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
17501	2025-10-07	Clair3-RNA: A deep learning-based small variant caller for long-read RNA sequencing data 2025-Jan-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.17.624050 PMID:39803537	研究论文	开发了首个基于深度学习的针对长读长RNA测序数据的小变异检测工具Clair3-RNA	首个专门针对长读长RNA测序数据的深度学习变异检测工具，整合了覆盖度归一化、训练材料优化、编辑位点发现和单倍型定相等多项优化技术	NA	解决长读长RNA测序数据变异检测的挑战，提高检测准确率	长读长RNA测序数据中的小变异	生物信息学	NA	长读长RNA测序，PacBio Iso-Seq，MAS-Seq，ONT cDNA测序，ONT直接RNA测序	深度学习	RNA测序数据	多个GIAB样本	NA	基于Clair系列流程	SNP F1-score	NA
17502	2025-10-07	Artificial Intelligence Recognition Model Using Liquid-Based Cytology Images to Discriminate Malignancy and Histological Types of Non-Small-Cell Lung Cancer 2025, Pathobiology : journal of immunopathology, molecular and cellular biology IF:3.5Q1 DOI:10.1159/000541148 PMID:39197433	研究论文	开发基于深度学习卷积神经网络的肺癌细胞学图像自动分类模型	首次使用液基细胞学图像结合DenseNet-121深度学习模型对非小细胞肺癌的恶性程度和组织学类型进行自动识别	样本量相对有限，仅包含45例手术标本	开发用于肺癌细胞学诊断的人工智能图像识别模型	非小细胞肺癌的液基细胞学样本	计算机视觉	肺癌	液基细胞学，全玻片成像	CNN	图像	45例手术标本（8例正常肺组织，22例腺癌，15例鳞癌），共9141个图像块	NA	DenseNet-121	敏感度，特异度，准确率	NA
17503	2025-10-07	Insights into AI advances in immunohistochemistry for effective breast cancer treatment: a literature review of ER, PR, and HER2 scoring 2025-Jan, Current medical research and opinion IF:2.4Q3 DOI:10.1080/03007995.2024.2445142 PMID:39705612	文献综述	本文综述了人工智能在乳腺癌免疫组化生物标志物自动评分中的最新进展	系统总结AI在ER、PR和HER2三种关键乳腺癌生物标志物自动评分中的技术现状与发展趋势	作为文献综述，不包含原始实验数据和新方法验证	改善乳腺癌诊断和治疗的准确性与效率	乳腺癌免疫组化图像中的ER、PR和HER2生物标志物	数字病理学	乳腺癌	免疫组化染色	机器学习,深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
17504	2025-10-07	Predicting the exposure of mycophenolic acid in children with autoimmune diseases using a limited sampling strategy: A retrospective study 2025-Jan, Clinical and translational science DOI:10.1111/cts.70092 PMID:39727288	研究论文	利用机器学习和深度学习算法开发儿童自身免疫疾病患者霉酚酸暴露量的预测模型，优化采样频率	首次将Wide&Deep等10种算法应用于儿童自身免疫疾病霉酚酸暴露量预测，证明仅需3个采样点即可达到与4个采样点相当的预测精度	回顾性研究，样本量有限（209名患者），仅来自单一医疗中心	开发霉酚酸暴露量预测模型以减少儿童患者的采血次数	患有自身免疫疾病的儿童患者	机器学习	自身免疫疾病	治疗药物监测	Random Forest, XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting Decision Tree, CatBoost, Artificial Neural Network, Grandient Boosting Machine, Transformer, Wide&Deep, TabNet	血药浓度数据	209名患者的614个霉酚酸AUC样本	NA	Wide&Deep, Transformer, TabNet	R平方值, 准确度	NA
17505	2025-10-07	AI Methods for Antimicrobial Peptides: Progress and Challenges 2025-01, Microbial biotechnology IF:4.8Q1 DOI:10.1111/1751-7915.70072 PMID:39754551	综述	本文全面概述了人工智能方法在抗菌肽识别与设计领域的最新进展、挑战和机遇	深入探讨了大型语言模型、图神经网络和结构引导设计在抗菌肽研究中的潜力，填补了现有文献的空白	当前方法存在局限性，需要解决未来几年抗菌肽发现和设计中最相关的议题	提供抗菌肽研究中人工智能方法的综合评述	抗菌肽（AMPs）	机器学习	传染病	机器学习，深度学习	经典机器学习，深度学习，大型语言模型，图神经网络	肽序列数据，结构数据	NA	NA	LLMs, GNNs	NA	NA
17506	2025-10-07	Treatment efficacy prediction of focused ultrasound therapies using multi-parametric magnetic resonance imaging 2025, Cancer prevention, detection, and intervention : Third MICCAI Workshop, CaPTion 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings. CaPTion (Workshop) (3rd : 2024 : Marrakech, Morocco) DOI:10.1007/978-3-031-73376-5_18 PMID:39802501	研究论文	开发基于多参数磁共振成像的深度学习框架，用于预测聚焦超声治疗乳腺癌的疗效	首次利用治疗期间获取的多参数MRI数据，通过深度学习框架实时预测聚焦超声治疗的疗效	研究样本量较小（N=6），仅在VX2肿瘤模型兔子中进行验证	提高聚焦超声治疗乳腺癌的疗效评估准确性和实时性	VX2肿瘤模型兔子	医学影像分析	乳腺癌	多参数磁共振成像，MRgFUS	深度学习	磁共振图像	6只VX2肿瘤模型兔子	NA	NA	与专家标注的3天后治疗后图像对比	NA
17507	2025-10-07	ShaderNN: A Lightweight and Efficient Inference Engine for Real-time Applications on Mobile GPUs 2025-Jan-01, Neurocomputing IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.neucom.2024.128628 PMID:39802630	研究论文	提出了一种基于OpenGL的轻量级移动设备神经网络推理框架ShaderNN，专为实时应用设计	首次在神经网络推理算子中利用基于OpenGL后端的片段着色器，提出计算着色器与片段着色器的混合实现，支持图层级着色器选择	主要适用于参数规模较小的神经网络模型部署	开发适用于移动设备的轻量级高效深度学习推理框架	移动设备GPU上的神经网络推理	机器学习	NA	OpenGL图形渲染技术	神经网络	图像、图形数据	NA	OpenGL	NA	推理速度、能效	高通和联发科芯片的移动设备GPU
17508	2025-10-07	Deep learning model to diagnose cardiac amyloidosis from haematoxylin/eosin-stained myocardial tissue 2025-Jan, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyae141 PMID:39811011	研究论文	开发深度学习模型从HE染色心肌组织中诊断心脏淀粉样变性	首次使用HE染色心肌组织切片开发深度学习模型诊断心脏淀粉样变性，无需特殊染色	单中心回顾性研究，需要多中心前瞻性验证	开发辅助诊断心脏淀粉样变性的深度学习模型	心肌活检组织样本	数字病理	心脏淀粉样变性	HE染色，Dylon染色	深度学习模型	病理图像	166例患者（76例心脏淀粉样变性，90例其他诊断）	NA	NA	AUC	NA
17509	2025-10-07	LD-informed deep learning for Alzheimer's gene loci detection using WGS data 2025 Jan-Mar, Alzheimer's & dementia (New York, N. Y.) DOI:10.1002/trc2.70041 PMID:39822590	研究论文	本研究开发了一种结合生物学知识的深度学习框架Deep-Block，用于从全基因组测序数据中识别与阿尔茨海默病相关的遗传位点	提出了一种多阶段深度学习框架，将连锁不平衡模式与稀疏注意力机制相结合，在降维过程中保留SNP相互作用	研究样本仅限于7416名非西班牙裔白人参与者，未包含其他种族群体	开发先进的分析工具来识别阿尔茨海默病相关的遗传区域	阿尔茨海默病相关的遗传位点和变异	机器学习	阿尔茨海默病	全基因组测序	TabNet, Random Forest	基因组测序数据	7416名非西班牙裔白人参与者（3150名认知正常老年人，4266名AD患者）	NA	多阶段深度学习框架	eQTL分析，交叉验证	NA
17510	2025-10-07	A method for blood pressure hydrostatic pressure correction using wearable inertial sensors and deep learning 2025, Npj biosensing DOI:10.1038/s44328-024-00021-y PMID:39897702	研究论文	提出一种使用可穿戴惯性传感器和深度学习进行血压静水压力校正的方法	首次结合可穿戴惯性传感器与深度学习模型，无需传统笨重导管即可实现静水压力校正	研究样本量较小（20名参与者），需要在更广泛人群中验证	开发无袖带血压测量的静水压力校正技术	人体血压测量	机器学习	心血管疾病	光电体积描记法, 心电图	深度学习	运动传感器数据, 生理信号	20名参与者	NA	NA	平均绝对误差	商用智能手机（推理时间约134毫秒）
17511	2025-10-07	Deep Learning-Based Body Shape Clustering Analysis Using 3D Body Scanner: Application of Transformer Algorithm 2025-Jan, Iranian journal of public health IF:1.3Q4 DOI:10.18502/ijph.v54i1.17583 PMID:39902372	研究论文	使用3D人体扫描仪和Transformer算法进行基于深度学习的体型聚类分析	首次将Transformer算法应用于3D人体扫描数据的体型分类，将传统体型分类细化为六个更精细的聚类	样本仅来自单一大学（韩国国立体育大学）的366名成人，可能缺乏代表性	开发基于深度学习的体型分类方法，为健康和疾病预测提供基础信息	366名成年男性和女性的3D人体扫描数据	计算机视觉	NA	3D人体扫描技术	Transformer	3D扫描数据	366名成年男性和女性	NA	Transformer	聚类性能比较	NA
17512	2025-10-07	The Impact of Artificial Intelligence on Healthcare: A Comprehensive Review of Advancements in Diagnostics, Treatment, and Operational Efficiency 2025-Jan, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70312 PMID:39763580	综述	本文全面回顾了人工智能在医疗保健领域的影响，涵盖诊断、治疗和运营效率等方面的进展	系统整合了2014-2024年间AI在医疗领域的最新发展，分析了包括Google Health和IBM Watson Health在内的实际案例	存在数据安全和资源限制等实施难题，预算约束可能影响AI的主流应用	分析AI对医疗保健的影响，为利益相关者提供在这一变化环境中的路线图	医疗保健领域的AI技术应用，包括机器人技术、机器学习、深度学习和自然语言处理	自然语言处理	NA	机器学习，深度学习，自然语言处理	NA	文献数据，案例研究	Web of Science数据库2014-2024年间的相关文献（从158篇增长到731篇）	NA	NA	NA	NA
17513	2025-10-07	A tactile perception method with flexible grating structural color 2025-Jan, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwae413 PMID:39764508	研究论文	提出一种结合柔性光栅结构色与深度学习的新型触觉感知方法及传感器	首次将光学干涉图案作为触觉信息的视觉表征，结合柔性闪耀光栅的结构色与深度学习技术	NA	开发高性能的触觉感知方法	柔性触觉传感器	计算机视觉	NA	光学干涉图案，柔性闪耀光栅	深度学习	图像	NA	NA	NA	法向力精度6 mN，平面分辨率79 μm，接触深度分辨率25 μm	NA
17514	2025-10-07	A prediction approach to COVID-19 time series with LSTM integrated attention mechanism and transfer learning 2024-Dec-31, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02433-w PMID:39736527	研究论文	提出一种结合注意力机制和迁移学习的LSTM模型，用于预测城市级COVID-19时间序列数据	针对小区域COVID-19时间序列预测问题，提出新型注意力机制与频域卷积增强结合的迁移学习方法	研究仅针对中国徐州单一城市数据，模型在其他地区的泛化能力有待验证	开发适用于小区域COVID-19每日确诊病例时间序列的精准预测方法	中国徐州市2022年11月至2023年11月的COVID-19每日确诊病例数据	时间序列预测	COVID-19	时间序列分析，深度学习	RNN, LSTM, GRU, TCN, LSTM-Attention	时间序列数据	徐州城市COVID-19每日确诊病例数据（2022.11.1-2023.11.16）	NA	LSTMATT, TLLA	平均绝对误差, 均方根误差, 决定系数	NA
17515	2025-10-07	RTify: Aligning Deep Neural Networks with Human Behavioral Decisions 2024-Dec-26, ArXiv PMID:39764401	研究论文	提出一种新颖的计算框架，通过将循环神经网络的时间动态与人类反应时间对齐来模拟人类行为决策动态	首次提出通过约束RNN时间步长与人类反应时间对齐的方法来模拟行为决策动态，并展示了在无人类数据情况下优化速度-准确性权衡的能力	方法依赖于近似计算，需要在更多心理物理学实验中进一步验证	开发能够更好对齐人类行为动态的视觉计算模型	人类行为决策动态和反应时间	计算机视觉	NA	心理物理学实验	RNN, CNN	人工和自然图像刺激	NA	NA	Wong-Wang决策模型	反应时间对齐度，速度-准确性权衡	NA
17516	2025-10-07	Predictive Modeling of Gene Expression and Localization of DNA Binding Site Using Deep Convolutional Neural Networks 2024-Dec-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.629042 PMID:39763851	研究论文	开发了一种基于深度卷积神经网络的工具DARSI，用于从原始调控DNA序列预测基因表达水平并系统识别转录因子结合位点	首次利用卷积神经网络分析调控DNA序列中的长距离碱基相关性，实现了单碱基对分辨率的转录因子结合位点预测	方法依赖于MPRA数据的质量和数量，预测的新型结合位点需要后续实验验证	开发能够考虑调控序列中远距离碱基相关性的基因表达预测和DNA结合位点定位方法	调控DNA序列和转录因子结合位点	生物信息学	NA	大规模并行报告基因分析(MPRA)	CNN	DNA序列数据	数千个调控区域的突变变体	NA	卷积神经网络	准确性	NA
17517	2025-10-07	Pre-trained Convolutional Neural Networks Identify Parkinson's Disease from Spectrogram Images of Voice Samples 2024-Dec-18, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5348708/v1 PMID:39764112	研究论文	本研究使用预训练卷积神经网络通过语音样本的声谱图图像识别帕金森病	首次在智能手机宽带录音数据集上验证迁移学习方法，并比较线性尺度与梅尔尺度声谱图的性能差异	未提及具体样本量的详细统计信息，未说明计算资源的具体配置	开发基于深度学习的帕金森病自动检测方法	帕金森病患者的语音样本	计算机视觉	帕金森病	语音录音分析	CNN	图像	NA	NA	预训练卷积神经网络	分类性能	NA
17518	2025-10-07	Interpretable deep learning survival predictions in sporadic Creutzfeldt-Jakob disease 2024-Dec-16, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-024-12815-1 PMID:39680177	研究论文	开发基于人工神经网络的多任务逻辑回归模型预测散发性克雅氏病患者的生存期	首次将人工神经网络应用于sCJD生存预测，并采用模型无关解释方法评估特征贡献	模型性能相较于传统Cox比例风险模型无统计学显著提升	开发可解释的深度学习模型用于sCJD患者生存预测	655例根据2017年国际共识诊断标准确诊的英国sCJD患者	机器学习	神经退行性疾病	CSF RT-QuIC, 14-3-3蛋白检测, MRI, EEG	人工神经网络, 多任务逻辑回归	临床诊断数据	655例sCJD患者（2017-2022年英国监测数据）	NA	人工神经网络	c-index, IBS, AUC	NA
17519	2025-10-07	Machine learning and deep learning algorithms in stroke medicine: a systematic review of hemorrhagic transformation prediction models 2024-Dec-12, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-024-12810-6 PMID:39666168	系统综述	系统评估和比较机器学习与深度学习算法在预测急性缺血性卒中后出血性转化方面的有效性	首次系统比较多种ML和DL算法在HT预测中的表现，发现梯度提升和卷积神经网络具有最佳预测性能	研究设计存在异质性，无法进行定量荟萃分析，纳入研究数量有限	评估机器学习与深度学习算法在卒中医学中预测出血性转化的效果	急性缺血性卒中患者	机器学习	脑血管疾病	机器学习算法，深度学习算法	Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, Gradient Boosting, Neural Networks, CNN	临床数据和影像数据	24项符合纳入标准的研究	NA	神经网络，卷积神经网络	AUC	NA
17520	2025-10-07	PixCUE: Joint Uncertainty Estimation and Image Reconstruction in MRI using Deep Pixel Classification 2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01250-3 PMID:39633210	研究论文	提出一种基于像素分类的深度学习框架PixCUE，可在单次前向传播中同时完成MRI图像重建和不确定性估计	首次将像素分类框架应用于MRI重建中的不确定性估计，无需多次推理即可生成不确定性图	NA	开发高效准确的MRI重建不确定性估计方法	磁共振成像(MRI)数据	医学影像处理	NA	磁共振成像(MRI)	深度学习模型	医学图像	NA	NA	PixCUE	NMSE, PSNR, SSIM	NA