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
1321	2025-10-05	Perceived Quality of Service in Primary Health Care Based on Google Maps Reviews Before, During, and After the COVID-19 Pandemic: Sentiment Analysis 2025-Sep-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/70410 PMID:40986861	研究论文	通过分析Google Maps评论研究COVID-19大流行前后芬兰和安达卢西亚初级卫生保健的公众情绪变化	首次利用Google Maps评论数据比较不同国家在疫情前后对初级卫生保健的情绪变化，结合词典和基于Transformer的深度学习方法进行多语言情感分析	研究仅限于芬兰和安达卢西亚地区，可能无法代表其他地区情况；Google Maps评论可能存在选择偏差	调查COVID-19大流行对初级卫生保健公众情绪的影响	芬兰和安达卢西亚初级卫生保健机构的Google Maps用户评论	自然语言处理	NA	情感分析，文本挖掘	Transformer	文本评论	55,043条Google Maps评论（芬兰12,247条，安达卢西亚42,796条）	AFINN	Transformer	中位数，四分位距，词频分析	NA
1322	2025-10-05	Improved pharmacokinetic parameter estimation from DCE-MRI via spatial-temporal information-driven unsupervised learning 2025-Sep-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae0aaf PMID:40987314	研究论文	提出一种空间-时间信息驱动的无监督深度学习方法，用于改进DCE-MRI中的药代动力学参数估计	首次同时利用DCE-MRI数据的空间和时间特征，结合CNN和定制化Vision Transformer，并引入空间-时间注意力特征融合模块	仅在脑胶质瘤患者数据上进行验证，未在其他疾病或器官中测试	改进动态对比增强磁共振成像中药代动力学参数的估计精度	数值脑模型和87例胶质瘤患者	医学影像分析	脑胶质瘤	DCE-MRI	CNN, Vision Transformer	医学影像	87例胶质瘤患者和数值脑模型	NA	CNN, Vision Transformer, 空间-时间注意力模块	AUC, 系统误差, 随机误差	NA
1323	2025-10-05	Generating Brain MRI with StyleGAN2-ADA: The Effect of the Training Set Size on the Quality of Synthetic Images 2025-Sep-23, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01536-0 PMID:40987961	研究论文	本研究探讨训练集规模对StyleGAN2-ADA生成脑部MRI图像质量的影响	首次系统评估训练集规模对StyleGAN2-ADA生成脑MRI图像质量的影响，并揭示多样性指标对合成图像数量的敏感性	存在模式崩溃的持续限制，多样性指标受合成图像数量影响较大	研究训练集规模对生成对抗网络合成脑部MRI图像质量的影响	来自OpenBHB数据集的3,227名健康受试者的脑部MR图像	医学影像分析	神经系统疾病	脑部MRI	GAN	图像	3,227名健康受试者	StyleGAN2-ADA	StyleGAN2-ADA	保真度指标,多样性指标,覆盖率,β-recall	NA
1324	2025-10-05	Navigating protein-nucleic acid sequence-structure landscapes with deep learning 2025-Sep-22, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103162 PMID:40987097	综述	本文综述了深度学习在蛋白质-核酸序列-结构景观导航中的最新进展	整合高通量分析数据、开发更严谨的评估基准、通过自监督学习发现生物学意义的调控信号	实验数据稀缺且多样性有限，核酸具有独特的几何/物理化学/进化特性	解决蛋白质-核酸相互作用预测这一结构生物学领域未解决的主要挑战	蛋白质-核酸复合物结构及能够结合特定蛋白质构象的核酸设计	机器学习	NA	高通量分析，自监督学习	深度学习	序列数据，结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
1325	2025-10-05	Advancements in soil moisture estimation through integration of remote sensing and artificial intelligence techniques 2025-Sep-22, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180503 PMID:40987109	综述	本文全面综述了土壤湿度估算技术的最新进展，包括传统原位测量、遥感和人工智能方法	整合遥感技术与可解释人工智能，提升模型性能与可信度；探索多传感器数据与物理模型的融合方法	AI模型存在黑箱特性导致物理可解释性、透明度和模型迁移性等关键挑战	改进土壤湿度估算方法以支持可持续水资源管理和气候适应性农业	土壤湿度估算技术与监测系统	机器学习	NA	宇宙射线中子传感、GNSS反射测量、合成孔径雷达、多传感器数据融合	机器学习/深度学习	遥感数据、原位测量数据、多传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
1326	2025-10-05	Comprehensive Assessment of Tumor Stromal Heterogeneity in Bladder Cancer by Deep Learning and Habitat Radiomics 2025-Sep-22, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.029 PMID:40987672	研究论文	本研究开发基于CT的机器学习和深度学习模型，用于术前预测膀胱癌肿瘤间质比并评估其预后价值	首次结合栖息地影像组学和深度学习方法，通过CT影像无创定量评估膀胱癌肿瘤间质异质性	回顾性研究设计，样本量有限（477例），仅来自两个医疗中心	开发术前预测膀胱癌肿瘤间质比的影像学模型，并评估其在预后和免疫治疗反应预测中的价值	膀胱尿路上皮癌患者	医学影像分析	膀胱癌	CT影像分析，影像组学，深度学习	深度学习迁移学习模型，K-means聚类模型	CT影像	477例膀胱尿路上皮癌患者（来自两个医疗中心）	NA	迁移学习模型	诊断性能，校准度，临床效用，预测准确性	NA
1327	2025-10-05	PneumoNet: Deep Neural Network for Advanced Pneumonia Detection 2025-Sep-19, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056380939250527080046 PMID:40990279	研究论文	提出一种名为PneumoNet的新型深度学习模型，用于从胸部X射线图像中准确检测肺炎	采用先进的层级结构和优化训练方法，显著提升特征提取和分类性能	NA	开发高精度的肺炎检测深度学习模型	胸部X射线图像	计算机视觉	肺炎	X射线成像	CNN	图像	包含正常和肺炎病例的平衡数据集	NA	卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率	NA
1328	2025-10-05	Integrating artificial intelligence with small molecule therapeutics and precision medicine for neurochemical understanding of Alzheimer's diseases 2025-Sep-18, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.055 PMID:40975511	综述	探讨人工智能与小分子治疗及精准医学相结合在阿尔茨海默病神经化学理解中的应用	整合人工智能、小分子药物和精准治疗的多学科策略，利用AI增强早期检测和生物标志物发现，结合多组学和结构引导药物设计开发个体化治疗方案	伦理、监管和临床应用方面仍存在挑战	通过跨学科方法应对阿尔茨海默病的复杂性，改进诊断和治疗策略	阿尔茨海默病的神经化学机制、生物标志物和治疗方法	机器学习	阿尔茨海默病	机器学习、深度学习、多组学分析、结构引导药物设计	NA	神经影像数据、生物标志物数据	NA	NA	NA	NA	NA
1329	2025-10-05	PyaiVS unifies AI workflows to accelerate ligand discovery and yields ABCG2 inhibitors 2025-Sep-17, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2025.118176 PMID:40986985	研究论文	开发了PyaiVS Python包，统一AI工作流程以加速配体发现并识别ABCG2抑制剂	首次整合九种机器学习算法、五种分子表示和三种数据分割策略于统一平台，实现虚拟筛选关键组件的协调优化	未明确说明模型在不同类型化合物库上的泛化能力	开发统一的AI驱动虚拟筛选平台以加速小分子配体发现	小分子化合物，特别是ABCG2抑制剂	机器学习	NA	虚拟筛选，药效团建模，分子对接	GCN, GAT, Attentive FP	分子结构数据	4,188,623个化合物	Python	图卷积网络(GCN), 图注意力网络(GAT), Attentive FP	AUC-ROC	NA
1330	2025-10-05	A Synergistic Framework for Hardness Prediction and Design of High-Entropy Alloys Based on Deep Learning and Intelligent Optimization Algorithms 2025-Sep-16, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c05550 PMID:40978448	研究论文	提出结合深度学习与智能优化算法的协同框架，用于预测高熵合金硬度并优化其成分设计	首次将Transformer注意力机制与多层感知器结合的混合深度学习模型应用于高熵合金性能预测，并采用Egret Swarm优化算法进行逆向成分设计	实验验证仅通过激光金属沉积进行，偏差低于10%但需更多工艺验证	建立高熵合金硬度预测与成分优化的系统框架	Al-Ti-Co-Cr-Fe-Ni体系高熵合金	机器学习	NA	激光金属沉积	Transformer, MLP	材料成分与性能数据	NA	NA	Transformer, 多层感知器	R², RMSE	NA
1331	2025-10-05	Toxic effects of environmental biotoxin okadaic acid by network toxicology analysis and deep learning prediction 2025-Sep-16, Aquatic toxicology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.aquatox.2025.107578 PMID:40987019	研究论文	通过网络毒理学和深度学习策略研究环境生物毒素冈田酸(OA)的神经毒性分子机制	首次将网络毒理学与深度学习相结合，在系统生物学和分子相互作用层面实现多维互补，提高研究效率和机制精确性	研究主要基于计算预测和体外验证，需要进一步的体内实验确认	探究冈田酸(OA)诱导的神经毒性分子机制及其与腹泻的相关性	冈田酸(OA)及其与生物环境或食物链系统的关系	机器学习	神经毒性疾病	网络毒理学分析,深度学习预测,分子对接,生物层干涉技术	深度学习	生物分子相互作用数据	95个与OA相关的腹泻和神经毒性枢纽靶点	DeepPurpose	NA	相互作用能量(INTERACTION_ENERGY),结合常数(K)	NA
1332	2025-10-05	Bio-inspired auto-adaptive framework for optimized movement of passive knee prosthesis 2025-Sep-16, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107187 PMID:40987055	研究论文	开发了一种仿生自适应框架，用于优化被动膝关节假体的运动控制	提出了一种能够智能适应并模仿自然步态的仿生框架，通过深度学习实现高精度步态相位分类	NA	为截肢者创建能够补偿失去的活动能力并模仿自然行走的被动膝关节假体框架	截肢者使用的被动膝关节假体	医疗机器人	截肢	传感器技术、阻尼控制机制	深度学习	传感器数据	NA	NA	NA	分类准确率, 膝关节屈曲角度, 跌倒预防率	NA
1333	2025-10-05	Enhanced spatiotemporal mapping of urban wetland microplastics: An interpretable CNN-GRU approach using satellite imagery and limited samples 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119003 PMID:40939309	研究论文	提出一种可解释的CNN-GRU模型，结合卫星遥感和有限实地样本实现城市湿地微塑料污染的时空分布分析	首次将可解释的CNN-GRU模型与卫星遥感数据结合，利用有限样本实现微塑料污染的高精度时空制图	模型可靠性依赖于微塑料与藻类含量的相关性，这种关系在不同水生生态系统中可能存在差异	开发基于卫星遥感的城市湿地微塑料污染监测方法	中国广州车陂排水流域湿地中的微塑料污染	计算机视觉	NA	卫星遥感	CNN, GRU	卫星图像, 实地样本	有限实地样本	NA	CNN-GRU	R, MAE, RMSE	NA
1334	2025-10-05	Revealing 1,3-diphenylpropane's coagulation toxicity via infomaxnet-based network toxicology and molecular simulations 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118834 PMID:40818372	研究论文	本研究通过InfomaxNet网络毒理学框架结合分子模拟揭示了1,3-二苯基丙烷(SD-1)通过干扰凝血因子F9引发凝血障碍的毒性机制	提出仅利用网络拓扑分析复杂生物网络的InfomaxNet框架，解决了缺乏先验生物知识的挑战，并首次阐明SD-1与F9蛋白结合导致构象异常的分子机制	未明确说明样本规模和研究对象的局限性	阐明塑料污染物SD-1引发凝血障碍的毒性机制	1,3-二苯基丙烷(SD-1)、AKT2和F9关键蛋白、秀丽隐杆线虫	网络毒理学	凝血障碍	网络毒理学分析、分子动力学模拟、深度学习靶点预测、RT-qPCR、体外实验	深度学习	生物网络数据、分子结构数据、基因表达数据	NA	InfomaxNet, MolTrans	NA	NA	NA
1335	2025-10-05	Deceiving question-answering models: A hybrid word-level adversarial approach 2025-Sep-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108105 PMID:40987134	研究论文	本文提出了一种新型词级对抗攻击方法QA-Attack，用于欺骗问答模型	基于注意力机制和删除排序策略的混合词级对抗方法，能识别并针对上下文中的特定词语进行替换	NA	研究问答模型对抗攻击的鲁棒性问题	问答模型	自然语言处理	NA	对抗攻击	NA	文本	NA	NA	NA	成功率, 语义变化, BLEU分数, 流畅度, 语法错误率	NA
1336	2025-10-05	Examination of Social Participation in Older Adults Undergoing Frailty Health Checkups Using Deep Learning Models 2025-Sep-12, Geriatrics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/geriatrics10050124 PMID:40981294	研究论文	本研究使用深度学习模型预测接受衰弱健康检查的老年人社会参与情况	首次将深度神经网络应用于老年人社会参与预测，并通过贡献分析识别关键预测因素	样本量相对较小（295人），模型区分性能仅为中等水平	预测老年人的社会参与情况并识别关键影响因素	接受衰弱健康检查的老年人	机器学习	老年疾病	健康检查调查	逻辑回归,支持向量机,深度神经网络	结构化数据	295名老年人	NA	深度神经网络	精确度,准确率,灵敏度,特异度,F1分数,AUC	NA
1337	2025-10-05	AI radiomics predicts spatial glioma recurrence on preoperative MRI: a systematic review 2025-Sep-11, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112412 PMID:40987214	系统综述	系统评估基于AI的影像组学模型在术前MRI上预测胶质瘤空间复发性能的研究	首次系统综述AI模型预测胶质瘤局部和远处复发的性能，使用PROBAST+AI工具进行方法学质量评估	证据主要来自小型单中心回顾性队列，需要更大规模的前瞻性多中心研究验证	评估AI模型在术前MRI上预测胶质瘤空间复发的性能	高级别胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI影像组学	机器学习,深度学习	医学影像	1004例高级别胶质瘤患者	NA	随机森林分类器,支持向量机,卷积神经网络	灵敏度,特异性,比值比	NA
1338	2025-10-05	Seasonal Inactivation of Cryptosporidium parvum Oocysts in Soil and Manure Microenvironments Using the LSTM-based Environmental Model 2025-Sep-09, Journal of food protection IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.jfp.2025.100617 PMID:40935338	研究论文	本研究利用LSTM深度学习模型模拟季节性气候条件，研究隐孢子虫卵囊在土壤和粪便微环境中的灭活规律	首次将LSTM深度学习模型应用于环境病原体风险评估，模拟真实季节性昼夜温湿度循环	研究基于美国巴吞鲁日地区的历史气候数据，结果可能受地域限制	评估隐孢子虫卵囊在不同季节条件下于农业环境中的存活特性	隐孢子虫卵囊在土壤和粪便微环境中的灭活动力学	环境科学, 机器学习	寄生虫感染	LSTM深度学习, 气候模拟, 受控生长室实验	LSTM	气候数据, 实验观测数据	30天的连续观测数据，涵盖夏季和冬季两种季节条件	NA	LSTM	灭活速率常数(k值), ANOVA分析, p值检验	NA
1339	2025-10-05	External Validation of a Winning Artificial Intelligence Algorithm from the RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection Challenge 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8715 PMID:39993795	研究论文	对RSNA 2022颈椎骨折检测挑战赛获奖AI算法进行外部验证研究	首次对竞赛获奖算法在真实临床环境中的泛化能力进行验证	样本量较小（仅100例），仅验证单一算法，未包含竞赛数据集中的机构	评估AI算法在临床实践中检测颈椎骨折的可行性	颈椎CT扫描图像	计算机视觉	颈椎骨折	CT扫描	CNN	医学影像	100例检查（50例阳性骨折病例，50例阴性病例）	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, F1分数, AUC	本地安装，处理速度6.4秒/例
1340	2025-10-05	Evaluation of Stapes Image Quality with Ultra-High-Resolution CT in Comparison with Conebeam CT and High-Resolution CT in Cadaveric Heads 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8748 PMID:40127966	研究论文	比较超高清CT、锥束CT和高分辨率CT在尸体头部镫骨成像质量方面的表现	首次系统比较超高清CT（含/不含深度学习重建）、锥束CT和高分辨率CT对镫骨的成像能力，并以微CT作为参考标准	研究样本量较小（11例颞骨标本），且为尸体标本而非活体	评估不同CT成像技术对镫骨的显示能力	尸体头部颞骨标本	医学影像	耳科疾病	CT成像、微CT、深度学习重建	NA	医学影像数据	11例颞骨标本	NA	NA	图像质量评分、噪声值、辐射剂量	NA