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
14941	2025-10-07	The dietary patterns of water deer recently rediscovered in Northeast China exhibit remarkable similarities to those observed in other regions 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92473-z PMID:40102472	研究论文	结合传统粪便显微分析和深度学习算法研究中国东北地区獐的食性特征	首次将深度学习算法应用于獐的食性分析，实现了对130种植物高达99.83%的识别准确率	研究仅基于粪便样本分析，未直接观察獐的摄食行为	探究濒危物种獐的食性特征以支持保护策略制定	中国东北地区的獐（Hydropotes inermis）	生态学	NA	粪便显微组织学分析，深度学习图像识别	深度学习模型	显微图像	暖季203份样本，冷季451份样本，总计654份粪便样本	NA	NA	准确率	NA
14942	2025-10-07	Seasonal forecasting of the hourly electricity demand applying machine and deep learning algorithms impact analysis of different factors 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91878-0 PMID:40102500	研究论文	本文提出基于机器学习和深度学习算法的短期季节性小时级电力需求预测模型	将全年数据按需求模式分为四个季节，并分析工作日与节假日温度对电力需求的不同影响	仅针对新英格兰控制区域进行研究，未验证模型在其他地区的适用性	提高小时级电力需求预测精度	新英格兰控制区域的电力需求数据	机器学习	NA	NA	ANFIS, LSTM, GRU, ANN	时间序列数据	新英格兰控制区域全年电力需求数据（按四季划分）	NA	自适应神经模糊推理系统, 长短期记忆网络, 门控循环单元, 人工神经网络	MAE, RMSE, NRMSE, MAPE	NA
14943	2025-10-07	Innovative hand pose based sign language recognition using hybrid metaheuristic optimization algorithms with deep learning model for hearing impaired persons 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93559-4 PMID:40102499	研究论文	提出一种基于手部姿态的创新型手语识别方法，结合混合元启发式优化算法和深度学习模型，用于听力受损人士的沟通辅助	采用混合元启发式优化算法（CS-IGWO）进行参数调优，并融合ResNeXt101、VGG19和ViT三种模型进行特征提取	仅在ASL字母数据集上进行验证，未涉及更复杂的手语句子或连续手势识别	提高听力受损人士手语识别的效率和准确性	手部姿态和手势识别	计算机视觉	听力障碍	深度学习，计算机视觉	CNN, Transformer, BiGRU	图像	ASL字母数据集	NA	ResNeXt101, VGG19, Vision Transformer (ViT), BiGRU	准确率	NA
14944	2025-10-07	Robust resolution improvement of 3D UTE-MR angiogram of normal vasculatures using super-resolution convolutional neural network 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92493-9 PMID:40102565	研究论文	本研究使用超分辨率卷积神经网络提升3D UTE-MR血管造影图像的分辨率	提出新型阶梯形残差密集生成器(LSRDG)网络结构，结合精心设计的损失函数和小尺寸图像块训练策略	研究样本量有限(30只大鼠)，且主要验证于动物模型	通过深度学习提高快速采集的低分辨率UTE-MRA数据的分辨率	健康对照和卒中模型Wistar大鼠的对比增强3D UTE-MRA数据	计算机视觉	卒中	对比增强UTE-MRA	CNN	3D医学图像	30只Wistar大鼠(20只健康对照，10只卒中模型)	NA	LSRDG, SR-ResNet, MRDG64	SSIM, PSNR, MSE	NA
14945	2025-10-07	Deep transfer learning for seismic characterization of strike-slip faults in karstified carbonates from the northern Tarim basin 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94134-7 PMID:40102580	研究论文	提出一种基于深度迁移学习和U-Net的走滑断层检测方法，应用于塔里木盆地北部岩溶化碳酸盐岩区	提出断层标签构建方法并引入深度迁移学习工作流，有效抑制岩溶等非断层特征	实际断层标签构建困难且需要大量标注数据	优化井轨迹和开发方案，实现岩溶化碳酸盐岩区走滑断层的精确表征	塔里木盆地北部前中生界超深层走滑断层控制的油气田	计算机视觉	NA	地震勘探	深度学习	地震数据	NA	NA	U-Net	与井数据和地震解释结果的一致性验证	NA
14946	2025-10-07	International expert consensus on the current status and future prospects of artificial intelligence in metabolic and bariatric surgery 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94335-0 PMID:40102585	共识声明	通过德尔菲法建立国际专家共识，探讨人工智能在代谢与减重外科领域的现状与未来前景	首次通过国际多中心专家共识系统阐述AI在代谢与减重外科的应用框架与伦理规范	依赖专家主观意见，缺乏实际临床数据验证	建立人工智能在代谢与减重外科应用的国际专家共识	68位来自35个国家的代谢与减重外科专家	医疗人工智能	代谢疾病与肥胖症	改良德尔菲法	NA	专家意见	68位专家，35个国家	NA	NA	共识率（≥70%）	NA
14947	2025-10-07	Deep learning based on intratumoral heterogeneity predicts histopathologic grade of hepatocellular carcinoma 2025-Mar-18, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13781-1 PMID:40102774	研究论文	本研究开发了一种基于瘤内异质性的深度学习模型，用于术前预测肝细胞癌的组织病理学分级	首次结合瘤内异质性分析和深度学习特征融合来预测肝细胞癌分级，并验证了其预后价值	研究依赖于特定场强的MRI图像，未说明模型在其他影像设备上的泛化能力	开发非侵入性方法预测肝细胞癌的组织病理学分级	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	MRI影像分析	深度学习, 机器学习	医学影像	858名患者（来自主要队列和两个外部队列）	NA	ResNet, Random Forest	AUC, 净重分类指数, 总体生存期, 无复发生存期	NA
14948	2025-03-23	LUNETR: Language-Infused UNETR for precise pancreatic tumor segmentation in 3D medical image 2025-Mar-15, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107414 PMID:40117980	研究论文	本文提出了一种名为LUNETR的多模态编码器模型，结合文本和图像信息进行精确的医学图像分割，特别是针对胰腺肿瘤的3D医学图像分割	LUNETR模型通过结合自动编码语言模型和跨注意力机制，有效利用文本和图像数据之间的语义关联，提高了胰腺微肿瘤的精确定位能力，并设计了多尺度聚合注意力模块（MSAA）以增强模型从胰腺组织中提取微病变特征的能力	多模态医学数据集的稀缺性可能限制了模型的泛化能力	提高胰腺肿瘤及其附近血管的精确分割能力，以辅助胰腺癌的临床诊断	胰腺肿瘤及其附近血管	数字病理	胰腺癌	CT扫描	UNETR	3D医学图像和病理报告文本	135名胰腺癌患者的CT图像和相应病理报告	NA	NA	NA	NA
14949	2025-10-07	AI-driven biomarker discovery: enhancing precision in cancer diagnosis and prognosis 2025-Mar-13, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02064-7 PMID:40082367	评论	探讨人工智能在癌症生物标志物发现中的应用，以提升精准诊断和预后效果	系统阐述AI技术通过挖掘大规模多样化数据集中的模式，革新生物标志物发现方法，推动精准医疗发展	存在数据质量、算法透明度不足以及隐私等伦理问题	阐明AI如何优化新型生物标志物识别，改善早期诊断和靶向治疗	癌症生物标志物发现过程及相关临床数据	机器学习	癌症	深度学习、机器学习诊断技术	NA	科学数据库数据（PubMed、Scopus、ScienceDirect）	NA	NA	NA	NA	NA
14950	2025-10-07	Exploring Psychological Trends in Populations With Chronic Obstructive Pulmonary Disease During COVID-19 and Beyond: Large-Scale Longitudinal Twitter Mining Study 2025-Mar-05, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54543 PMID:40053739	研究论文	通过大规模Twitter数据挖掘分析慢性阻塞性肺疾病人群在COVID-19期间及之后的长期心理趋势	首次采用两阶段深度学习框架对COPD人群进行长期纵向心理分析，结合多种深度学习和统计方法揭示人口特征对心理影响的差异	研究基于社交媒体数据，可能存在样本选择偏差，且无法确定用户自我报告的COPD诊断准确性	揭示COVID-19大流行期间及之后COPD人群的长期心理趋势和模式	慢性阻塞性肺疾病患者及非COPD Twitter用户	自然语言处理	慢性阻塞性肺疾病	Twitter数据挖掘，深度学习	深度学习算法	文本数据（推文）	15,347名COPD用户，超过25亿条推文（2020年1月至2023年6月）	NA	NA	比值比，差异中的差异，情绪模式分析	NA
14951	2025-10-07	Leveraging Network Target Theory for Efficient Prediction of Drug-Disease Interactions: A Transfer Learning Approach 2025-Mar, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202409130 PMID:39874191	研究论文	提出基于网络靶标理论的迁移学习模型，通过整合深度学习与生物分子网络预测药物-疾病相互作用	首次将网络靶标理论与迁移学习结合，利用大规模生物分子网络提取更精确的药物特征，解决正负样本不平衡问题	未明确说明模型在特定疾病类型外的泛化能力	开发高效的虚拟筛选方法加速药物发现	药物-疾病相互作用关系	机器学习	癌症	网络靶标理论，深度学习	迁移学习模型	生物分子网络数据	88,161个药物-疾病相互作用，涉及7,940种药物和2,986种疾病	NA	NA	AUC, F1-score	NA
14952	2025-10-07	Epigenetic Impacts of Non-Coding Mutations Deciphered Through Pre-Trained DNA Language Model at Single-Cell Resolution 2025-Mar, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202413571 PMID:39888214	研究论文	提出了一种名为Methven的深度学习框架，用于在单细胞分辨率下预测非编码突变对DNA甲基化的表观遗传影响	结合DNA序列与单细胞ATAC-seq数据，采用分治法预测短程和长程调控相互作用，并利用预训练DNA语言模型提高分类和回归任务的精度	NA	预测非编码突变在单细胞分辨率下对DNA甲基化的表观遗传影响	DNA序列、单细胞ATAC-seq数据、SNP-CpG相互作用	机器学习	类风湿关节炎	单细胞ATAC-seq, DNA测序	深度学习	基因组序列, 表观遗传数据	NA	NA	预训练DNA语言模型	分类精度, 回归精度	NA
14953	2025-10-07	Deep Learning-Based Electrocardiogram Model (EIANet) to Predict Emergency Department Cardiac Arrest: Development and External Validation Study 2025-Feb-28, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/67576 PMID:40053733	研究论文	开发并验证基于深度学习的心电图图像模型EIANet，用于预测急诊科心脏骤停	提出首个使用12导联心电图图像的深度学习模型，结合空间注意力机制和自定义二元召回损失函数，可直接利用常规分诊心电图图像进行预测	数据集来自两家医院，需要更多外部验证；样本量相对有限	开发早期预测急诊科心脏骤停的深度学习模型	急诊科成年患者的心电图图像数据	医疗影像分析	心血管疾病	心电图图像分析	CNN	图像	NTUH数据集：571例病例ECG和826例对照ECG；FEMH数据集：378例病例ECG和713例对照ECG	PyTorch	ResNet50	F1-score, AUROC, AUPRC	NA
14954	2025-10-07	Deep learning approach to parameter optimization for physiological models 2025-Feb-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.25.639944 PMID:40060611	研究论文	提出一种基于深度学习的方法，用于生理模型参数优化和轨迹重建	使用神经网络同时解决生物建模、参数化和参数推断问题，通过模拟数据训练卷积神经网络实现参数推断	方法依赖于模拟数据的质量和生理范围的准确性，临床数据有限可能影响模型泛化能力	开发数学模型中参数推断的深度学习框架，提高生理模型参数优化的准确性和效率	葡萄糖、胰岛素和游离脂肪酸的生理动力学模型	机器学习	代谢疾病	频繁采样静脉葡萄糖耐量测试	CNN	时间序列数据	基于临床数据生成的模拟数据集	NA	卷积神经网络	R²值, p值, 准确性	NA
14955	2025-03-23	Spectral dual-layer detector CT-based radiomics-deep learning for predicting pathological aggressiveness of stage I lung adenocarcinoma: discrimination of precursor glandular lesions and invasive adenocarcinomas 2025-Feb-28, Translational lung cancer research IF:4.0Q1 DOI:10.21037/tlcr-24-726 PMID:40114963	研究论文	本研究评估了基于光谱双层探测器CT（SDCT）的有效原子数（Zeff）的放射组学、深度学习和临床特征在区分磨玻璃结节（GGN）特征的腺前体病变（PGLs）和腺癌中的效用	结合SDCT-Zeff放射组学、深度学习和临床特征，构建了临床基于深度学习的放射组学（DLR）签名诺模图，提高了预测性能	研究仅在中国两个医疗中心进行，样本量和地理多样性可能有限	区分I期肺腺癌的病理侵袭性，特别是腺前体病变和侵袭性腺癌	磨玻璃结节（GGN）患者	数字病理	肺癌	光谱双层探测器CT（SDCT）	ResNet50, LightGBM	医学影像	792个GGN（训练队列582个，外部验证队列210个）	NA	NA	NA	NA
14956	2025-03-23	The role of artificial intelligence in sepsis in the Emergency Department: a narrative review 2025-Feb-28, Annals of translational medicine DOI:10.21037/atm-24-150 PMID:40115064	综述	本文综述了人工智能在急诊科脓毒症诊断、管理和预后中的应用	与传统预测分析相比，AI能够整合多种变量，提高诊断性能，并在脓毒症的诊断和预后中优于传统评分工具	现有的AI工具缺乏普适性和用户接受度，存在自动化偏差的风险，可能导致临床医生技能退化	探讨人工智能在急诊科脓毒症管理中的应用潜力	急诊科成年脓毒症患者	医疗人工智能	脓毒症	机器学习	机器学习模型	生命体征、自由文本输入、实验室测试和心电图	NA	NA	NA	NA	NA
14957	2025-03-23	Artificial intelligence algorithm was used to establish and verify the prediction model of portal hypertension in hepatocellular carcinoma based on clinical parameters and imaging features 2025-Feb-28, Journal of gastrointestinal oncology IF:2.0Q3 DOI:10.21037/jgo-2024-931 PMID:40115915	研究论文	本研究旨在基于临床参数和影像特征，利用人工智能算法建立并验证肝细胞癌患者门静脉高压的预测模型	结合临床特征、放射组学特征和深度学习特征，构建了一个综合预测模型，以更全面地捕捉与门静脉高压相关的复杂信息，从而实现高预测准确性和实用性	验证集的AUC和敏感性较低，表明模型在外部验证中的表现有待提高	建立并验证肝细胞癌患者门静脉高压的预测模型，以支持早期干预和个性化治疗	肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	放射组学和深度学习特征提取	逻辑回归模型	临床参数和CT影像	884名患者（707名训练集，177名验证集）	NA	NA	NA	NA
14958	2025-10-07	Inherently imperfect, inherently evolving - The pursuit of precision through biomarkers 2025-Feb, Biomedical journal IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.bj.2025.100839 PMID:40015558	特刊	本期生物医学期刊聚焦癌症生物标志物研究，涵盖多种检测技术及疾病应用，同时探讨传染病研究、深度学习在医学影像中的应用等前沿话题	整合多种新兴生物标志物（cfDNA、粪便miRNA、EB病毒DNA等）与LC-MS技术结合的多标志物面板，并探索深度学习在创伤影像和心电图死亡率预测中的创新应用	研究范围广泛但深度有限，各主题间缺乏系统性关联，未提供具体实验数据和性能指标验证	推进精准医疗通过生物标志物开发，探索多种疾病检测和管理的新方法	结直肠癌、卵巢癌、鼻咽癌、肝细胞癌等癌症患者，以及圆虫感染、自身免疫性肝炎、急性肾损伤等疾病模型	生物医学	多癌种及其他疾病	cfDNA检测、miRNA分析、LC-MS质谱、循环肿瘤细胞检测、深度学习	深度学习模型	基因组数据、医学影像、心电图信号、临床样本	NA	NA	NA	NA	NA
14959	2025-10-07	A study on hybrid-architecture deep learning model for predicting pressure distribution in 2D airfoils 2025-Jan-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84940-w PMID:39820053	研究论文	提出一种基于混合架构深度学习模型预测二维翼型压力分布图像的新方法	结合无监督和监督学习范式，开发了融合传统自编码器、卷积自编码器和混合CAE的混合架构模型	仅针对二维翼型进行验证，未扩展到三维复杂几何形状	开发图像预测方法以支持基于图像的近似优化设计	二维翼型的压力分布图像	计算机视觉	NA	计算流体动力学模拟	自编码器, 全连接神经网络	图像	NA	NA	自编码器, 卷积自编码器, 混合CAE	匹配率	NA
14960	2025-10-07	Evaluating and implementing machine learning models for personalised mobile health app recommendations 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0319828 PMID:40106462	研究论文	本文评估并实现了用于个性化移动健康应用推荐的机器学习模型	引入Rating_Reviews特征捕捉评分和评论的累积影响，并采用BERT等先进模型在健康应用推荐中实现高效迁移学习	NA	设计一个利用应用属性为用户提供相关上下文建议的推荐系统	来自各健康应用平台的应用描述、评分、评论和其他相关属性	机器学习	NA	机器学习，深度学习	Random Forest Classifier, BERT	文本数据（应用描述、评论），结构化数据（评分、属性）	NA	NA	BERT	准确率	NA