深度学习在生物医药领域的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新（使用关键词“['deep learning']”过滤），已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价19.9元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 10861 - 10880 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10861 | 2025-05-15 |
The state of modelling face processing in humans with deep learning
2025-May-14, British journal of psychology (London, England : 1953)
DOI:10.1111/bjop.12794
PMID:40364689
|
review | 本文比较了深度学习模型与人类面部处理系统的心理学模型，探讨了深度学习在面部识别和面部代码编码方面的表现 | 揭示了深度学习模型在面部识别任务中不仅超越人类表现，还能模拟人类面部处理的某些定性方面，如身份识别网络中也编码表情信息 | 未提及具体的技术限制或数据限制 | 比较深度学习模型与人类面部处理系统的心理学模型，探讨面部代码的编码方式 | 人类面部处理系统和深度学习模型 | computer vision | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 面部图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10862 | 2025-05-15 |
Artificial intelligence for chronic total occlusion percutaneous coronary interventions
2025-May-13, The Journal of invasive cardiology
IF:1.6Q3
DOI:10.25270/jic/25.00089
PMID:40359582
|
review | 本文回顾了人工智能在慢性完全闭塞（CTO）诊断和经皮冠状动脉介入治疗（PCI）成功率预测中的最新进展 | 探讨了AI在CTO PCI中的创新应用，特别是在诊断和治疗决策支持方面的潜力 | 未提及具体的研究样本量或模型性能的详细比较 | 评估AI在CTO PCI领域的应用效果和前景 | 慢性完全闭塞（CTO）和经皮冠状动脉介入治疗（PCI） | machine learning | cardiovascular disease | NA | neural networks, deep learning | clinical parameters, imaging | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10863 | 2025-05-15 |
Compressed chromatographic fingerprint of Artemisiae argyi Folium empowered by 1D-CNN: Reduce mobile phase consumption using chemometric algorithm
2025-May-10, Journal of chromatography. A
DOI:10.1016/j.chroma.2025.465874
PMID:40101658
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合一维卷积神经网络（1D-CNN）与高效液相色谱（HPLC）的压缩指纹图谱分析技术，旨在提高复杂系统中多种化合物的分析效率并减少有机溶剂的使用 | 结合1D-CNN与HPLC，开发压缩指纹图谱技术，显著减少分析时间和有机溶剂消耗 | 在分析的十种化合物中，仅九种取得了良好结果，表明模型对某些化合物的解释力有待提高 | 提高复杂系统中化合物分析的效率并减少有机溶剂消耗 | 艾叶（Artemisiae argyi Folium, AAF） | 化学计量学 | NA | 高效液相色谱（HPLC），一维卷积神经网络（1D-CNN） | 1D-CNN | 色谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10864 | 2025-05-15 |
A novel framework for esophageal cancer grading: combining CT imaging, radiomics, reproducibility, and deep learning insights
2025-May-10, BMC gastroenterology
IF:2.5Q2
DOI:10.1186/s12876-025-03952-6
PMID:40348987
|
research paper | 该研究提出了一种结合CT成像、放射组学、可重复性和深度学习的新框架，用于食管癌分级 | 结合放射组学和深度学习特征，通过注意力机制增强模型准确性，并采用多种机器学习模型进行癌症分级 | 研究为回顾性研究，可能受到数据质量和手动分割肿瘤区域的主观性影响 | 创建可靠的食管癌分级框架，提高诊断准确性和可解释性 | 2560名食管癌患者的CT扫描图像和临床信息 | digital pathology | esophageal cancer | CT imaging, radiomics, deep learning | DenseNet121, EfficientNet-B0, Random Forest, XGBoost, CatBoost | image, clinical information | 2560名食管癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10865 | 2025-05-15 |
Automated detection of arrhythmias using a novel interpretable feature set extracted from 12-lead electrocardiogram
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109957
PMID:40090185
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于特征的方法，用于从12导联心电图中自动检测心律失常，该方法在保持与深度学习相当性能的同时提供了更高的临床可解释性 | 提出了一种新颖的可解释特征集，结合数学技术如傅里叶变换、小波变换和互相关来评估心电图特征，并通过SHAP值分析优化特征集 | 在外部测试数据集上的性能有所下降（F1分数从81%降至68%） | 开发一种兼具高准确性和临床可解释性的心律失常自动诊断系统 | 12导联心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 傅里叶变换、小波变换、互相关 | eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) | 心电图信号 | 未明确提及具体样本数量，但使用了大规模心电图数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 10866 | 2025-05-15 |
Automatic pre-screening of outdoor airborne microplastics in micrographs using deep learning
2025-May-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2025.125993
PMID:40090454
|
研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习自动预筛选户外空气中微塑料的新方法 | 通过增强的U-Net模型（Attention U-Net和Dynamic RU-NEXT）及Mask R-CNN在低分辨率显微图像中识别和分类户外空气中的微塑料，创新性地将分类直接集成到基于U-Net的分割框架中，提高了计算效率 | NA | 提高户外空气中微塑料的识别和分类效率 | 户外空气中的微塑料 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Attention U-Net, Dynamic RU-NEXT, Mask R-CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10867 | 2025-05-15 |
Extraction of fetal heartbeat locations in abdominal phonocardiograms using deep attention transformer
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110002
PMID:40096767
|
research paper | 提出了一种名为FHSU-NETR的深度学习模型，用于从原始PCG信号中直接提取胎儿和母亲的心率 | 利用transformer的自注意力机制，增强模型模拟远程交互和捕获全局上下文的能力 | 研究仅验证了20名正常受试者的数据，样本量较小 | 提高胎儿健康监测的可及性和可靠性 | 胎儿和母亲的心率 | machine learning | 心血管疾病 | Phonocardiography (PCG) | U-NetR, transformer | PCG信号 | 20名正常受试者，包括一例胎儿心动过速心律失常病例 | NA | NA | NA | NA |
| 10868 | 2025-05-15 |
Optimizing Immunotherapy: The Synergy of Immune Checkpoint Inhibitors with Artificial Intelligence in Melanoma Treatment
2025-Apr-16, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom15040589
PMID:40305346
|
综述 | 本文综述了人工智能（AI）在优化黑色素瘤免疫检查点抑制剂（ICI）治疗中的潜力，重点关注预测模型、生物标志物识别和治疗反应预测 | AI与RNAseq分析结合开发个性化ICI治疗，机器学习模型识别与nivolumab清除相关的预后细胞因子特征，深度学习算法在肿瘤微环境分析中表现出高准确性 | 临床验证和实施挑战仍然存在 | 优化黑色素瘤的免疫治疗 | 黑色素瘤患者 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | RNAseq, 电子健康记录（EHR）数据分析 | 机器学习, 深度学习 | 影像数据, 实验室数据, EHR数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10869 | 2025-05-15 |
Artificial Intelligence Advancements in Oncology: A Review of Current Trends and Future Directions
2025-Apr-13, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines13040951
PMID:40299653
|
综述 | 本文回顾了人工智能在肿瘤学中的最新进展，重点关注计算机辅助诊断的早期检测、个性化治疗策略和药物发现 | 探讨了人工智能与纳米医学和免疫疗法的整合，以及比较了AI模型与传统诊断方法的优势 | 数据质量、算法偏见和临床验证等挑战限制了广泛采用 | 探索人工智能在肿瘤学中的应用及其潜力，以改善癌症诊断、治疗和管理 | 癌症研究和治疗 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10870 | 2025-05-15 |
Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning for Precision Medicine in Necrotizing Enterocolitis and Neonatal Sepsis: A State-of-the-Art Review
2025-Apr-13, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12040498
PMID:40310141
|
review | 本文综述了人工智能和机器学习在坏死性小肠结肠炎（NEC）和新生儿败血症精准医学中的最新进展 | AI和ML模型在NEC风险分层、早期诊断和治疗策略优化方面展现出比传统临床方法更高的准确性，并发现了与疾病发作和严重程度相关的新生物标志物 | 数据异质性、模型可解释性以及需要大规模验证研究等挑战仍然存在 | 探索AI和ML在NEC预测、早期诊断和管理中的应用 | 坏死性小肠结肠炎（NEC）和新生儿败血症 | machine learning | necrotizing enterocolitis, neonatal sepsis | AI, ML, deep learning | NA | medical imaging, clinical data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10871 | 2025-05-15 |
The Relevance of General Intelligence Measurement in Deep Learning for Healthcare
2025-04-08, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI250052
PMID:40200449
|
research paper | 探讨通用智能测量在医疗健康领域深度学习中的重要性 | 研究了不同层次的泛化（局部、广泛和极端）在医疗AI系统中的贡献和限制，并指出现有评估方法的不足 | 现有评估泛化难度的指标仍不充分，需要开发新的评估方法 | 提高AI系统在复杂临床环境中的有效性和适应性 | 医疗AI系统 | machine learning | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10872 | 2025-05-15 |
Deep-Learning-Based AI-Model for Predicting Dental Plaque in the Young Permanent Teeth of Children Aged 8-13 Years
2025-Apr-07, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12040475
PMID:40310101
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，用于预测8-13岁儿童年轻恒牙中的牙菌斑 | 使用U-Net Transformer模型在牙菌斑检测和分割中表现出优于经验丰富的儿科牙医的临床性能 | 样本量较小，仅包含31名患者的506张牙齿图像 | 开发一种快速、可靠的牙菌斑检测和分割方法，以改善儿童口腔健康管理 | 8-13岁儿童的年轻恒牙 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 深度学习 | U-Net Transformer | 图像 | 31名患者的506张牙齿图像 | NA | NA | NA | NA |
| 10873 | 2025-05-15 |
Molecular Modelling in Bioactive Peptide Discovery and Characterisation
2025-Apr-03, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom15040524
PMID:40305228
|
review | 本文综述了分子建模在生物活性肽发现和表征中的应用及其最新进展 | 整合人工智能技术，特别是深度学习模型如AlphaFold和蛋白质语言模型(PLMs)，显著提升了肽构象和相互作用的预测能力 | 现有方法在整合非经典氨基酸和环化结构方面仍面临挑战 | 探讨分子建模技术在生物活性肽发现和表征中的应用及其发展 | 生物活性肽的结构特性及其与生物靶标的相互作用 | 生物信息学 | NA | 分子建模、分子对接、分子动力学(MD)、虚拟筛选、深度学习 | AlphaFold、蛋白质语言模型(PLMs) | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10874 | 2025-05-15 |
Deep Learning-Assisted SERS for Therapeutic Drug Monitoring of Clozapine in Serum on Plasmonic Metasurfaces
2025-Apr-02, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.5c00391
PMID:40111434
|
研究论文 | 提出了一种结合人工神经网络(ANNs)与表面增强拉曼光谱(SERS)的新方法，用于快速监测血清中的氯氮平及其代谢物 | 首次将ANN与SERS技术结合在等离子体超表面上，用于氯氮平及其代谢物的治疗药物监测 | NA | 开发一种快速、精确的治疗药物监测方法，以优化氯氮平的治疗效果并减少副作用 | 氯氮平及其两种主要代谢物(去甲氯氮平和氯氮平-N-氧化物)在人体血清中的浓度 | 生物医学诊断 | 精神分裂症 | 表面增强拉曼光谱(SERS) | 人工神经网络(ANNs) | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10875 | 2025-05-15 |
[Transformation of free-text radiology reports into structured data]
2025-Apr, Radiologie (Heidelberg, Germany)
DOI:10.1007/s00117-025-01422-4
PMID:39934245
|
研究论文 | 本文探讨了利用大型语言模型（LLMs）将非结构化的放射学报告转换为结构化数据的挑战、方法及可靠性问题 | 探讨了LLMs在放射学信息处理中的应用潜力，特别是结合领域特定知识（如本体）以提高系统性能 | 处理语言表达的模糊性、缩写及变异性仍存在挑战 | 研究如何利用LLMs将自然语言放射学报告转换为结构化数据，以提高临床决策支持系统、研究和患者护理的效率 | 放射学报告 | 自然语言处理 | NA | 大型语言模型（LLMs）、基于规则的系统、机器学习、深度学习模型 | 神经网络架构 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10876 | 2025-05-15 |
Past, Present, and Future: A History Lesson in Artificial Intelligence
2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America
DOI:10.1016/j.giec.2024.09.003
PMID:40021228
|
review | 回顾人工智能在过去50年的发展历程及其在医学领域的应用 | 总结了AI在胃肠病学中的革命性应用，并展望了未来的发展方向 | 需要解决透明度、责任和伦理问题 | 探讨人工智能在医学领域的历史、现状和未来趋势 | 人工智能在胃肠病学中的应用 | machine learning | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10877 | 2025-05-15 |
Reduction of Acquisition Time in Fourier Transform Infrared Spectral Imaging by Deep Learning for Clinical Applications
2025-Apr-01, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c06317
PMID:40095897
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术从低质量的红外图像中高效重建高质量图像，以减少临床应用中傅里叶变换红外光谱成像的采集时间 | 结合ResUNet架构和1D-CNN，能够从低质量图像中高保真地重建高质量红外图像，节省超过95%的采集时间 | 重建图像在组织病理学上仅相当于16次扫描的图像质量，可能仍不足以满足某些高精度需求 | 减少傅里叶变换红外光谱成像的采集时间，同时保持高质量数据，以适应临床应用 | 来自肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片 | 数字病理 | 肾脏疾病 | 傅里叶变换红外光谱成像 | autoencoder, ResUNet, 1D-CNN, 2D-CNN | 红外图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10878 | 2025-05-15 |
Ratiometric, 3D Fluorescence Spectrum with Abundant Information for Tetracyclines Discrimination via Dual Biomolecules Recognition and Deep Learning
2025-Apr-01, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c07061
PMID:40099919
|
研究论文 | 本文提出了一种基于双生物分子识别和深度学习的比率型3D荧光光谱方法，用于准确区分四环素类抗生素 | 首次报道使用适配体在比率型3D荧光光谱中获取丰富信息，结合深度学习实现四环素类抗生素的准确区分 | NA | 开发一种新型的生物传感器方法，用于四环素类抗生素的准确区分 | 四环素类抗生素 | 生物传感器 | 细菌感染 | 3D荧光光谱 | 人工神经网络(ANN) | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10879 | 2025-05-15 |
Mining the UniProtKB/Swiss-Prot database for antimicrobial peptides
2025-Apr, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.70083
PMID:40100125
|
研究论文 | 本研究提出了一种从UniProtKB/Swiss-Prot数据库中挖掘抗菌肽（AMPs）的工作流程，并利用AMPlify预测工具发现了8008种新型潜在AMPs | 首次大规模利用现代深度学习技术从公共蛋白质序列数据库中挖掘新型抗菌肽，并验证了部分肽的抗菌活性 | 仅针对真核生物序列进行挖掘，且仅测试了部分合成肽的抗菌活性 | 探索抗生素耐药性问题的替代解决方案，发现新型抗菌肽 | UniProtKB/Swiss-Prot数据库中的真核生物蛋白质序列 | 生物信息学 | 细菌感染 | 深度学习 | AMPlify | 蛋白质序列 | 8008种新型潜在AMPs（其中38种成功合成，13种显示抗菌活性） | NA | NA | NA | NA |
| 10880 | 2025-05-15 |
Implementation of A New, Mobile Diabetic Retinopathy Screening Model Incorporating Artificial Intelligence in Remote Western Australia
2025-Apr, The Australian journal of rural health
DOI:10.1111/ajr.70031
PMID:40110918
|
研究论文 | 本文描述并评估了一种结合人工智能的新型移动糖尿病视网膜病变筛查模型在澳大利亚西部偏远地区的实施效果 | 首次在澳大利亚西部偏远地区实施结合AI的移动DR筛查模型，并证明其可显著提高筛查率 | 样本量较小(78名患者)，且仅在一个地区实施 | 评估人工智能辅助的糖尿病视网膜病变筛查模型在偏远地区的可行性和有效性 | 澳大利亚Pilbara地区的糖尿病患者 | 数字病理 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习系统(DLS) | AI诊断系统 | 视网膜图像 | 78名患者(其中56.4%为原住民或托雷斯海峡岛民) | NA | NA | NA | NA |