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
18341	2025-10-07	MRI-based deep learning and radiomics for predicting the efficacy of PD-1 inhibitor combined with induction chemotherapy in advanced nasopharyngeal carcinoma: A prospective cohort study 2025-Feb, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2024.102245 PMID:39662448	研究论文	本研究基于MRI开发深度学习与影像组学模型，用于预测PD-1抑制剂联合GP诱导化疗在晚期鼻咽癌中的疗效	首次结合影像组学特征和深度学习特征构建预测模型，采用随机森林算法筛选关键特征	样本量相对有限（99例患者），需要更大规模研究验证	建立预测PD-1抑制剂联合GP诱导化疗疗效的模型	晚期鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	MRI扫描	深度学习, 随机森林	医学影像	99例晚期鼻咽癌患者，按7:3比例分为训练集和测试集	NA	ResNet101	AUC, 准确率, 阴性预测值	NA
18342	2025-10-07	ConvXGB: A novel deep learning model to predict recurrence risk of early-stage cervical cancer following surgery using multiparametric MRI images 2025-Feb, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2025.102281 PMID:39799749	研究论文	开发并验证了一种名为ConvXGB的新型深度学习模型，用于利用多参数MRI图像预测早期宫颈癌术后复发风险	首次将卷积神经网络与极端梯度提升算法结合，构建端到端的深度学习模型预测宫颈癌复发风险	研究样本来自三个机构共406例患者，样本量相对有限	开发预测宫颈癌术后复发风险的深度学习模型	早期宫颈癌患者	计算机视觉	宫颈癌	多参数MRI成像	CNN, XGBoost	医学影像	406例宫颈癌患者	NA	ConvXGB（CNN与XGBoost结合架构）	AUC, 区分度, 校准度, 临床效用	NA
18343	2025-01-25	LipBengal: Pioneering Bengali lip-reading dataset for pronunciation mapping through lip gestures 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111254 PMID:39845145	研究论文	本文介绍了一个名为LipBengal的开创性孟加拉语唇读数据集，旨在通过唇部动作进行发音映射	填补了孟加拉语唇读研究领域的空白，提供了首个专门针对孟加拉语的唇读数据集，包含150名说话者的视觉数据，涵盖54个类别，包括孟加拉语音素、字母和符号	数据采集环境多样且不受控制，可能影响模型的泛化能力	推动孟加拉语唇读和视觉语音识别研究，促进未来应用和技术进步	孟加拉语音素、字母和符号的唇部动作	自然语言处理	NA	深度学习	NA	视频	150名说话者，涵盖54个类别	NA	NA	NA	NA
18344	2024-12-19	Correction to "Rapid Identification of Drug Mechanisms with Deep Learning-Based Multichannel Surface-Enhanced Raman Spectroscopy" 2025-Jan-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03526 PMID:39693047	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18345	2025-10-07	Deep learning for the classification of atrial fibrillation using wavelet transform-based visual images 2025-Jan-21, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02872-5 PMID:39838437	研究论文	本研究开发了一种基于莫尔斯连续小波变换和深度学习的心房颤动分类方法	使用莫尔斯连续小波变换将ECG信号转换为图像，并基于此开发深度学习分类器	未明确说明具体的数据集细节和模型泛化能力验证	通过深度学习技术对心房颤动进行自动分类诊断	心电图信号和心房颤动患者	计算机视觉	心血管疾病	莫尔斯连续小波变换	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确率, F1分数, AUC ROC	NA
18346	2025-10-07	A systematic review of progress test as longitudinal assessment in Saudi Arabia 2025-Jan-21, BMC medical education IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s12909-025-06671-4 PMID:39838466	系统综述	本文系统综述了沙特阿拉伯本科医学教育中进展测试作为纵向评估方法的实践情况	首次系统评估进展测试在沙特阿拉伯本科医学教育中的应用效果和特点	仅针对沙特阿拉伯特定背景，结果可能不具普遍适用性	探索本科医学教育中纵向评估实践，特别关注进展测试的效用	沙特阿拉伯本科医学教育中的进展测试研究	医学教育	NA	系统综述方法	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
18347	2025-10-07	Deep learning-based anterior segment identification and parameter assessment of primary angle closure disease in ultrasound biomicroscopy images 2025-Jan-20, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2023-001600 PMID:39837590	研究论文	开发基于深度学习的人工智能算法，用于自动识别超声生物显微镜图像中的眼前段结构并评估原发性房角关闭疾病的参数	首次开发用于原发性房角关闭疾病的多组织分割模型，实现眼前段结构的自动识别和巩膜突定位	研究样本量有限（592名受试者），需要在更多中心进行验证	开发自动识别眼前段结构和评估房角关闭疾病参数的人工智能算法	原发性房角关闭疾病患者的超声生物显微镜图像	计算机视觉	眼科疾病	超声生物显微镜	深度学习	医学图像	2339张UBM图像来自592名受试者（开发集），222张UBM图像来自45名受试者（验证集）	NA	NA	交并比, 平均误差距离	NA
18348	2025-01-25	Investigation of 3D iris morphology early alteration after implantable collamer lens implantation by using SS-OCT 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41542 PMID:39844973	研究论文	本研究使用全自动多任务深度学习方法，通过SS-OCT技术研究了植入式晶状体（ICL）手术前后虹膜形态的三维变化	首次使用全自动多任务深度学习方法同时进行SS-OCT图像分割和三维虹膜形态的定量测量	样本量较小，仅包括46只眼睛的27名患者	研究ICL手术前后虹膜形态的三维变化	接受ICL手术的患者	数字病理学	NA	SS-OCT	多任务深度学习网络	图像	46只眼睛的27名患者	NA	NA	NA	NA
18349	2025-10-07	Deep learning-based assessment of missense variants in the COG4 gene presented with bilateral congenital cataract 2025-Jan-14, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2024-001906 PMID:39809522	研究论文	首次使用AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN评估COG4基因错义变异的蛋白质结构和致病性	首次将AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN三种深度学习算法联合应用于COG4基因变异分析	无法完全排除变异致病性，需要进一步研究验证	评估COG4基因错义变异的蛋白质结构影响和致病性	COG4基因的临床相关错义变异（包括新发现的p.Y714F和三个已知变异）	生物信息学	先天性白内障	蛋白质结构预测，致病性评估	深度学习	蛋白质序列，变异数据	14,915个可能的Cog4错义变异	AlphaFold2, Alpha Missense, ThermoMPNN	NA	蛋白质结构相似性，致病性指标	NA
18350	2025-10-07	Utilizing InVEST ecosystem services model combined with deep learning and fallback bargaining for effective sediment retention in Northern Iran 2025-Jan, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-35712-6 PMID:39673030	研究论文	本研究结合博弈论和深度学习算法与InVEST生态系统服务模型，用于伊朗Kasilian流域的泥沙滞留建模	首次将博弈论中的Fallback讨价还价算法与深度学习模型（CNN、LSTM、RNN）集成到InVEST生态系统服务模型中用于泥沙滞留建模	研究仅针对Kasilian流域的19个子流域，结果可能不具有普遍适用性	开发有效的泥沙滞留建模方法，优化流域管理策略	伊朗Kasilian流域的19个子流域	环境科学, 机器学习	NA	InVEST生态系统服务模型, 深度学习算法	CNN, LSTM, RNN	地理环境数据, 空间数据	19个子流域	NA	CNN, LSTM, RNN	MAE, MSE, R, RMSE, AUC, 相似度百分比	NA
18351	2025-01-25	ELW-CNN: An extremely lightweight convolutional neural network for enhancing interoperability in colon and lung cancer identification using explainable AI 2025 Jan-Dec, Healthcare technology letters IF:2.8Q3 DOI:10.1049/htl2.12122 PMID:39845172	研究论文	本文提出了一种极轻量级的卷积神经网络（ELW-CNN），用于增强结肠癌和肺癌识别的互操作性，并利用可解释AI提高模型的透明度	提出了一种极轻量级的卷积神经网络模型，仅使用7万个参数，在大型肺和结肠数据集上达到了98.16%的准确率，并在肺癌和结肠癌的单独测试中分别达到了99.02%和99.40%的准确率	数据集规模较小、数据质量较差、肺鳞状细胞癌和腺癌之间的类间变化、移动设备部署困难以及缺乏图像和个体级别的准确性测试	开发一种自动化且准确的结肠癌和肺癌检测方法	结肠癌和肺癌	计算机视觉	肺癌, 结肠癌	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	大型肺和结肠数据集	NA	NA	NA	NA
18352	2025-01-25	Artificial Intelligence in Pediatric Epilepsy Detection: Balancing Effectiveness With Ethical Considerations for Welfare 2025-Jan, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70372 PMID:39846037	综述	本文评估了人工智能在儿童癫痫检测中的有效性，并探讨了其实施过程中的伦理问题	结合人工智能在儿童癫痫诊断和管理中的应用，同时深入探讨了相关的伦理问题	伦理问题如隐私、数据安全和模型偏差仍需解决	评估人工智能在儿童癫痫检测中的有效性，并探讨其实施中的伦理问题	儿童癫痫患者	机器学习	癫痫	EEG, rs-fMRI, DTI	CNN-LSTM	EEG数据, 神经影像数据, 视频数据	NA	NA	NA	NA	NA
18353	2025-01-25	Machine learning based prediction models for cardiovascular disease risk using electronic health records data: systematic review and meta-analysis 2025-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae080 PMID:39846062	系统综述与元分析	本文通过系统综述和元分析评估了基于机器学习的模型在利用电子健康记录数据预测心血管疾病风险方面的效能，并与传统风险评分模型进行了比较	首次系统评估和比较了机器学习模型与传统心血管疾病风险预测算法在中长期（5-10年）风险预测中的表现，并发现机器学习模型（特别是随机森林和深度学习）在性能上显著优于传统模型	研究存在显著的异质性（I² > 99%）和潜在的发表偏倚，且方法学上的问题限制了这些模型在临床中的当前应用	评估和比较机器学习模型与传统心血管疾病风险预测算法在中长期风险预测中的效能	心血管疾病风险预测模型	机器学习	心血管疾病	机器学习	随机森林, 深度学习	电子健康记录数据	20项研究中的32个机器学习模型和26个传统统计模型	NA	NA	NA	NA
18354	2025-01-25	CardiacField: computational echocardiography for automated heart function estimation using two-dimensional echocardiography probes 2025-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae072 PMID:39846074	研究论文	本文介绍了一种名为CardiacField的计算心脏超声系统，使用二维超声探头自动估计左心室和右心室的射血分数，旨在为非心血管专业的医疗从业者提供易于使用的心脏功能评估工具	CardiacField系统通过隐式神经表示网络从二维超声图像重建三维心脏体积，并自动分割左心室和右心室区域以计算射血分数，显著提高了心脏功能评估的准确性和易用性	研究样本量相对较小（127名患者），且未涵盖所有类型的超声设备，可能影响结果的普适性	开发一种自动、精确的心脏功能评估系统，以改善心血管疾病的检测和监测	左心室和右心室的射血分数	数字病理学	心血管疾病	二维超声成像	隐式神经表示网络	图像	127名患者	NA	NA	NA	NA
18355	2025-01-25	Dissecting AlphaFold2's capabilities with limited sequence information 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae187 PMID:39846081	研究论文	本研究探讨了AlphaFold2在主要依赖高质量模板结构而非多序列比对（MSAs）提供额外信息时的蛋白质结构预测能力	通过设计实验探究AlphaFold2对局部和全局结构的理解，揭示了其对特定特征的依赖及其处理缺失信息的能力	AlphaFold2学习到的生物物理能量函数在局部相互作用中最为有效，但在全局结构预测上可能存在局限	研究AlphaFold2在有限序列信息下的蛋白质结构预测能力	蛋白质的三维结构	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
18356	2025-10-07	A hyperparameter optimization-assisted deep learning method towards thermal error modeling of spindles 2025-Jan, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2024.11.001 PMID:39516098	研究论文	提出一种结合贝叶斯优化和扩张卷积神经网络的深度学习方法来建立主轴热误差模型	将贝叶斯优化与扩张卷积神经网络相结合，通过扩张率扩大感受野而不增加参数数量，并使用高斯过程优化9个关键超参数	NA	提高主轴热误差建模的精度和泛化能力	机床主轴的热误差	机器学习	NA	深度学习	CNN, DCNN	热误差数据	NA	NA	扩张卷积神经网络	准确率	NA
18357	2025-10-07	Fault detection and classification of motor bearings under multiple operating conditions 2025-Jan, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2024.11.008 PMID:39592313	研究论文	提出一种用于多工况下电机轴承故障检测与分类的多任务方法	开发了适用于多工况和多故障类型的轴承故障诊断框架，在HUST轴承数据集上展现出鲁棒性能	NA	提高机械设备的安全性和可靠性，实现多工况下轴承故障的准确诊断	电机轴承	机器学习	NA	深度学习	NA	传感器数据	HUST电机轴承数据集	NA	NA	NA	NA
18358	2025-10-07	Anatomy-centred deep learning improves generalisability and progression prediction in radiographic sacroiliitis detection 2024-Dec-23, RMD open IF:5.1Q1 DOI:10.1136/rmdopen-2024-004628 PMID:39719299	研究论文	本研究探讨了以解剖学为中心的深度学习在提高影像学骶髂关节炎检测的泛化能力和预测疾病进展方面的效果	提出解剖学中心的深度学习模型，通过裁剪骶髂关节边界框区域来改进模型性能，并首次展示了该模型在预测疾病进展方面的能力	回顾性多中心研究，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	提高影像学骶髂关节炎检测的泛化能力并预测疾病进展	中轴型脊柱关节炎患者的常规骨盆X光片	医学影像分析	中轴型脊柱关节炎	深度学习	神经网络	X光图像	训练集1261张图像，验证集222张图像，三个独立测试集分别包含436、340和163名患者	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
18359	2025-10-07	Advances for Managing Pancreatic Cystic Lesions: Integrating Imaging and AI Innovations 2024-Dec-22, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16244268 PMID:39766167	综述	本文综述了人工智能在胰腺囊性病变管理中的创新应用，重点探讨了AI如何提升诊断准确性和风险分层能力	整合影像学与人工智能技术，提出深度学习算法和影像组学在胰腺囊性病变自动分割和异质性分析中的创新应用	目前AI方法仍处于早期研究阶段，需要更多临床验证和大规模前瞻性研究	探索人工智能技术在胰腺囊性病变诊断和管理中的潜在价值	胰腺囊性病变（PCLs）	医学影像分析	胰腺癌	放射影像学、超声内镜引导细针穿刺、临床和生化数据	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性、风险分层能力	NA
18360	2025-10-07	Approaching artificial intelligence to Hospital Pharmacy 2024-Jul, Farmacia hospitalaria : organo oficial de expresion cientifica de la Sociedad Espanola de Farmacia Hospitalaria IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.farma.2024.02.007 PMID:39097366	综述	探讨人工智能在医院药学领域的应用前景与价值	系统阐述AI技术如何通过分析医疗数据帮助医院药师优化药物管理流程	未涉及具体实施案例与数据验证	推动人工智能技术与医院药学实践的深度融合	医院药师工作流程与患者用药数据	自然语言处理, 机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	神经网络	医疗记录, 实验室结果, 用药档案	NA	NA	NA	NA	NA