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
17421	2025-10-07	Deep learning-based system for prediction of work at height in construction site 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41779 PMID:39906815	研究论文	开发基于深度学习的系统，通过传感器数据预测建筑工人是否在高处作业	首次结合加速度计、陀螺仪和压力传感器数据，应用多种深度学习模型预测高处作业状态	研究样本量有限，仅使用45次分析，未说明实际部署效果	预测建筑工人高处作业状态以预防高处坠落事故	建筑工地工人	机器学习	职业伤害	传感器数据采集（加速度计、陀螺仪、压力传感器）	DNN, CNN, LSTM	传感器时序数据	45次分析（含不同窗口大小和重叠率组合）	NA	DNN, CNN, LSTM	准确率, 损失值	NA
17422	2025-10-07	Machine learning-based prediction of hemodynamic parameters in left coronary artery bifurcation: A CFD approach 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41973 PMID:39906857	研究论文	本研究结合机器学习算法与计算流体动力学模拟，开发了左冠状动脉分叉处血流动力学参数的高效预测方法	首次将多种机器学习算法与大规模合成冠状动脉几何数据集结合，实现血流动力学参数的快速准确预测	研究基于合成数据，在患者特异性应用方面存在挑战，深度学习模型效果有待进一步评估	通过机器学习方法提高左冠状动脉分叉处复杂血流动力学的无创预测能力	左冠状动脉分叉处的血流动力学参数（TAWSS和OSI）	机器学习	心血管疾病	计算流体动力学模拟	Decision Tree Regressor, K Nearest Neighbors	合成几何数据	6858个具有不同斑块严重程度和位置的合成左冠状动脉几何模型	NA	NA	R2, MAE, RMSE	NA
17423	2025-10-07	Soft computing paradigm for climate change adaptation and mitigation in Iran, Pakistan, and Turkey: A systematic review 2025-Jan-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41974 PMID:39906868	系统综述	系统评估人工智能技术在伊朗、巴基斯坦和土耳其三国气候变化适应与减缓中的应用现状	首次对ECO关键成员国进行AI气候应用的系统性比较分析，并提出整合研究框架	存在跨境合作不足、数据可用性不一致等关键差距	评估人工智能在气候变化适应与减缓中的应用效果	伊朗、巴基斯坦和土耳其的气候变化应对措施	机器学习	NA	人工智能、机器学习、深度学习	神经网络, 优化算法, 元启发式算法	环境数据、气候数据	76篇相关文章（从初始492篇中筛选）	NA	NA	NA	NA
17424	2025-10-07	Caps-ac4C: An effective computational framework for identifying N4-acetylcytidine sites in human mRNA based on deep learning 2025-Jan-28, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.168961 PMID:39884569	研究论文	提出基于深度学习的高效计算框架Caps-ac4C，用于精确识别人mRNA中的N4-乙酰胞苷位点	首次将混沌游戏表示与胶囊网络结合用于ac4C位点识别，在测试集上达到95.47%准确率和0.912 MCC，显著优于现有最佳方法	NA	开发高效准确的计算方法识别人mRNA中的ac4C修饰位点	人mRNA中的N4-乙酰胞苷修饰位点	生物信息学	癌症	深度学习	胶囊网络	RNA序列	NA	NA	胶囊网络	准确率, MCC	NA
17425	2025-10-07	Using a Deep Learning Model to Predict Postoperative Visual Outcomes of Idiopathic Epiretinal Membrane Surgery 2025-Jan-13, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.01.003 PMID:39814096	研究论文	本研究评估了多种深度学习模型基于术前OCT图像预测特发性黄斑前膜手术后视力结果的效果	首次使用深度学习模型基于术前OCT图像预测特发性黄斑前膜手术的术后视力结果，并通过Grad-CAM进行热点分析解释模型决策逻辑	样本量相对有限，仅包含696只眼的1392张OCT图像进行内部训练验证，76只眼的152张图像进行外部测试	预测特发性黄斑前膜手术后的视力改善情况	特发性黄斑前膜患者的术前OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	1392张OCT图像来自696只眼（内部数据集），152张OCT图像来自76只眼（外部测试集）	NA	Inception-v3, ResNet-101, VGG-19	召回率, 特异性, 精确率, F1分数, 准确率, AUROC	NA
17426	2025-10-07	Evaluation of an acne lesion detection and severity grading model for Chinese population in online and offline healthcare scenarios 2025-Jan-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84670-z PMID:39774300	研究论文	开发并评估用于中国人群痤疮病变检测和严重程度分级的深度学习模型AcneDGNet	提出首个同时完成痤疮病变检测和严重程度分级的算法，并在在线和离线医疗场景中进行系统评估	数据集主要来自中国人群，可能对其他种族的泛化能力有限	开发适用于不同医疗场景的痤疮自动诊断和分级系统	痤疮患者面部图像	计算机视觉	皮肤病	深度学习	CNN	面部图像	2,157张面部图像（来自2个公共数据集和3个自建数据集）	NA	AcneDGNet（包含特征提取模块、病变检测模块和严重程度分级模块）	准确率, 计数误差	NA
17427	2025-10-07	Using transformer-based models and social media posts for heat stroke detection 2025-Jan-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84992-y PMID:39753702	研究论文	本研究使用基于Transformer的预训练语言模型对日本推特上与热射病相关的内容进行真假分类，并评估结合社交媒体和人工智能进行公共卫生事件监测的效果	首次将基于Transformer的预训练语言模型应用于日语推特数据的热射病检测，并通过时空可视化和动画视频展示分类结果与热射病紧急医疗疏散数据的相关性	社交媒体帖子具有主观性且未经临床诊断，可靠性存在挑战	评估基于Transformer的模型在热射病相关推特分类中的性能，探索社交媒体与人工智能结合在公共卫生事件监测中的应用	日本推特上与热射病相关的帖子	自然语言处理	热射病	社交媒体数据分析	Transformer	文本	NA	NA	Transformer	分类性能	NA
17428	2024-09-04	Correction: Free access via computational cloud to deep learning-based EEG assessment in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy: revolutionary opportunities to overcome health disparities 2025-Jan, Pediatric research IF:3.1Q1 DOI:10.1038/s41390-024-03539-z PMID:39223254	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17429	2025-10-07	Combining Biology-based and MRI Data-driven Modeling to Predict Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Triple-Negative Breast Cancer 2025-Jan, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240124 PMID:39503605	研究论文	结合基于生物学的数学模型和深度学习预测三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗的响应	首次将基于生物学的数学模型与卷积神经网络相结合，仅使用治疗前MRI数据预测肿瘤在新辅助化疗期间的空间和时间演化	回顾性研究设计，样本量相对有限(118例患者)	预测局部晚期三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗的治疗响应	118名女性三阴性乳腺癌患者(中位年龄51岁，范围29-78岁)	医学影像分析	乳腺癌	MRI成像	CNN	医学影像	118名女性患者	NA	卷积神经网络	一致性相关系数, AUC	NA
17430	2025-10-07	SCIseg: Automatic Segmentation of Intramedullary Lesions in Spinal Cord Injury on T2-weighted MRI Scans 2025-Jan, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240005 PMID:39503603	研究论文	开发用于T2加权MRI扫描中脊髓损伤病灶自动分割的深度学习工具SCIseg	首个专门针对脊髓损伤病灶分割的深度学习工具，采用主动学习的三阶段训练过程，能够处理不同病因、位置和扫描参数的多样化数据	回顾性研究设计，样本量相对有限（191名患者），病灶分割的Dice评分（0.61）有待进一步提升	开发自动分割脊髓和髓内病变的深度学习工具	脊髓损伤患者的T2加权MRI扫描数据	医学影像分析	脊髓损伤	T2加权MRI	CNN	医学影像	191名脊髓损伤患者	NA	NA	Dice系数	NA
17431	2025-10-07	Development and Validation of a Deep Learning Model Based on MRI and Clinical Characteristics to Predict Risk of Prostate Cancer Progression 2025-Jan, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240078 PMID:39792014	研究论文	开发并验证基于MRI和临床特征的深度学习模型，用于预测前列腺癌进展风险	结合MRI影像和临床参数构建深度学习模型，相比传统风险计算器提供更准确的前列腺癌进展预测	回顾性研究设计，外部验证性能有所下降（C-index 0.56）	预测前列腺癌进展风险，优化个性化随访策略	1143名疑似临床显著前列腺癌的男性患者	数字病理	前列腺癌	MRI	深度学习	图像, 临床数据	1607次MRI扫描，来自1143名患者	NA	NA	C-index, 风险比	NA
17432	2025-10-07	Elephant herding optimized features-based fast RCNN for classifying leukemia stages 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-240750 PMID:39485713	研究论文	提出一种基于象群优化特征和快速RCNN的白血病分期分类方法LEU-EHO NET	结合象群优化算法进行特征选择，并集成MobileNet特征提取与Faster RCNN分类器	重叠细胞分割精度需提升，分类准确率有待进一步提高	开发高精度白血病细胞自动分类系统	血液涂片图像中的白血病感染细胞与正常细胞	计算机视觉	白血病	图像处理	Faster RCNN, MobileNet	图像	NA	NA	MobileNet, Faster RCNN	准确率	NA
17433	2025-10-07	Discovery of novel PRMT1 inhibitors: a combined approach using AI classification model and traditional virtual screening 2025, Frontiers in chemistry IF:3.8Q2 DOI:10.3389/fchem.2025.1548812 PMID:39906150	研究论文	本研究结合AI分类模型和传统虚拟筛选方法发现新型PRMT1抑制剂	首次将深度学习分类模型与分子对接技术相结合，发现了具有新型骨架的PRMT1抑制剂	研究结果尚未经过临床试验验证	发现新型PRMT1抑制剂用于疾病治疗	PRMT1蛋白及其抑制剂	机器学习	NA	深度学习, 分子对接, 分子动力学模拟, 结合自由能分析	深度学习分类模型	化学分子数据	现有PRMTs抑制剂数据集	NA	NA	NA	NA
17434	2025-10-07	The role of artificial intelligence and machine learning in predicting and combating antimicrobial resistance 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.01.006 PMID:39906157	综述	探讨人工智能和机器学习在预测和应对抗菌素耐药性中的作用	系统整合了AI/ML在AMR领域的前沿应用，包括新型抗菌药物发现和实时临床决策支持	涉及伦理考量、数据隐私和模型偏差等挑战	评估AI/ML技术在应对抗菌素耐药性方面的潜力	抗菌素耐药性（AMR）相关数据和预测模型	机器学习	传染病	基因组测序，微生物组分析	监督学习，无监督学习，深度学习，强化学习，自然语言处理	临床数据，基因组序列，流行病学数据	NA	NA	NA	预测准确率	NA
17435	2025-10-07	Contactless Detection of Abnormal Breathing Using Orthogonal Frequency Division Multiplexing Signals and Deep Learning in Multi-Person Scenarios 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3506914 PMID:39906267	研究论文	提出一种基于正交频分复用信号和深度学习的非接触式异常呼吸检测系统，可在多人场景中实时分类多种呼吸模式	开发了VGG16-GRU混合深度学习模型，结合OFDM信号技术，首次实现多人场景下的个体呼吸模式区分	数据集主要在办公室环境收集，未来需要扩展更多呼吸模式和真实世界呼吸科数据	开发非接触式呼吸监测系统，用于实时检测和分类异常呼吸模式	多种呼吸模式（包括百日咳、急性咳嗽、正常呼吸、呼吸过缓、呼吸急促、比奥呼吸、叹息呼吸、陈-施呼吸、库斯莫尔呼吸、中枢性睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停）	机器学习	呼吸系统疾病	正交频分复用(OFDM)信号，软件定义无线电(SDR)	CNN, GRU	无线信号数据	办公室环境中收集的多人场景数据集	NA	VGG16, GRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
17436	2025-10-07	A Review on Deep Learning for Quality of Life Assessment Through the Use of Wearable Data 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2025.3526457 PMID:39906266	综述	本文全面回顾了深度学习技术在生活质量评估中的应用，重点关注可穿戴数据的分析	系统整合了深度学习与可穿戴数据在生活质量评估中的交叉应用，特别关注生理和心理健康子领域	作为综述文章，不包含原始研究数据，主要基于现有文献分析	探讨深度学习技术如何通过可穿戴数据改进生活质量评估方法	可穿戴设备收集的生理信号和健康数据	机器学习	NA	可穿戴传感技术	深度学习	生理信号，患者报告结果，医疗图像	NA	NA	NA	NA	NA
17437	2025-10-07	Optimal Transport Based Graph Kernels for Drug Property Prediction 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3480708 PMID:39906265	研究论文	提出基于最优传输理论的图核方法用于药物ADMET性质预测	首次将最优传输理论应用于构建图核函数，相比图神经网络具有更好的可解释性、适应性和泛化能力	未明确说明方法在特定类型药物或性质预测上的局限性	开发计算工具以早期准确预测药物的ADMET性质	药物分子的图结构数据	机器学习	NA	图匹配，最优传输理论	图核方法	图数据	19个不同的ADMET数据集	NA	基于最优传输的图核	NA	NA
17438	2025-10-07	ChromosomeNet: Deep Learning-Based Automated Chromosome Detection in Metaphase Cell Images 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3512932 PMID:39906268	研究论文	提出基于深度学习的染色体自动检测系统ChromosomeNet，用于中期细胞图像中的染色体识别	结合单阶段和双阶段模型优势，无需预处理即可处理原始图像，在包含困难图像的大规模数据集上实现高精度检测	需要其他医院数据进行跨院验证以确认临床适用性	开发自动染色体检测和识别系统以辅助产前诊断	中期细胞图像中的染色体	计算机视觉	染色体疾病	深度学习	目标检测模型	图像	5000张中期细胞图像，包含229,852条染色体（其中3827张简单图像，1173张困难图像）	NA	ChromosomeNet（结合单阶段和双阶段模型）	mAP50, 准确率, 召回率, F1分数	NA
17439	2025-10-07	Evaluating the advancements in protein language models for encoding strategies in protein function prediction: a comprehensive review 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1506508 PMID:39906415	综述	全面评估蛋白质语言模型在蛋白质功能预测中编码策略的最新进展	系统整合最新蛋白质语言模型在功能预测中的应用现状，并与传统方法进行详尽性能对比	NA	评估蛋白质语言模型在蛋白质功能预测编码策略中的进展	蛋白质序列数据及其功能预测	生物信息学	NA	深度学习，蛋白质语言模型	蛋白质语言模型	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	准确率	NA
17440	2025-10-07	ECG-LM: Understanding Electrocardiogram with a Large Language Model 2025, Health data science DOI:10.34133/hds.0221 PMID:39906894	研究论文	开发了首个能够处理自然语言并理解心电图信号的多模态大语言模型ECG-LM	首创将多模态大语言模型应用于心电图处理，通过专门的ECG编码器将原始ECG信号转换到高维特征空间并与文本特征空间对齐	文本-ECG数据稀缺问题通过医疗指南生成数据来解决，但仍需更多真实临床数据验证	开发能够整合患者数据和ECG读数并提供临床建议的多模态大语言模型	心电图信号和患者临床数据	自然语言处理, 医疗人工智能	心血管疾病	多模态大语言模型, ECG信号处理	大语言模型, 多模态模型	心电图信号, 文本数据	基于医疗指南生成的文本-ECG对和医院真实临床数据	NA	大语言模型, 专门的ECG编码器	心血管疾病检测准确率, 问答性能	NA