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
13721	2025-10-07	Correction to: Leveraging deep learning to detect stance in Spanish tweets on COVID-19 vaccination 2025-Apr, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf028 PMID:40236682	correction	对一篇关于使用深度学习检测西班牙语推文中COVID-19疫苗接种立场的论文进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13722	2025-10-07	NLP-enriched social determinants of health improve prediction of suicide death among the Veterans 2025-Mar-31, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5067562/v1 PMID:40235516	研究论文	本研究通过自然语言处理技术提取健康社会行为决定因素，提升退伍军人精神病院出院后自杀风险的预测性能	首次将NLP提取的非结构化临床笔记中的健康社会行为决定因素与传统结构化数据结合，显著提升自杀风险预测模型的性能与公平性	研究仅限于美国退伍军人群体，结果可能不适用于其他人群	评估健康社会行为决定因素对精神病院出院患者自杀死亡预测的改进效果	197,581名从129家VHA精神病院出院的美国退伍军人，共414,043次出院记录	自然语言处理	精神疾病	自然语言处理, ICD编码分析	集成机器学习模型, Transformer	文本, 结构化医疗数据	197,581名退伍军人的414,043次出院记录	NA	TransformEHR	敏感度, 阳性预测值, AUROC, 校准分析	NA
13723	2025-10-07	Opportunistic Screening for Pancreatic Cancer using Computed Tomography Imaging and Radiology Reports 2025-Mar-31, ArXiv PMID:40236838	研究论文	开发并评估了一种融合放射学报告和CT影像的深度学习模型，用于预测胰腺导管腺癌风险	首次将放射学报告文本与CT影像数据融合，构建深度学习模型进行胰腺癌风险预测和生存分析	模型性能仍有提升空间，需要更大规模的多中心验证	通过深度学习模型实现胰腺癌的早期检测和预后预测	胰腺导管腺癌(PDAC)患者	医学影像分析	胰腺癌	CT成像	深度学习融合模型	CT影像, 放射学报告文本	内部数据集和外部数据集	NA	NA	C-index, Kaplan-Meier分析	NA
13724	2025-10-07	A Progressive Risk Formulation for Enhanced Deep Learning based Total Knee Replacement Prediction in Knee Osteoarthritis 2025-Mar-28, ArXiv PMID:40196144	研究论文	开发了一种基于深度学习的全膝关节置换预测模型，采用渐进风险公式提高预测性能	提出了渐进风险公式约束，确保当患者有多次扫描时预测风险随时间递增或保持稳定，突破了传统方法独立处理每次扫描的局限	NA	预测膝骨关节炎患者在不同时间范围内需要进行全膝关节置换的风险	膝骨关节炎患者	医学影像分析	膝骨关节炎	深度学习	深度学习模型	X射线图像，MRI图像	来自OAI和MOST研究的膝关节X射线和MRI数据	NA	双模型风险约束架构	AUROC，AUPRC	NA
13725	2025-10-07	Carbon price prediction research based on CEEMDAN-VMD secondary decomposition and BiLSTM 2025-Mar, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36220-x PMID:40095303	研究论文	提出一种基于CEEMDAN-VMD二次分解和BiLSTM的碳价格预测模型	采用CEEMDAN和VMD的二次分解方法提升碳价格特征提取深度，结合COA算法优化BiLSTM参数	NA	提高碳价格预测精度，为碳市场健康发展提供参考	欧盟ETS、CCETE和BEA碳市场的碳价格数据	机器学习	NA	时间序列分解，深度学习	BiLSTM	时间序列数据	三个主要碳市场数据集（欧盟ETS、CCETE、BEA）	NA	BiLSTM	预测误差	NA
13726	2025-10-07	Forecasting the concentration of the components of the particulate matter in Poland using neural networks 2025-Mar, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36265-y PMID:40117111	研究论文	使用四种深度学习模型预测波兰城市颗粒物浓度	首次将xLSTM、KAN、TCN和VAE四种先进深度学习模型应用于波兰颗粒物浓度预测，并通过统计假设检验验证性能	研究仅覆盖波兰八个城市，未考虑其他地区或更广泛地理范围	开发高精度颗粒物浓度预测方法以支持空气质量管理和公共健康干预	波兰八个城市的颗粒物浓度数据	机器学习	NA	空气质量监测	xLSTM, KAN, TCN, VAE	时间序列数据	波兰八个城市的空气质量数据	NA	扩展长短期记忆网络, Kolmogorov-Arnold网络, 时序卷积网络, 变分自编码器	平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE), 统计假设检验	NA
13727	2025-10-07	Role of Artificial Intelligence in Congenital Heart Disease and Interventions 2025-Mar, Journal of the Society for Cardiovascular Angiography & Interventions DOI:10.1016/j.jscai.2025.102567 PMID:40230672	综述	探讨人工智能在先天性心脏病患者心脏成像、电生理学、介入手术和重症监护监测中的应用与作用	系统总结了人工智能在复杂先天性心脏病解剖诊断、心功能评估和长期预后预测中的创新应用，特别是在减少观察者变异性和提升心电图信号细微变化检测能力方面	人工智能算法仍受限于数据标准化、算法验证、模型漂移和可解释性等障碍	评估人工智能在先天性心脏病诊疗各环节中的应用价值和发展前景	儿童和成人先天性心脏病患者	医疗人工智能	先天性心脏病	机器学习, 深度学习	深度学习模型	医学影像, 心电图信号, 重症监护数据	NA	NA	NA	诊断准确性, 风险分层准确性, 心律失常预测准确性	NA
13728	2025-10-07	Depression diagnosis: EEG-based cognitive biomarkers and machine learning 2025-02-26, Behavioural brain research IF:2.6Q3 DOI:10.1016/j.bbr.2024.115325 PMID:39515528	综述	探讨基于EEG的认知生物标志物和机器学习在抑郁症诊断中的应用	整合EEG生物标志物与机器学习方法，强调其在优化个性化治疗方案和提高诊断准确性方面的潜力	NA	研究抑郁症诊断的新兴生物标志物和计算方法	抑郁症患者和EEG数据	机器学习	抑郁症	EEG	机器学习,深度学习	EEG数据	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
13729	2025-10-07	Semantic Segmentation of TB in Chest X-rays: a New Dataset and Generalization Evaluation 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047222 PMID:40224922	研究论文	本文提出一个新的肺结核胸部X光分割数据集，并评估多种语义分割模型在肺结核检测任务中的泛化性能	创建了TB-Portals SIFT数据集（包含6,328张图像和10,435个伪标签病灶实例），并首次系统评估了UNet和YOLOv8-seg架构在肺结核分割任务中的表现，证明了基于分割的方法比传统分类器具有更好的泛化能力	数据集使用伪标签而非专家手动标注，可能包含标注误差；模型泛化能力评估仅限于相关任务	开发能够实现肺结核病灶语义分割的深度学习模型，提高肺结核自动诊断的可解释性和泛化能力	胸部X光图像中的肺结核病灶	计算机视觉	肺结核	胸部X光成像	CNN, 语义分割模型	医学图像	6,328张胸部X光图像，包含10,435个伪标签病灶实例	PyTorch	UNet, nnUNet, YOLOv8-seg, DenseNet121	分割性能指标，分类准确率，目标检测性能	NA
13730	2025-10-07	Residue-Level Multiview Deep Learning for ATP Binding Site Prediction and Applications in Kinase Inhibitors 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01255 PMID:39690486	研究论文	开发了一种结合一维序列和三维结构信息的多视图深度学习模型，用于精确预测ATP结合位点并应用于激酶抑制剂研究	提出了Multiview-ATPBind端到端深度学习模型和ResiBoost残基级提升算法，解决了传统方法依赖耗时预计算特征和数据不平衡问题	未明确说明模型在其他类型蛋白结合位点预测中的泛化能力	开发准确预测ATP结合位点的方法并应用于药物发现	蛋白质ATP结合位点、激酶抑制剂（如伊马替尼和达沙替尼）	生物信息学, 深度学习	癌症	深度学习, 分子对接模拟	深度学习模型	一维序列数据, 三维结构数据	基准数据集	NA	Multiview-ATPBind	平衡指标	NA
13731	2025-10-07	MGT: Machine Learning Accelerates Performance Prediction of Alloy Catalytic Materials 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01065 PMID:39698829	研究论文	提出一种基于掩码图变换器的机器学习方法，用于预测合金催化材料在析氢反应中的吸附能	通过掩码图变换器网络分别处理完整分子图和忽略固定原子的掩码图，增强对催化反应关键位点的识别能力；引入非线性消息传递机制改进Transformer的点积注意力，通过深度张量积整合分子几何信息	仅在OC20-Ni小数据集上进行验证，需要更多数据验证泛化能力	提高合金催化材料吸附能预测的准确性	合金催化材料在析氢反应中的吸附能	机器学习	NA	深度学习	Transformer, MPNN	分子图数据	OC20-Ni小数据集	PyTorch	Masked Graph Transformer (MGT), NLMP-TransNet	误差率(eV)	NA
13732	2025-10-07	Deep Learning-Driven Insights into Enzyme-Substrate Interaction Discovery 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01801 PMID:39721977	研究论文	开发了一种名为MEI的机器学习框架，用于高精度预测分子与酶之间的相互作用	通过分层神经网络中的先进注意力机制，将原子环境数据与氨基酸序列特征无缝结合	NA	准确预测特定酶的分子底物，特别是针对新型实体	酶与分子间的相互作用	机器学习	NA	机器学习	分层神经网络	酶促反应数据、酶序列数据	包含广泛酶促反应和酶序列信息的综合数据集	NA	具有注意力机制的分层神经网络	预测准确率, AUROC	NA
13733	2025-10-07	Evaluations of the Perturbation Resistance of the Deep-Learning-Based Ligand Conformation Optimization Algorithm 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01096 PMID:39724561	研究论文	评估基于深度学习的配体构象优化算法DeepRMSD+Vina对输入扰动的抵抗能力	首次系统评估深度学习构象优化算法对输入结构扰动的鲁棒性，并揭示其物理启发的神经网络设计优势	对大扰动（RMSD 3-4 Å）的成功率显著下降至11%	评估深度学习配体构象优化算法的鲁棒性和可靠性	蛋白质-配体复合物结构	机器学习	NA	深度学习构象优化	深度学习神经网络	分子结构数据	多种蛋白质-配体案例	NA	DeepRMSD+Vina	成功率, RMSD	NA
13734	2025-10-07	Robust soybean seed yield estimation using high-throughput ground robot videos 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1554193 PMID:40230608	研究论文	提出一种基于地面机器人和深度学习的大豆种子产量估算新方法	结合鱼眼图像校正和随机传感器效应的数据增强技术，提高种子计数和产量估算架构的准确性和泛化能力	仅基于两年数据验证（2021年8500个地块和2023年650个地块），需要更多年份数据验证长期稳定性	开发高效准确的大豆产量估算方法以替代传统劳动力密集型方法	大豆种植地块	计算机视觉	NA	计算机视觉，深度学习	深度学习框架	视频，图像	2021年8500个地块，2023年650个地块	NA	P2PNet-Yield（包含特征提取模块和产量回归模块）	基因型排名准确率	NA
13735	2025-10-07	A weakly supervised deep learning framework for automated PD-L1 expression analysis in lung cancer 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1540087 PMID:40230846	研究论文	开发了一种基于弱监督深度学习的自动化PD-L1表达分析框架，用于肺癌免疫治疗评估	创新性地开发了多示例学习框架MiLT，显著减少对细胞级标注的需求，同时保持高准确性	需要在前瞻性临床试验中进一步验证	开发可靠的人工智能工具来标准化PD-L1表达评估，改善肺癌免疫治疗患者选择	肺癌患者的全玻片图像	数字病理学	肺癌	全玻片图像分析	多示例学习	图像	内部和外部队列验证	NA	MiLT	组内相关系数	NA
13736	2025-10-07	Unlocking chickpea flour potential: AI-powered prediction for quality assessment and compositional characterisation 2025, Current research in food science IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.crfs.2025.101030 PMID:40231315	研究论文	本研究探索将深度学习模型与近红外光谱技术相结合，用于鹰嘴豆粉质量评估和成分表征	首次将多种先进深度学习模型（CNN、ViT、GCN）应用于鹰嘴豆粉质量评估，并与传统PLSR方法进行对比	数据集规模有限，可能影响模型的泛化能力	提高鹰嘴豆粉质量评估的准确性和效率	136种不同品种的鹰嘴豆粉	机器学习	NA	近红外光谱技术	CNN, Vision Transformer, Graph Convolutional Network	光谱数据	136个鹰嘴豆品种	NA	CNN, Vision Transformer, Graph Convolutional Network	预测准确性	NA
13737	2025-10-07	Deep learning enabled integration of tumor microenvironment microbial profiles and host gene expressions for interpretable survival subtyping in diverse types of cancers 2024-Dec-17, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.01395-24 PMID:39565103	研究论文	开发基于自编码器的深度学习框架ASD-cancer，整合肿瘤微环境微生物特征和宿主基因表达数据，实现可解释的癌症生存亚型分型	首次提出半监督深度学习框架同时分析肿瘤微生物组和转录组数据，识别生存相关亚型并揭示微生物-宿主基因相互作用机制	研究依赖于TCGA数据库的样本数据，需要进一步实验验证	解析肿瘤微生物组与宿主基因表达的复杂关系及其对患者生存的联合影响	20种癌症类型的肿瘤组织样本	机器学习	多种癌症	RNA测序，微生物组分析	自编码器	微生物组数据，基因表达数据	TCGA数据库中20种癌症类型的组织样本	NA	自编码器	log-rank检验	NA
13738	2025-10-07	Binding and sensing diverse small molecules using shape-complementary pseudocycles 2024-07-19, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adn3780 PMID:39024436	研究论文	本文提出了一种利用深度学习生成形状互补假环结构来设计高亲和力小分子结合蛋白的方法	采用深度学习生成具有不同形状结合口袋的假环结构，能够结合多样化的极性及柔性小分子	NA	开发能够高亲和力结合小分子并应用于传感系统的蛋白质设计方法	小分子结合蛋白的设计与优化	机器学习	NA	深度学习，分子对接，实验筛选	深度学习模型	分子结构数据	针对四种不同小分子（包括甲氨蝶呤和甲状腺素）设计结合蛋白	NA	NA	结合亲和力	NA
13739	2025-10-07	Medical forecasting 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adp7977 PMID:38781357	评论	本文通过类比气象预测领域的AI突破，探讨AI在医疗预测领域的应用前景与挑战	提出将气象预测领域GraphCast模型的成功经验迁移到医疗预测领域的概念，强调建立医疗预测金标准的必要性	尚未建立医疗预测的金标准系统，具体实施方法和验证体系有待开发	探索AI技术在医疗预测领域的应用潜力，推动个体化疾病风险预测	个体患者的疾病风险预测	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	NA	NA	NA	GraphCast	准确率	NA
13740	2025-10-07	Whole-body magnetic resonance imaging at 0.05 Tesla 2024-05-10, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adm7168 PMID:38723062	研究论文	开发了一种使用0.05特斯拉永磁体和深度学习技术的全身磁共振成像扫描仪	采用0.05特斯拉永磁体结合深度学习消除电磁干扰，无需射频和磁屏蔽，仅需标准壁装电源插座即可运行	NA	开发经济实惠的超低场磁共振成像扫描仪以满足全球不同医疗环境的临床需求	全身磁共振成像	医学影像	NA	磁共振成像, 深度学习	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA