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
19461	2025-10-07	Deep learning-based CT radiomics predicts prognosis of unresectable hepatocellular carcinoma treated with TACE-HAIC combined with PD-1 inhibitors and tyrosine kinase inhibitors 2025-Jan-21, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-024-03555-7 PMID:39838292	研究论文	开发并验证基于CT的深度学习影像组学模型，用于预测接受TACE-HAIC联合PD-1抑制剂和酪氨酸激酶抑制剂治疗的不可切除肝细胞癌患者的治疗反应和无进展生存期	首次将残差卷积神经网络技术应用于预测不可切除肝癌患者在接受TACE-HAIC联合免疫靶向治疗后的预后	回顾性研究设计，样本量相对有限（172例患者）	预测不可切除肝细胞癌患者在接受联合治疗后的治疗反应和生存预后	不可切除肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	CT影像，深度学习影像组学	CNN	CT图像	172例患者（92例训练集，30例测试集，50例外部队列验证）	NA	ResNet	AUC, C-index, 准确率, 精确率, F1-score	NA
19462	2025-01-22	Publisher Correction: Speech-based personality prediction using deep learning with acoustic and linguistic embeddings 2025-Jan-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86466-1 PMID:39833270	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
19463	2025-10-07	Deep learning algorithms for predicting pathological complete response in MRI of rectal cancer patients undergoing neoadjuvant chemoradiotherapy: a systematic review 2025-Jan-20, International journal of colorectal disease IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s00384-025-04809-w PMID:39833443	系统综述	系统评估深度学习算法在预测直肠癌患者新辅助放化疗后病理完全缓解中的效用	首次系统评估基于MRI的深度学习模型在预测直肠癌pCR中的表现，并分析影响诊断准确性的因素	模型设计、MRI方案存在异质性，临床数据整合有限	评估MRI人工智能模型在预测直肠癌病理完全缓解中的性能	接受新辅助放化疗的直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	MRI（T2W、DWI序列）	深度学习	医学影像（MRI）	26项符合纳入标准的研究（初始512条记录）	NA	NA	AUC	NA
19464	2025-10-07	Integrating pharmacogenomics and cheminformatics with diverse disease phenotypes for cell type-guided drug discovery 2025-Jan-20, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01431-x PMID:39833831	研究论文	提出一种基于网络的统计方法Pathopticon，整合药物基因组学和化学信息学数据，实现细胞类型特异性药物发现	首次构建细胞类型特异性基因-药物扰动网络，整合多种疾病表型数据进行药物优先排序	方法验证主要基于数据库和有限的概念验证实验，需要更广泛的实验验证	开发细胞类型引导的药物发现和重定位平台	药物扰动网络、疾病基因网络、化学化合物	生物信息学	血管疾病	qPCR实验、网络分析、化学信息学分析	网络模型、统计模型	基因表达数据、化学结构数据、疾病特征数据	73个MSigDB基因集、569个Enrichr疾病特征	NA	QUIZ-C统计方法、Pathopticon网络框架	AUROC	NA
19465	2025-10-07	Energy consumption prediction using modified deep CNN-Bi LSTM with attention mechanism 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41507 PMID:39850437	研究论文	提出一种改进的深度CNN-BiLSTM注意力机制模型用于家庭能源消耗预测	结合改进的深度CNN和双向LSTM网络，并引入注意力机制来增强模型对输入序列关键部分的关注能力	MAPE指标值较高(324.12)，表明在某些情况下预测误差可能较大	提高家庭能源消耗预测的准确性	家庭能源消耗数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, Bi-LSTM	时间序列数据	NA	NA	改进的深度CNN-BiLSTM with attention mechanism	MSE, MAE, MAPE, RMSE, 训练时间, 预测时间	NA
19466	2025-10-07	Decoding the Functional Interactome of Non-Model Organisms with PHILHARMONIC 2025-Jan-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.25.620267 PMID:39553947	研究论文	提出PHILHARMONIC计算方法，通过深度学习网络推断和无监督谱聚类揭示非模式生物中的功能关系和高级组织	结合深度学习网络推断与鲁棒无监督谱聚类算法，开发ReCIPE算法重新连接断开簇，通过远程同源性功能注释实现功能关联预测	仅需要测序蛋白质组，但未明确说明样本规模限制和计算资源需求	解码非模式生物的功能相互作用组，预测未表征蛋白质功能	非模式生物（造礁珊瑚、藻类共生体、果蝇）的蛋白质-蛋白质相互作用网络	生物信息学	NA	深度学习网络推断，无监督谱聚类，远程同源性功能注释，hmmscan，GODomainMiner	深度学习，谱聚类	蛋白质序列数据，蛋白质-蛋白质相互作用数据	NA	NA	NA	功能一致性，功能富集度，生物学可解释性，基因共表达相关性	NA
19467	2025-10-07	Deep Learning for Classification of Inflammatory Bowel Disease Activity in Whole Slide Images of Colonic Histopathology 2025-Jan-10, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.12.010 PMID:39800054	研究论文	开发基于深度学习的模型用于炎症性肠病组织病理学全切片图像的活动度分级	首次将Transformer模型应用于IBD组织病理学图像分类，并利用HoVer-Net分析中性粒细胞分布模式	研究数据仅来自单一医疗中心，样本量相对有限	通过深度学习提高炎症性肠病活动度评估的准确性和一致性	炎症性肠病患者的结肠组织病理学全切片图像	数字病理学	炎症性肠病	苏木精-伊红染色，全切片扫描	Transformer	图像	636名患者的2077张全切片图像	NA	Transformer, HoVer-Net	AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
19468	2025-10-07	Non-Contact Optical Blood Pressure Biometry Using AI-Based Analysis of Non-Mydriatic Fundus Imaging 2025-Jan-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.06.25320084 PMID:39830244	研究论文	开发基于AI的非散瞳眼底图像分析技术实现无接触光学血压测量	首次利用深度学习模型通过眼底图像实现无接触血压测量，误差与传统袖带测量相当	需要临床环境中的额外试验和前瞻性研究来验证结果	开发能够准确评估血压的机器学习模型	血压测量（收缩压和舒张压）	机器学习	心血管疾病	非散瞳眼底成像	深度学习	眼底图像	基于UK Biobank数据集	NA	NA	平均绝对误差, 均方误差, 决定系数(R^2)	NA
19469	2025-10-07	Challenges and applications of artificial intelligence in infectious diseases and antimicrobial resistance 2025-Jan-07, npj antimicrobials and resistance DOI:10.1038/s44259-024-00068-x PMID:39843587	综述	探讨人工智能在传染病和抗菌药物耐药性领域的挑战与应用	系统整合AI在病原体检测、耐药性预测和抗生素发现中的创新应用，强调对抗菌药物管理的优化作用	未具体说明AI方法在临床实践中需要改进的具体技术瓶颈	综述人工智能技术在传染病诊断、治疗和药物发现领域的应用现状与发展前景	传染病病原体与抗菌药物耐药性机制	机器学习	传染病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
19470	2025-10-07	Explainable Deep Learning for Glaucomatous Visual Field Prediction: Artifact Correction Enhances Transformer Models 2025-Jan-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.1.22 PMID:39847375	研究论文	本研究开发了一种结合生成扩散模型修复OCT伪影和基于Transformer模型预测青光眼视野功能丧失的深度学习方法	首次将自监督视觉Transformer与生成式伪影校正相结合，增强青光眼结构与功能相关性分析	回顾性横断面研究设计，样本量相对有限（1674个训练样本）	开发能够修复OCT扫描伪影并预测青光眼视野功能丧失的深度学习模型	青光眼患者的视野-OCT配对数据	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描，Humphrey视野测试	CNN, Transformer, 生成扩散模型	图像	训练集：1674个视野-OCT配对（951只眼）；测试集：429个配对（345只眼）	NA	DINO Vision Transformers, 生成扩散模型	RMSE, MAE, 置信区间	NA
19471	2025-10-07	Acceleration of Simultaneous Multislice Magnetic Resonance Fingerprinting With Spatiotemporal Convolutional Neural Network 2025-Jan, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5302 PMID:39631961	研究论文	提出一种解耦时空特征学习的深度学习方法，用于加速同步多层磁共振指纹成像，实现高倍加速的脑部T1和T2定量成像	首次将解耦时空特征学习的深度学习方法应用于同步多层磁共振指纹成像，实现高达4倍的多频带因子加速	未明确说明训练数据的具体规模和多样性限制	开发深度学习方法以解决同步多层磁共振指纹成像中的混叠伪影问题，实现高加速倍数的定量脑成像	脑部T1和T2定量成像	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振指纹成像，同步多层成像	CNN	磁共振图像序列	NA	NA	时空卷积神经网络，残差通道注意力U-Net	T1和T2定量精度	NA
19472	2025-10-07	MCBERT: A multi-modal framework for the diagnosis of autism spectrum disorder 2025-Jan, Biological psychology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.biopsycho.2024.108976 PMID:39722324	研究论文	提出一种名为MCBERT的多模态框架，用于自闭症谱系障碍的诊断	首次将BERT与多头卷积神经网络结合，并引入空间和通道注意力机制来处理多模态数据	仅使用ABIDE-I数据集，需要进一步验证在其他数据集上的泛化能力	开发多模态深度学习框架以改进自闭症谱系障碍的诊断	自闭症谱系障碍患者	医学影像分析,自然语言处理	自闭症谱系障碍	功能磁共振成像	BERT,CNN	脑影像数据,元特征数据	ABIDE-I多模态数据集	NA	BERT,多头卷积神经网络,空间注意力机制,通道注意力机制	准确率	NA
19473	2025-10-07	The role of chromatin state in intron retention: A case study in leveraging large scale deep learning models 2025-Jan, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012755 PMID:39792954	研究论文	本研究利用大规模深度学习模型探索染色质状态在内含子保留中的作用	利用预训练的Sei模型开发简单可解释的内含子保留模型，并证明其优于基于DNABERT-2的模型	NA	研究染色质状态对基因调控特别是内含子保留的影响	基因组序列和染色质状态	自然语言处理,计算机视觉	NA	深度学习	大规模语言模型,监督学习模型	DNA序列数据,ENCODE基因组数据	大规模基因组数据集	NA	Sei,DNABERT-2	准确率	NA
19474	2025-10-07	Citrus diseases detection using innovative deep learning approach and Hybrid Meta-Heuristic 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0316081 PMID:39841644	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的柑橘病害自动分类系统	结合深度学习和混合元启发式算法进行特征选择，使用预训练模型和数据增强技术	仅针对柑橘叶片病害进行测试，未提及在其他作物或实际田间环境中的验证	开发自动化病害诊断系统以提高柑橘病害检测的准确性和效率	柑橘叶片病害（溃疡病、疮痂病、黑斑病）	计算机视觉	植物病害	深度学习，数据增强，迁移学习	CNN	图像	柑橘叶片数据集	NA	DenseNet-201, AlexNet	准确率	NA
19475	2025-10-07	Automated extracellular volume fraction measurement for diagnosis and prognostication in patients with light-chain cardiac amyloidosis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317741 PMID:39841643	研究论文	本研究评估基于人工智能自动分割的T1 mapping参数在左心室肥厚患者中诊断心脏淀粉样变性及在轻链型心脏淀粉样变性患者中的预后价值	首次将AI自动分割的细胞外容积分数测量整合至修订版Mayo分期系统，实现更好的风险分层	样本量相对有限（300例），且未包含其他类型淀粉样变性患者的预后分析	评估AI自动分割的T1 mapping参数在心脏淀粉样变性诊断和预后预测中的性能	接受心脏磁共振检查的左心室肥厚患者，包括心脏淀粉样变性、肥厚型心肌病、高血压性心脏病和Fabry病患者	数字病理学	心脏淀粉样变性	心脏磁共振成像，T1 mapping	深度学习	医学影像	300例连续患者（50例心脏淀粉样变性，198例肥厚型心肌病，47例高血压性心脏病，5例Fabry病）	NA	Myomics-Q	诊断准确率，风险比，综合判别指数，分类净重分类指数	NA
19476	2025-10-07	Optimizing multi label student performance prediction with GNN-TINet: A contextual multidimensional deep learning framework 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314823 PMID:39841673	研究论文	提出GNN-TINet深度学习框架用于多标签学生成绩预测	结合GNN、Transformer和InceptionNet架构，首次在多元教育数据中实现多标签性能预测	仅基于加州学生数据集，未在其他地区验证模型泛化能力	优化多标签学生成绩预测以支持教育干预	加州学生表现数据集中的学生群体	机器学习	NA	教育数据挖掘	GNN,Transformer,CNN	结构化教育数据	97,000条学生记录	NA	GNN-Transformer-InceptionNet	准确率,Predictive Consistency Score	NA
19477	2025-10-07	Evaluating Machine Learning and Deep Learning models for predicting Wind Turbine power output from environmental factors 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317619 PMID:39847588	研究论文	对机器学习和深度学习模型在基于环境因素预测风力涡轮机功率输出方面进行全面比较分析	直接比较多种机器学习和深度学习算法，同时突出先进计算方法在可再生能源优化中的潜力	NA	预测风力涡轮机功率输出	风力涡轮机	机器学习	NA	NA	Linear Regression, Support Vector Regressor, Random Forest, Extra Trees, Adaptive Boosting, Categorical Boosting, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Artificial Neural Network, Long Short-Term Memory, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network	环境变量数据（温度、湿度、风速、风向）	40,000个观测数据	NA	ANN, LSTM, RNN, CNN	R平方, 平均绝对误差, 均方根误差	NA
19478	2025-10-07	The value of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography-based radiomics in non-small cell lung cancer 2025 Jan-Mar, Tzu chi medical journal IF:1.4Q2 DOI:10.4103/tcmj.tcmj_124_24 PMID:39850392	综述	本文综述了基于18F-FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的临床应用价值	系统总结了FDG PET影像组学在肺癌转移检测、病理分型、驱动突变表征、疗效评估和预后预测等多方面的创新应用	临床实施中面临可重复性挑战，缺乏阐明影像组学生物学意义的基础研究，当前不足阻碍了立即的临床转化	探讨FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的应用价值	非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	18F-FDG PET影像组学	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
19479	2025-10-07	EquiRank: Improved protein-protein interface quality estimation using protein language-model-informed equivariant graph neural networks 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.12.015 PMID:39850657	研究论文	提出一种结合蛋白质语言模型和等变图神经网络的蛋白质-蛋白质界面质量估计方法	首次将E(3)等变图神经网络与预训练蛋白质语言模型ESM-2嵌入相结合，用于蛋白质-蛋白质界面质量估计	NA	提高蛋白质复合物结构模型中预测相互作用界面质量估计的准确性	蛋白质-蛋白质相互作用界面	生物信息学	NA	蛋白质语言模型，图神经网络	EGNN	蛋白质结构数据，序列嵌入	NA	PyTorch	等变图神经网络(EGNN)	排名性能，多种评估指标	NA
19480	2025-10-07	Artificial Intelligence in Diagnosis and Management of Nail Disorders: A Narrative Review 2025 Jan-Feb, Indian dermatology online journal IF:1.9Q3 DOI:10.4103/idoj.idoj_460_24 PMID:39850679	综述	本文综述了人工智能在甲病诊断与管理中的当前应用与发展前景	首次系统总结AI在甲病学领域的多病种应用，涵盖诊断、严重度评估和疾病管理全流程	面临数据稀缺、图像异质性、可解释性不足、监管合规和工作流整合等挑战	探讨人工智能在甲病诊断与管理中的应用价值与发展方向	甲真菌病、甲下黑色素瘤、甲银屑病、甲褶毛细血管镜及系统性疾病的甲部表现	数字病理	皮肤科疾病	深度学习	CNN	图像	NA	NA	深度卷积神经网络	灵敏度, 特异度, 准确度	NA