA	优化流化床制粒过程中颗粒水分含量的监测精度	流化床制粒过程中的颗粒水分含量	机器学习	NA	近红外光谱	CNN,LSTM,Attention	光谱序列数据	NA	NA	CNN-LSTM-Attention	R, RMSE	NA
9716	2025-10-07	The vertices number determined SERS activity of polyhedra and the application in oral cancer detection based on deep learning 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126390 PMID:40373548	研究论文	通过模拟多面体顶点数对SERS活性的影响，制备金纳米四面体基底并应用于口腔癌检测	发现局部电场极化方向顶点数较少的多面体可实现最大SERS活性，并将SERS技术与深度学习相结合用于口腔癌分期诊断	NA	研究多面体顶点数对SERS活性的影响并开发口腔癌智能检测方法	贵金属纳米颗粒、口腔癌患者唾液样本	计算机视觉	口腔癌	表面增强拉曼散射(SERS)、时域有限差分(FDTD)模拟	深度学习神经网络	拉曼光谱数据	NA	NA	NA	检测限(LOD)、线性检测范围、增强因子(EF)	NA
9717	2025-10-07	Deep learning-assisted 10-μL single droplet-based viscometry for human aqueous humor 2025-Sep-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117530 PMID:40359807	研究论文	开发了一种基于深度学习的微流控粘度测量方法，用于测量仅10微升的人眼房水样本	首次实现了对10微升人眼房水粘度的测量，采用单液滴微流控技术和深度学习分析方案	样本量有限，仅能处理微量生物流体	优化青光眼治疗中微管分流器的设计	人眼房水	生物医学工程	青光眼	微流控技术	深度学习	视频/图像	10微升单液滴人眼房水样本	NA	NA	NA	NA
9718	2025-10-07	Multi-modal multi-task deep neural networks for sleep disordered breathing assessment using cardiac and audio signals 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105932 PMID:40286704	研究论文	提出一种基于心电信号和音频信号的多模态多任务深度学习方法来评估睡眠呼吸障碍	首次将心电信号与音频信号相结合用于SDB评估，采用多任务学习框架同时进行呼吸事件检测、AHI估计和睡眠分期	样本量相对有限（161名受试者），严重程度分类准确率有待提高（57.8%）	开发成本效益高且易于获取的睡眠呼吸障碍检测方法	睡眠呼吸障碍患者	机器学习	睡眠呼吸障碍	心电信号分析，音频信号分析	深度神经网络	心电信号，音频信号	161名受试者的夜间记录	NA	多模态多任务深度神经网络	F1分数，相关系数，准确率	NA
9719	2025-10-07	Using longitudinal data and deep learning models to enhance resource allocation in home-based medical care 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105953 PMID:40300486	研究论文	本研究利用纵向数据和深度学习模型预测家庭医疗护理阶段，以优化资源分配	首次将Transformer编码器与LSTM、GRU等深度学习模型应用于家庭医疗护理阶段预测，并比较不同连续就诊次数对预测性能的影响	研究为回顾性设计，数据来源单一（仅台北市医院），未进行外部验证	通过人工智能预测家庭医疗护理阶段，优化家庭医疗护理资源分配	家庭医疗护理患者	机器学习	老年疾病	NA	Transformer, LSTM, GRU	医疗记录（住院、门诊、家庭医疗护理记录）	4,343名患者，平均年龄85.04±11.47岁	NA	Transformer编码器, LSTM, GRU	准确率, 精确率, 召回率, AUC	NA
9720	2025-10-07	Automatic and precise identification of volatile organic compounds from gas chromatography in prolonged atmospheric monitoring 2025-Aug-02, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466035 PMID:40373387	研究论文	提出基于人工智能的ResGRU模型，用于气相色谱中挥发性有机化合物的自动精确识别	开发ResGRU模型实现色谱峰自动识别，在保留时间定位精度上比传统方法提高2.76-38.19倍，并具有优异的异常色谱图适应能力	NA	开发自动化方法精确识别气相色谱中的挥发性有机化合物	挥发性有机化合物(VOCs)的气相色谱数据	机器学习	NA	气相色谱	ResGRU(结合ResNet和GRU的混合模型)	色谱数据	来自上海、湖北和江苏四个监测站点的数据	NA	ResGRU(ResNet与GRU结合架构)	平均绝对误差(保留时间定位)	NA