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
261	2026-01-10	Genomic prediction with machine learning in sugarcane, a complex highly polyploid clonally propagated crop with substantial non-additive variation for key traits 2023-12, The plant genome DOI:10.1002/tpg2.20390 PMID:37728221	研究论文	本研究探讨了在甘蔗这种复杂、高度多倍体、无性繁殖的作物中，使用机器学习方法进行基因组预测的潜力，以捕获关键性状的非加性变异	首次在甘蔗中系统比较了深度学习神经网络（包括多层感知机和卷积神经网络）和随机森林等机器学习方法，与扩展的基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）模型在基因组预测中的表现	机器学习模型（包括随机森林和深度学习神经网络）的预测准确性未超过扩展的GBLUP模型，表明在捕获基因间互作方面可能仍有局限	评估机器学习方法在甘蔗复杂基因组背景下对关键农艺性状进行基因组预测的准确性和适用性	甘蔗克隆及其关键性状（总甘蔗收获量、商业蔗糖含量和纤维含量）	机器学习	NA	全基因组单核苷酸多态性标记分析	CNN, MLP, RF	基因组数据	2912个甘蔗克隆，使用26,086个全基因组SNP标记	NA	多层感知机, 卷积神经网络	预测准确性	NA
262	2026-01-10	State-of-the-art computational methods to predict protein-protein interactions with high accuracy and coverage 2023-11, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.202200292 PMID:37401192	综述	本文综述了利用蛋白质序列、结构和共丰度数据预测蛋白质-蛋白质相互作用的最先进计算方法，并重点介绍了深度学习在这些领域的应用	系统性地整合了基于不同数据源的蛋白质相互作用预测方法，并特别强调了深度学习技术在各数据类别中的最新进展和应用	未提及具体方法的性能比较或实验验证细节，主要侧重于文献综述和分类讨论	回顾和分类当前用于预测蛋白质-蛋白质相互作用的高精度和高覆盖率的计算方法	蛋白质-蛋白质相互作用预测的计算方法	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质序列、蛋白质结构、蛋白质共丰度数据	NA	NA	NA	NA	NA
263	2026-01-09	Accurate classification of major brain cell types using in vivo imaging and neural network processing 2023-11, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3002357 PMID:37943858	研究论文	本文介绍了一种结合活体双光子成像和深度学习的方法，用于无创分类小鼠大脑中的主要细胞类型	开发了NuCLear方法，首次实现基于活体成像和深度学习对大脑细胞类型进行非侵入性分类和三维定位	仅使用单一标记（组蛋白2B-eGFP），可能限制对其他细胞特征的识别；方法目前仅在小鼠次级运动皮层验证	开发一种非侵入性方法，用于长期研究生理和病理条件下大脑细胞类型组成的变化	小鼠次级运动皮层中的细胞核	数字病理学	NA	活体双光子成像，组蛋白2B-eGFP标记	深度学习	图像	约25,000个细胞（来自0.25 mm³成像体积）	NA	NA	NA	NA
264	2026-01-08	Solution for sports image classification using modified MobileNetV3 optimized by modified battle royal optimization algorithm 2023-Nov, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e21603 PMID:38027597	研究论文	本文提出了一种结合深度学习与优化算法的混合框架，用于体育图像分类	采用改进的Battle Royal优化算法作为特征选择器，以降低图像维度并仅使用关键特征实现更高分类准确率	NA	提升体育图像分类的准确性与效率	体育图像	计算机视觉	NA	图像处理与机器视觉	深度学习	图像	NA	NA	改进的MobileNetV3	分类准确率	NA
265	2026-01-08	Performance of ChatGPT on the pharmacist licensing examination in Taiwan 2023-07-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000000942 PMID:37227901	研究论文	本研究评估了ChatGPT在台湾药师执照考试中的表现，并探讨了其在药学教育中的潜在作用	首次将ChatGPT应用于台湾药师执照考试，比较了中英文版本的表现，并提出了对药学教育改革的建议	排除了图形题、化学式和表格，仅基于文本问题进行评估，且使用的是ChatGPT 3.5版本	评估ChatGPT在药师执照考试中的准确性，并探讨其在药学教育中的潜在角色	2023年台湾药师执照考试的第一阶段和第二阶段试题	自然语言处理	NA	深度学习	ChatGPT	文本	2023年台湾药师执照考试的第一阶段和第二阶段试题	NA	ChatGPT 3.5	正确率	NA
266	2026-01-08	A study on surprisal and semantic relatedness for eye-tracking data prediction 2023, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2023.1112365 PMID:36818086	研究论文	本研究通过回归实验评估了语言模型中的惊奇度与语义关联性对眼动数据预测的贡献	对比了惊奇度与语义关联性在眼动数据预测中的独立作用，并发现语义关联性对功能词预测也有贡献	仅基于两个英语语料库进行实验，未涉及其他语言或更大规模的数据集	探究语言模型中的惊奇度与语义关联性对眼动数据预测的影响	眼动数据预测	自然语言处理	NA	语言建模、分布语义模型	深度学习语言模型、BERT	眼动数据、文本数据	两个英语语料库	NA	BERT	方差解释量	NA
267	2026-01-08	Deep learning for myocardial ischemia auxiliary diagnosis using CZT SPECT myocardial perfusion imaging 2023-01-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000000833 PMID:36306391	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于CZT SPECT心肌灌注静息态图像，开发了一个用于辅助诊断心肌缺血的原型系统	结合YOLO目标检测技术定位心肌缺损区域并进行图像裁剪，随后使用三维CNN模型对冠心病进行分类，实现了较高的诊断性能	研究数据仅来自单一医疗中心，可能限制了模型的泛化能力；未详细讨论模型对不同类型心肌缺损的区分能力	开发一个基于深度学习的辅助诊断系统，以缩短图像解读时间并提高冠心病诊断质量	冠心病患者的心肌灌注静息态图像	计算机视觉	心血管疾病	CZT SPECT心肌灌注成像	CNN	图像	NA	NA	三维CNN, YOLO	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度	NA
268	2026-01-06	In silico evolution of autoinhibitory domains for a PD-L1 antagonist using deep learning models 2023-12-05, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2307371120 PMID:38032933	研究论文	本研究利用基于深度学习的蛋白质结构预测与序列优化流程，设计了针对PD-L1拮抗剂的自抑制结构域，以开发可在肿瘤微环境中被激活的抗癌药物	首次将AlphaFold2与ProteinMPNN结合，通过迭代循环设计自抑制结构域，无需实验亲和力成熟即可获得纳摩尔级高亲和力结合剂	研究仅针对PD-L1拮抗剂进行设计验证，未在体内模型中测试其治疗效果与安全性	开发一种可通过肿瘤富集蛋白酶激活的条件性PD-L1拮抗剂，用于癌症治疗	PD-L1蛋白及其拮抗剂	计算生物学	癌症	深度学习蛋白质设计	深度学习模型	蛋白质序列与结构数据	设计了23种不同长度与拓扑结构的自抑制结构域	AlphaFold2, ProteinMPNN	AlphaFold2, ProteinMPNN	平衡解离常数（Kd）	NA
269	2026-01-06	Deep learning for embryo evaluation using time-lapse: a systematic review of diagnostic test accuracy 2023-11, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2023.04.027 PMID:37116822	系统综述	本文系统综述了卷积神经网络模型在延时监测胚胎评估中的准确性	首次系统性地评估了深度学习在胚胎延时监测中的诊断测试准确性，并识别了模型在囊胚阶段分类方面的最佳预测性能	纳入研究之间存在高度异质性，且部分研究存在患者偏倚的高风险	研究卷积神经网络模型在胚胎评估中的准确性	胚胎图像数据	数字病理学	生殖医学	延时监测	CNN	图像	222,998个胚胎的522,516张图像	NA	NA	准确性	NA
270	2026-01-06	Are current machine learning applications comparable to radiologist classification of degenerate and herniated discs and Modic change? A systematic review and meta-analysis 2023-11, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-023-07718-0 PMID:37150769	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估当前机器学习算法在识别椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变方面与放射科医生分类性能的可比性	首次针对机器学习在脊柱MRI中识别椎间盘退变及相关病变与放射科医生性能比较的系统综述和荟萃分析	现有研究存在验证尝试少、样本量不足、报告不完整等问题，且算法在外部验证中性能下降	评估机器学习算法在脊柱MRI中自动识别椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变的诊断性能，并与放射科医生比较	腰椎间盘退变（LDD）、椎间盘突出、膨出和Modic改变的MRI影像	医学影像分析	腰椎间盘退变性疾病	MRI	深度学习, 支持向量机, k近邻, 随机森林, 朴素贝叶斯	MRI影像	NA	NA	NA	分类性能指标	NA
271	2026-01-06	Screening for peripartum cardiomyopathies using artificial intelligence in Nigeria (SPEC-AI Nigeria): Clinical trial rationale and design 2023-07, American heart journal IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.ahj.2023.03.008 PMID:36966922	研究论文	本文描述了在尼日利亚使用人工智能心电图筛查围产期心肌病的临床试验方案	在尼日利亚产科人群中前瞻性评估AI-ECG工具用于心肌病检测，为AI在临床实践中的广泛应用提供关键试验数据	研究仅针对尼日利亚特定人群，结果可能无法直接推广到其他地区或种族群体	评估人工智能心电图在尼日利亚产科人群中检测心肌病的有效性和实用性	尼日利亚的孕妇和产后妇女	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图数据	1000名孕妇和产后妇女	NA	NA	心肌病新诊断率、左心室功能受损检测率、心血管疾病新诊断率、复合不良母体心血管结局	NA
272	2026-01-04	Deep learning-based idiomatic expression recognition for the Amharic language 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0295339 PMID:38096324	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络和FastText嵌入的模型，用于检测阿姆哈拉语中的惯用表达	首次将深度学习模型应用于阿姆哈拉语的惯用表达识别，结合CNN和FastText嵌入以提高检测准确性	数据集规模相对较小（总计3300个表达），且测试集准确率为80%，仍有提升空间	开发一个能够准确识别阿姆哈拉语中惯用表达的自然语言处理模型	阿姆哈拉语中的惯用表达和非惯用表达	自然语言处理	NA	NA	CNN	文本	1700个惯用表达和1600个非惯用表达，总计3300个样本	NA	CNN	准确率	NA
273	2026-01-03	Real-time counting of wheezing events from lung sounds using deep learning algorithms: Implications for disease prediction and early intervention 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294447 PMID:37983213	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的实时喘息事件计数方法，用于肺部声音分析，以改善症状自我管理和远程医疗监测	提出了一种创新的实时喘息计数算法，能够将单个呼吸周期详细标记为三种类型（间歇、正常、喘息），并捕获异常声音的位置、持续时间和在整个呼吸周期中的关系，包括非典型模式	未明确说明算法在更广泛人群或不同环境下的泛化能力，也未讨论实时处理对计算资源的具体要求	开发实时喘息计数算法，用于肺部疾病预测和早期干预	肺部声音（呼吸音）	数字病理学	肺部疾病	深度学习算法	CNN, LSTM	音频（肺部声音）	535个呼吸周期，来自多个数据库（儿童模拟肺声音模拟器、EMTprep开源数据库、临床患者记录、ICBHI 2017挑战数据库）	NA	一维卷积神经网络（1D-CNN）与长短期记忆网络（LSTM）组合模型	分类准确率	NA
274	2026-01-03	Transformer based neural network for daily ground settlement prediction of foundation pit considering spatial correlation 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294501 PMID:37983239	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的深度学习方法，用于考虑基坑监测点时空相关性的每日地面沉降预测	首次将Transformer模型应用于基坑沉降预测，并同时考虑了监测点之间的空间相关性和时间相关性	未明确说明模型在处理极端天气或地质条件变化时的鲁棒性	提高基坑每日地面沉降预测的准确性，确保施工安全	基坑监测点的沉降数据	机器学习	NA	深度学习	Transformer, LSTM, RNN-LSTM	时间序列数据	NA	NA	Transformer	准确性	NA
275	2026-01-03	Hybrid deep learning models with multi-classification investor sentiment to forecast the prices of China's leading stocks 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294460 PMID:38011183	研究论文	本研究结合深度学习和投资者情绪分析，预测中国A股市场五大关键行业领先股票的价格	首次基于现代心理学四种情绪类型构建了中国股市的情绪多分类数据集，并利用Bi-LSTM-ATT和CNN-Bi-LSTM-ATT模型分析多分类投资者情绪对股价预测的影响	NA	预测中国A股市场领先股票价格，并分析投资者情绪对预测准确性的影响	中国A股市场五大关键行业的领先股票	机器学习	NA	NA	Bi-LSTM, CNN	文本	NA	NA	Bi-LSTM-ATT, CNN-Bi-LSTM-ATT	准确性	NA
276	2026-01-03	Combining finite element and reinforcement learning methods to design superconducting coils of saturated iron-core superconducting fault current limiter in the DC power system 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294657 PMID:38019828	研究论文	本文提出了一种结合有限元方法和深度强化学习来优化直流电力系统中饱和铁芯超导故障限流器超导线圈设计的方法	将有限元模拟与深度Q网络算法结合，实现超导线圈设计参数的实时优化，解决了传统仿真耗时长的难题	研究基于实验室规模模型，大规模高压直流系统的实际应用效果尚待验证	优化饱和铁芯超导故障限流器中超导线圈的设计参数	直流电力系统中的饱和铁芯超导故障限流器超导线圈	机器学习	NA	有限元方法, 深度强化学习	深度Q网络	仿真数据	NA	NA	深度Q网络	NA	NA
277	2026-01-03	DTLR-CS: Deep tensor low rank channel cross fusion neural network for reproductive cell segmentation 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294727 PMID:38032913	研究论文	本文提出了一种名为DTLR-CS的深度张量低秩通道交叉融合神经网络，用于改进U-Net在生殖细胞分割中的性能	提出了一种新的网络架构DTLR-CS，通过张量低秩模块和交叉融合连接模块替代U-Net中的简单跳跃连接，以解决全局多尺度建模不稳定和特征融合中的语义鸿沟问题	未在摘要中明确提及	改进医学图像分割，特别是生殖细胞分割的准确性和稳定性	生殖细胞	数字病理学	NA	深度学习	CNN	图像	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	U-Net, DTLR-CS	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及
278	2026-01-03	FakeStack: Hierarchical Tri-BERT-CNN-LSTM stacked model for effective fake news detection 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294701 PMID:38039283	研究论文	本文提出了一种名为FakeStack的深度学习模型，用于准确检测假新闻	结合了预训练的BERT嵌入、具有跳跃卷积块的深度CNN和LSTM，有效利用上下文线索和跳跃连接	仅基于英文假新闻数据集进行训练和测试，未涉及多语言或跨领域验证	开发一个高效的假新闻检测系统	假新闻文章	自然语言处理	NA	NA	BERT, CNN, LSTM	文本	NA	NA	Tri-BERT-CNN-LSTM stacked model	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
279	2026-01-03	Population preferences for AI system features across eight different decision-making contexts 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0295277 PMID:38039320	研究论文	本研究通过横断面调查，探讨了丹麦成年人口在八个不同决策情境下对AI系统五个保护性特征的偏好	首次将AI系统偏好研究从医疗领域扩展到包括公共和商业部门在内的多种决策情境，揭示了偏好随决策重要性变化的规律	研究仅基于丹麦人口样本，可能无法推广到其他文化背景；采用横断面设计，无法确定因果关系	调查公众在不同决策情境下对AI系统保护性特征的偏好差异	丹麦成年人口	机器学习	NA	横断面调查	深度学习架构	调查数据	NA	NA	NA	NA	NA
280	2026-01-03	Investigation on the fault monitoring of high-voltage circuit breaker using improved deep learning 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0295278 PMID:38039313	研究论文	本文开发了一种断路器故障监测装置，通过监测振动信息数据诊断高压断路器的机械故障，并采用改进的深度学习方法进行训练和分类识别	采用改进的深度学习方法训练高压断路器的振动信息，结合系统化研究方法识别断路器故障，实现了超过95%的准确率	NA	准确评估高压断路器的运行状态并进行故障评估，以保障电网的安全性和可靠性	高压断路器的机械故障	机器学习	NA	振动监测	深度学习	振动数据	NA	NA	NA	准确率	NA