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
961	2025-05-31	Application of the Bidirectional Encoder Representations from Transformers Model for Predicting the Abbreviated Injury Scale in Patients with Trauma: Algorithm Development and Validation Study 2025-May-29, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/67311 PMID:40440586	研究论文	本研究开发并验证了一种基于BERT模型的AIS评分预测方法，用于创伤患者的伤情评估	首次将BERT模型应用于AIS评分预测，相比现有方法准确率提升10%	外部验证数据集规模较小(n=244)，可能影响模型泛化能力的全面评估	通过深度学习技术提高创伤患者AIS评分的预测准确性	创伤患者(n=26,810)的临床诊断信息	自然语言处理	创伤	BERT预训练方法	BERT	文本(诊断记录)	26,810例主要数据集+244例外部验证数据
962	2025-05-31	Modeling Active-State Conformations of G-Protein-Coupled Receptors Using AlphaFold2 via Template Bias and Explicit Protein Constrains 2025-May-29, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00489 PMID:40440630	研究论文	本研究探讨了利用AlphaFold2通过模板偏差和显式蛋白质约束来建模G蛋白偶联受体的活性态构象	扩展了AlphaFold2的应用，通过引入模板偏差和显式蛋白质约束来建模G蛋白偶联受体的活性态构象，揭示了深度学习工具在建模蛋白质复合物中的潜力与局限	在建模变构效应方面存在局限，特别是在受体细胞外位点的预测准确性降低，可能影响其在基于结构的药物设计中的应用	探索深度学习工具在建模G蛋白偶联受体不同构象状态中的应用	G蛋白偶联受体的活性态构象	机器学习	NA	AlphaFold2	深度学习	蛋白质结构	NA
963	2025-05-31	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	系统综述	本文系统评估了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	首次全面综述了ML和DL在钩端螺旋体病领域的应用，并分析了常用算法、验证方法和性能指标	纳入研究数量有限(17篇)，且大多数使用私有数据集(65%)，缺乏公开数据验证	评估ML和DL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(包括U-Net)	临床记录、医院数据、区域监测系统数据	17项研究(从374篇筛选而来)
964	2025-05-31	Detecting Human Frequency-Following Responses Using an Artificial Neural Network 2025-May-29, Perceptual and motor skills IF:1.4Q4 DOI:10.1177/00315125251347006 PMID:40440687	研究论文	本研究探讨了三层人工神经网络（ANN）在检测由英语元音/i/的上升语调引发的频率跟随响应（FFRs）中的有效性	首次在FFR研究中探索深度学习模型的潜力，特别是使用ANN进行FFR检测	研究仅针对英语元音/i/的上升语调引发的FFRs，未涵盖其他语音特征或语调	评估ANN在FFR检测中的效能，为听觉处理评估和临床诊断提供基础	由英语元音/i/的上升语调引发的频率跟随响应（FFRs）	机器学习	NA	人工神经网络（ANN）	ANN	神经信号（FFR recordings）	NA
965	2025-05-31	Predicting NSCLC surgical outcomes using deep learning on histopathological images: development and multi-omics validation of Sr-PPS model 2025-May-29, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002526 PMID:40440686	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的模型Sr-PPS，用于预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者术后结果	利用先进的Res2Net深度学习架构开发了新型手术预后预测评分系统Sr-PPS，并揭示了其与肿瘤免疫微环境和关键致癌驱动基因突变的关联	研究样本量相对有限，且验证队列来自TCGA数据库，可能存在选择偏倚	开发可靠的预测工具以准确预测NSCLC患者术后结果	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理学	肺癌	深度学习	Res2Net	图像	337例局部NSCLC患者用于模型开发，554例来自TCGA数据库的NSCLC患者用于验证
966	2025-05-31	ADC-MambaNet: A Lightweight U-Shaped Architecture with Mamba and Multi-Dimensional Priority Attention for Medical Image Segmentation 2025-May-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adde66 PMID:40441168	研究论文	提出了一种轻量级U型架构ADC-MambaNet，结合Mamba算法和多维优先级注意力机制，用于医学图像分割	结合Depthwise Convolutional层与Mamba算法降低计算复杂度，设计了Harmonious Mamba-Convolution (HMC)块和Multi-Dimensional Priority Attention (MDPA)块增强特征提取，并引入Balanced Normalized Cross Entropy损失函数	未提及具体限制	开发一种轻量级且计算高效的医学图像分割模型	医学图像	数字病理	NA	深度学习	ADC-MambaNet (结合CNN与Mamba算法)	医学图像	五个公共医学图像数据集（ISIC 2018 Lesion Segmentation, PH2, Data Science Bowl 2018, GlaS, Lung X-ray）
967	2025-05-31	Decoding the Structure-Activity Relationship of the Dopamine D3 Receptor-Selective Ligands Using Machine and Deep Learning Approaches 2025-May-29, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00575 PMID:40442044	研究论文	本文利用机器学习和深度学习方法解码多巴胺D3受体选择性配体的结构-活性关系	采用新型超参数优化协议的深度神经网络（DNN）模型，以及通过整合多种算法的共识度量提高了预测准确性和鲁棒性	未提及具体样本量或数据集的详细描述	促进选择性配体的发现，以阐明受体特异性功能并开发靶向治疗药物	多巴胺D2和D3受体及其配体	机器学习	神经精神疾病（如帕金森病、精神分裂症和物质使用障碍）	定量结构-活性关系（QSAR）建模	eXtreme Gradient Boosting、随机森林、深度神经网络（DNN）	化学配体数据	NA
968	2025-05-31	Free-running isotropic three-dimensional cine magnetic resonance imaging with deep learning image reconstruction 2025-May-29, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06266-7 PMID:40442341	research paper	评估结合深度学习重建和Heart-NAV技术的ferumoxytol增强3D cine成像MR序列在先天性心脏病患者中的效率和准确性	提出了一种结合深度学习重建和Heart-NAV技术的自由运行3D cine成像方法，可同时获取cine和血管造影图像，缩短采集时间	样本量较小（16名患者），且仅在先天性心脏病患者中进行了评估	评估新型3D cine成像技术在心血管磁共振成像中的效率和准确性	先天性心脏病患者	医学影像	先天性心脏病	深度学习图像重建，Heart-NAV技术，3D cine磁共振成像	DL（深度学习）	医学影像数据	16名患者（7名男性，中位年龄6岁）
969	2025-05-31	Ultrasound image-based contrastive fusion non-invasive liver fibrosis staging algorithm 2025-May-29, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04991-z PMID:40442504	研究论文	本研究利用深度学习技术构建了一种基于超声图像的非侵入性肝纤维化分期算法	创造性引入了纤维化对比层（FCL）概念，并通过标签融合（LF）提高诊断模型的准确性和稳定性	NA	实现肝纤维化的非侵入性分期，避免并发症并降低成本	肝纤维化患者	数字病理	肝纤维化	深度学习	FCLLF模型（基于对比融合的深度学习模型）	超声图像	未明确说明总样本量，但在小样本条件下使用了30%的数据
970	2025-05-31	Discovery of CYP1A1 Inhibitors for Host-Directed Therapy against Sepsis 2025-May-29, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00493 PMID:40442943	研究论文	该研究通过深度学习和虚拟筛选发现新型CYP1A1小分子抑制剂，用于治疗耐药细菌引起的败血症	首次将CYP1A1作为宿主导向治疗（HDT）靶点，并通过小分子抑制剂增强巨噬细胞吞噬能力，显著降低耐药细菌负荷	研究仅针对MRSA等特定细菌，未涉及其他常见败血症病原体	开发针对耐药细菌败血症的非抗生素宿主导向治疗药物	细胞色素P4501A1（CYP1A1）及其小分子抑制剂	药物发现	败血症	深度学习、虚拟筛选、生物活性评价	NA	化学结构数据、生物活性数据	未明确说明样本量（涉及MRSA等细菌模型）
971	2025-05-31	[A preliminary exploration of an intelligent system for personalized tooth morphology reconstruction based on deep learning] 2025-May-29, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20250331-00110 PMID:40443316	research paper	该研究构建了一种基于深度学习的牙齿形态重建智能系统，用于个性化牙齿缺损的高精度形状补全	提出了一种新型神经网络T-DDIN，结合隐式模板和深度学习方法，实现了牙齿缺损的高精度个性化形态重建	研究仅针对两种特定类型的牙齿缺损（Ⅱ类洞缺损和咬合磨损缺损）进行了验证，未涉及其他类型的牙齿缺损	开发一种基于深度学习的智能系统，用于个性化牙齿形态重建	牙齿缺损的形态重建	digital pathology	dental disease	deep learning	T-DDIN	3D scan models	550个口腔内扫描模型（500个用于训练，50个用于测试）
972	2025-05-31	Deep learning-based applicator selection between Syed and T&O in high-dose-rate brachytherapy for locally advanced cervical cancer: a retrospective study 2025-May-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/addea5 PMID:40444332	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的决策支持工具，用于在局部晚期宫颈癌高剂量率近距离放射治疗中选择合适的施源器	首次提出使用深度学习模型辅助医生在宫颈癌高剂量率近距离放射治疗中选择Syed施源器或腔内施源器，减少依赖临床经验带来的变异性	研究为回顾性研究，样本量有限(184名患者)，未来需要更多数据进行验证	开发决策支持工具以提高宫颈癌近距离放射治疗中施源器选择的准确性和一致性	局部晚期宫颈癌患者	数字病理	宫颈癌	深度学习	3D CNN	3D医学图像	184名患者共422次施源器插入
973	2025-05-31	Artificial Intelligence Augmented Cerebral Nuclear Imaging 2025-May-28, Seminars in nuclear medicine IF:4.6Q1 DOI:10.1053/j.semnuclmed.2025.05.005 PMID:40441996	research paper	探讨人工智能（AI）在核神经影像处理、分析、增强和解释中的应用及其潜力	利用深度学习和机器学习技术改进SPECT和PET成像，包括自动图像分割、疾病分类和放射组学特征提取	未提及具体的技术实施细节或临床验证结果	提升核神经影像的处理和分析能力，推动精准医学发展	SPECT和PET脑成像	digital pathology	NA	SPECT, PET, ML, DL	deep learning, machine learning	image	NA
974	2025-05-31	Multicentre evaluation of deep learning CT autosegmentation of the head and neck region for radiotherapy 2025-May-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01624-z PMID:40419731	研究论文	一项多中心研究评估了头颈部CT自动分割软件在全球七个机构的性能	首次在全球范围内多中心评估头颈部CT自动分割软件的性能，并量化了不同机构间的观察者间变异性	自动分割软件的临床效益在不同ROI和诊所间差异显著，部分淋巴结区域未显示显著时间节省	评估头颈部CT自动分割软件在放射治疗中的性能和时间节省效果	头颈部CT图像中的11个淋巴结水平和7个风险器官轮廓	数字病理	头颈部疾病	CT成像	深度学习	医学影像	七个机构的CT图像数据
975	2025-05-31	Automatic assessment of lower limb deformities using high-resolution X-ray images 2025-May-27, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08784-9 PMID:40420033	研究论文	提出了一种基于图像金字塔的新型骨骼标志点检测方法，用于自动评估下肢畸形	采用CNN结合误差反馈方法迭代优化标志点坐标，提高了检测精度并降低了计算成本	NA	开发自动评估下肢畸形的算法以辅助骨科手术规划	下肢X射线图像中的骨骼标志点和角度测量	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	CNN	X射线图像	临床采集的全腿X射线数据集（具体数量未说明）
976	2025-05-31	A bidirectional reasoning approach for blood glucose control via invertible neural networks 2025-May-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108844 PMID:40440769	research paper	提出了一种双向神经网络方法，通过可逆神经网络实现血糖控制的双向推理	创新性地将前向因果推理与逆向反事实推理整合到一个框架中，并通过正交权重归一化技术增强网络的可训练性	未明确提及具体局限性	探索因果和反事实推理的新方法，以改善复杂决策过程	血糖控制	machine learning	NA	可逆神经网络，强化学习	Bidirectional Neural Network (BNN)	血糖数据	未明确提及样本量
977	2025-05-31	Explainable Deep Learning System for Automatic Detection of Thyroid Eye Disease using Facial Images 2025-May-27, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.05.022 PMID:40441501	research paper	开发了一种可解释的深度学习系统，用于通过面部图像自动检测甲状腺眼病	提出了一种结合眼周标志定位网络和甲状腺眼病诊断网络的可解释深度学习系统，实现了高准确率和可解释性	需要在非专科环境下进一步评估，特别是在Graves病患者队列中	开发自动检测甲状腺眼病的深度学习系统	甲状腺眼病患者和健康受试者的面部图像	computer vision	thyroid eye disease	deep learning	CNN	image	591张面部图像（302张TED患者，289张健康受试者）和100张独立验证图像
978	2025-05-31	Unveiling the potential of artificial intelligence in revolutionizing disease diagnosis and prediction: a comprehensive review of machine learning and deep learning approaches 2025-May-26, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02680-7 PMID:40414894	review	本文全面回顾了2015年至2024年间机器学习和深度学习在16种不同疾病预测和诊断中的应用	强调了ML和DL技术在医疗保健领域的变革潜力，并评估了先进方法及其成果	数据质量、模型可解释性以及临床工作流程整合仍存在重大障碍	推进医疗实践，增强临床决策，并通过AI驱动技术的有效和负责任实施改善患者预后	16种不同疾病	machine learning	NA	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
979	2025-05-31	Automated landmark-based mid-sagittal plane: reliability for 3-dimensional mandibular asymmetry assessment on head CT scans 2025-May-26, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06397-z PMID:40415151	research paper	本研究评估了一种基于自动化标志点的正中矢状面（MSP）方法在头CT扫描中量化下颌不对称性的可靠性	提出了一种全自动化的基于标志点的MSP构建方法，并与手动方法进行了可靠性比较	研究仅基于368例CT扫描，可能需要更大样本量验证	评估自动化MSP构建方法在下颌不对称性评估中的可靠性	头CT扫描图像	digital pathology	NA	deep learning-based method	NA	3D head CT scans	368例CT扫描（包括正颌手术患者）
980	2025-05-31	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	该研究提出了一个针对0-14岁儿童的心血管疾病诊断的心电图数据库	首个专注于儿童的心电图数据库，并提供心血管疾病诊断标签	数据仅来自一家医院，可能缺乏地域多样性	为儿童心血管疾病的智能诊断提供数据支持	0-14岁住院儿童的心电图记录	数字病理	心血管疾病	ECG	NA	ECG记录	11643名儿童，14190份心电图记录