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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 |
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81 | 2025-06-24 |
Trade-offs between machine learning and deep learning for mental illness detection on social media
2025-Apr-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99167-6
PMID:40281061
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研究论文 | 本研究比较了机器学习和深度学习模型在社交媒体上心理健康状况分类中的性能和适用性 | 系统评估了多种ML和DL模型在心理健康分类中的性能差异,并提供了基于数据集大小、可解释性需求和计算限制的模型选择建议 | 研究仅基于中等规模数据集,未探讨极大数据集或小数据集下的表现差异 | 比较不同建模方法在心理健康状况分类中的性能差异 | 社交媒体上关于抑郁、焦虑和自杀意念的用户生成文本 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 文本分类 | logistic regression, random forest, LightGBM, ALBERT, GRU | 文本 | 中等规模数据集(具体数量未提及) |
82 | 2025-06-24 |
Towards a unified framework for single-cell -omics-based disease prediction through AI
2025-Apr, Clinical and translational medicine
IF:7.9Q1
DOI:10.1002/ctm2.70290
PMID:40170267
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研究论文 | 提出一个基于AI的统一框架scDisPreAI,用于整合单细胞组学数据以实现疾病和疾病阶段的预测及生物标志物发现 | 结合单细胞组学数据和AI技术,开发了一个多任务预测框架,能够同时分类疾病身份和疾病阶段,并通过可解释性技术识别关键生物标志物 | 需要进一步整合多组学数据、标准化协议和前瞻性临床验证以充分发挥其在精准医学中的潜力 | 开发一个基于AI的统一框架,用于疾病预测和生物标志物发现 | 单细胞组学数据和疾病预测 | 机器学习 | 多种疾病 | 单细胞组学 | 深度学习架构或机器学习流程 | 单细胞组学数据 | NA |
83 | 2025-06-24 |
Accelerated retinal ageing and multimorbidity in middle-aged and older adults
2025-Mar-04, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-025-01581-1
PMID:40035945
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研究论文 | 本研究探讨视网膜年龄差距与多病共存之间的关联 | 首次使用深度学习模型计算视网膜年龄差距,并发现其与多病共存风险的独立关联 | 研究结果基于观察性数据,无法确定因果关系 | 探究视网膜年龄差距作为多病共存风险的早期生物标志物 | 45,436名中老年参与者 | 数字病理 | 老年疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 45,436名参与者,其中3,607人(17.29%)在随访期间出现多病共存 |
84 | 2025-06-24 |
The benefit of automated sac volume measurements in postoperative endovascular aortic repair surveillance
2025-Mar, Journal of vascular surgery
IF:3.9Q1
DOI:10.1016/j.jvs.2024.10.070
PMID:39522568
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research paper | 本研究探讨了在腹主动脉瘤(AAA)修复术后监测中,自动测量囊体积相较于最大直径评估是否能提供更细致的囊行为信息 | 首次比较了自动AAA囊体积测量与传统最大直径评估在EVAR术后监测中的差异,发现体积测量能识别更多的囊收缩或增长情况 | 样本量较小(89例患者),且为回顾性研究 | 评估自动AAA囊体积测量在EVAR术后监测中的附加价值 | 接受标准或开窗EVAR治疗的AAA患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | Augmented Reality for Vascular Aneurysm | 医学影像 | 89例患者(标准EVAR 46例,开窗EVAR 43例) |
85 | 2025-06-24 |
MRI-Based Topology Deep Learning Model for Noninvasive Prediction of Microvascular Invasion and Assisting Prognostic Stratification in HCC
2025-Mar, Liver international : official journal of the International Association for the Study of the Liver
IF:6.0Q1
DOI:10.1111/liv.16205
PMID:39992060
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研究论文 | 开发并验证了一种基于MRI拓扑深度学习的模型,用于术前预测肝细胞癌(HCC)的微血管侵犯(MVI)并辅助预后分层 | 结合拓扑学改进深度学习模型,提高了预测性能和可解释性,并首次在HCC的MVI预测中应用 | 研究为回顾性设计,可能存在选择偏倚;外部验证集样本量相对较小 | 开发非侵入性预测HCC微血管侵犯的深度学习模型并验证其预后分层价值 | 接受手术治疗的HCC患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | MRI | CNN, TopoCNN, TopoCNN+Clinic | 医学影像 | 589例患者(292例病理证实MVI) |
86 | 2025-06-24 |
Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives
2025-Jan-31, ArXiv
PMID:38259343
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review | 本文综述了大语言模型(LLMs)在生物信息学中的关键组成部分、应用及未来展望 | 探讨LLMs在生物信息学问题解决中的潜力,超越其在人类语言建模方面的熟练度 | NA | 提供LLMs在生物信息学中应用的全面概述,包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等领域 | 大语言模型(LLMs)及其在生物信息学中的应用 | 生物信息学 | NA | 自监督或半监督学习 | transformer模型 | 未标记的输入数据 | NA |
87 | 2025-06-24 |
Deep learning reveals diverging effects of altitude on aging
2025-Jan-15, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-024-01502-8
PMID:39815037
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研究论文 | 该研究探讨了高海拔对衰老和年龄相关疾病的影响,通过分析埃塞俄比亚不同海拔地区的数据和临床实验,揭示了海拔对衰老速度的不同影响 | 首次结合大规模流行病学数据和临床实验,揭示了海拔对衰老速度的双重影响(面部衰老加速但DNA损伤减少) | 研究仅基于埃塞俄比亚一个地区的数据,可能无法推广到其他人群 | 探究海拔高度对衰老过程和年龄相关疾病的影响 | 埃塞俄比亚不同海拔地区的居民(227名高原居民和202名低地居民) | 生物医学研究 | 年龄相关疾病 | 深度学习分析、临床数据采集、PBMC核形态分析 | 深度学习模型(未具体说明) | 流行病学数据、临床数据、面部图像、血液涂片 | 429名参与者(227高原+202低地) |
88 | 2025-06-24 |
Deep Learning-Enabled Assessment of Right Ventricular Function Improves Prognostication After Transcatheter Edge-to-Edge Repair for Mitral Regurgitation
2025-Jan, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.017005
PMID:39836730
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型评估右心室功能,以改善二尖瓣反流患者经导管边缘对边缘修复术后的预后预测 | 首次使用深度学习模型从标准二维超声心动图视频中预测右心室射血分数,并证明其在预测一年死亡率方面优于传统方法 | 研究仅基于回顾性多中心注册数据,且仅评估了一年的死亡率 | 评估深度学习预测的右心室射血分数在严重二尖瓣反流患者经导管边缘对边缘修复术后的预后价值 | 接受经导管边缘对边缘修复术的严重二尖瓣反流患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 二维超声心动图 | 深度学习模型 | 视频 | 1154名2017至2023年间接受治疗的患者 |
89 | 2025-06-24 |
Dynamic Prediction of Cardiovascular Death among Old People with Mildly Reduced Kidney Function Using Deep Learning Models Based on a Prospective Cohort Study
2025, Gerontology
IF:3.1Q3
DOI:10.1159/000545679
PMID:40359927
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research paper | 本研究使用深度学习模型动态预测肾功能轻度减退老年人群的心血管死亡风险 | 采用新型深度学习算法Dynamic DeepHit模型,在纵向研究中实现个体动态生存预测,并证明其优于传统Cox回归和随机生存森林模型 | 研究人群仅限于中国天津社区的老年人,可能限制结果的普适性 | 识别肾功能轻度减退老年人群的心血管死亡风险特征,开发更准确的预测模型 | 12,650名60岁以上肾功能轻度减退(eGFR 45-90 mL/min/1.73 m2)的老年人 | machine learning | cardiovascular disease | NA | DeepHit, Dynamic DeepHit, Cox regression, Random Survival Forest | 临床随访数据 | 12,650名社区老年人,随访7年期间838例心血管死亡 |
90 | 2025-06-24 |
Corrigendum: Advancement and independent validation of a deep learning-based tool for automated scoring of nail psoriasis severity using the modified nail psoriasis severity index
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1617441
PMID:40538405
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correction | 本文是对先前一篇关于使用深度学习工具自动评估指甲银屑病严重程度的文章的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
91 | 2025-06-24 |
Introducing a Deep Neural Network Model with Practical Implementation for Polyp Detection in Colonoscopy Videos
2025, Journal of medical signals and sensors
DOI:10.4103/jmss.jmss_23_24
PMID:40546333
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research paper | 本研究提出了一种用于结肠镜检查视频中息肉检测的深度学习模型,并进行了实际应用验证 | 采用迁移学习和多任务学习解决标记数据有限的问题,同时实现息肉分类和边界框检测任务 | 缺乏非息肉图像数据集,需从LDPolyp视频数据集中提取非息肉图像 | 开发高效、准确且经济的实时息肉检测解决方案 | 结肠镜检查视频中的息肉 | computer vision | gastrointestinal lesions | deep learning | deep neural network | video | KVASIR-SEG、CVC-CLINIC数据集以及从LDPolyp视频数据集中提取的非息肉图像 |
92 | 2025-06-24 |
Utilizing retinal arteriole/venule ratio to estimate intracranial pressure
2024-11-08, Acta neurochirurgica
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00701-024-06343-0
PMID:39514087
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研究论文 | 本研究探讨了利用视网膜动静脉比率(A/V比率)结合眼内压(IOP)在神经重症监护病房(NICU)中无创估计颅内压(ICP)的可行性 | 首次在NICU环境中结合IOP使用视网膜A/V比率无创估计ICP,并验证了其与高ICP的显著负相关性 | 图像质量和诊断特异性存在挑战,样本量较小(15例),需更大规模的多中心研究验证 | 开发无创ICP监测方法以减少侵入性监测的风险 | NICU中格拉斯哥昏迷评分≤8的成年患者 | 数字病理学 | 神经系统疾病 | 深度学习算法 | 混合效应线性回归模型 | 视频(眼底镜检查视频) | 40例入组,15例纳入最终分析 |
93 | 2025-06-24 |
A deep learning approach to direct immunofluorescence pattern recognition in autoimmune bullous diseases
2024-Jul-16, The British journal of dermatology
DOI:10.1093/bjd/ljae142
PMID:38581445
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research paper | 本研究开发了一种深度学习方法来自动分类自身免疫性大疱性皮肤病(AIBDs)的直接免疫荧光(DIF)模式,以提高诊断准确性和效率 | 首次将深度学习技术应用于自身免疫性大疱性皮肤病的DIF图像自动分类,特别是针对细胞间模式(ICP)和线性模式(LP) | 样本量相对较小(训练集436张,测试集93张),且存在类别不平衡问题 | 开发AI算法以自动分类AIBDs的DIF模式,提高诊断准确性和疾病管理效率 | 自身免疫性大疱性皮肤病(AIBDs)患者的皮肤活检免疫荧光图像 | digital pathology | autoimmune bullous skin diseases | direct immunofluorescence (DIF) | CNNs, Swin Transformer | image | 训练集436张图像,测试集93张图像 |
94 | 2025-06-24 |
Longitudinal risk prediction for pediatric glioma with temporal deep learning
2024-Jun-28, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.06.04.24308434
PMID:38978642
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研究论文 | 该研究提出了一种自监督的深度学习方法来分析纵向医学影像,预测儿童胶质瘤的复发风险 | 提出了一种名为时间学习的深度学习框架,能够利用患者当前和既往的脑部MR影像中的时空信息来预测未来复发 | 研究仅基于715名患者的3,994次扫描,样本量相对有限,且仅在儿童胶质瘤中进行了验证 | 提高儿童胶质瘤复发的个体化预测准确性 | 儿童胶质瘤患者 | 数字病理 | 儿童胶质瘤 | 深度学习 | 时间学习(Temporal Learning) | 医学影像(MRI) | 715名患者的3,994次扫描 |
95 | 2025-06-24 |
Predicting the age of field Anopheles mosquitoes using mass spectrometry and deep learning
2024-05-10, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adj6990
PMID:38728404
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研究论文 | 本文提出了一种结合质谱技术和深度学习的方法,用于快速预测野外按蚊的年龄 | 首次将MALDI-TOF质谱技术与深度学习相结合用于蚊虫年龄预测,并在塞内加尔两个生态点验证了方法的稳定性 | 研究仅针对按蚊进行,尚未验证在其他蚊种上的适用性 | 开发更准确的野外蚊虫年龄预测工具以支持疟疾防控 | 野外采集的按蚊 | 机器学习 | 疟疾 | MALDI-TOF质谱技术 | 深度学习模型 | 质谱数据 | 251只野外采集的蚊子,共2763个质谱数据 |
96 | 2025-06-24 |
Neural network in food analytics
2024, Critical reviews in food science and nutrition
IF:7.3Q1
DOI:10.1080/10408398.2022.2139217
PMID:36322538
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review | 本文综述了神经网络在食品分析领域的应用,包括食品安全、食品识别和组学分析等方面 | 首次全面概述神经网络在食品分析中的应用,涵盖基础方法、最新进展及挑战 | 食品科学家友好型界面软件包的缺乏、模型行为难以理解、多源异构数据等问题阻碍了神经网络的扩展 | 探讨神经网络在食品分析领域的应用潜力及其面临的挑战 | 食品分析领域的各种应用场景,如食品识别、感官评价、光谱和色谱的模式识别 | machine learning | NA | NN (Neural Network) | NA | multi-source heterogeneous data | NA |
97 | 2025-06-24 |
Automatic Ploidy Prediction and Quality Assessment of Human Blastocyst Using Time-Lapse Imaging
2023-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.08.31.555741
PMID:37693566
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研究论文 | 本文提出了一种名为BELA的深度学习模型,用于自动预测人类囊胚的倍性状态和质量评估,利用延时成像技术优化预测准确性 | BELA模型通过多任务学习和延时成像技术,无需胚胎学家主观输入,即可实现高精度的倍性状态预测,其性能与基于胚胎学家手动评分的模型相当 | BELA模型不能完全替代植入前遗传学检测(PGT-A),仍需进一步验证其临床适用性 | 优化体外受精(IVF)过程中胚胎质量评估和染色体异常检测的准确性 | 人类囊胚 | 数字病理 | 生殖健康 | 延时成像 | 深度学习模型(BELA) | 图像和视频 | Weill Cornell数据集中的囊胚样本 |
98 | 2025-06-24 |
Artificial intelligence algorithms aimed at characterizing or detecting prostate cancer on MRI: How accurate are they when tested on independent cohorts? - A systematic review
2023-May, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2022.11.005
PMID:36517398
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系统综述 | 本文对独立测试队列中基于人工智能的前列腺癌MRI诊断算法的性能进行了系统综述 | 评估AI算法在独立测试队列中的表现,并比较不同算法类型的稳健性 | 23项研究未使用预定义的诊断阈值,可能导致结果偏乐观 | 评估基于AI的前列腺癌MRI诊断算法在独立测试队列中的诊断性能 | 前列腺癌患者的MRI影像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI | 深度学习与放射组学 | 医学影像 | 35项研究,每项研究测试队列超过40名患者 |
99 | 2025-06-24 |
Machine learning approaches for electroencephalography and magnetoencephalography analyses in autism spectrum disorder: A systematic review
2023-04-20, Progress in neuro-psychopharmacology & biological psychiatry
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.pnpbp.2022.110705
PMID:36574922
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系统综述 | 本文系统综述了机器学习在自闭症谱系障碍(ASD)脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)数据分析中的应用 | 综述了机器学习在ASD早期诊断和症状严重性预测中的应用潜力 | 需要更多复制研究验证有效性、可重复性和普适性,并进行随机对照试验 | 探讨机器学习在ASD的EEG和MEG数据分析中的应用及其诊断潜力 | 自闭症谱系障碍(ASD)患者 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | EEG, MEG | 支持向量机, 深度学习 | 脑电图数据, 脑磁图数据 | 39项研究,其中37项使用EEG,2项使用MEG |
100 | 2025-06-24 |
Development of artificial intelligence powered apps and tools for clinical pharmacy services: A systematic review
2023-04, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2022.104983
PMID:36724730
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系统综述 | 本文对2000年至2021年间使用或整合人工智能(AI)于临床药学服务的定量研究进行了系统综述 | 首次系统性地总结了AI在临床药学服务中的应用现状和发展趋势 | 研究仅涵盖了截至2021年的文献,可能未包含最新的AI技术进展 | 评估AI在优化临床药学服务中的潜力和应用现状 | 临床药学服务中的AI应用工具和应用程序 | 自然语言处理 | NA | 机器学习、自然语言处理、深度学习 | NA | 电子医疗记录 | 19项研究 |