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
1	2026-02-20	Towards Automatic Cartilage Quantification in Clinical Trials - Continuing from the 2019 IWOAI Knee Segmentation Challenge 2023-Mar, Osteoarthritis imaging DOI:10.1016/j.ostima.2023.100087 PMID:39036792	研究论文	评估深度学习分割方法在骨关节炎临床试验中自动量化软骨损失的适用性	利用IWOAI 2019挑战赛的深度学习分割方法，首次在纵向临床试验中系统评估其量化软骨损失的敏感性	股骨亚区分割的后处理提取方法简单，可能导致敏感性降低	评估深度学习分割方法在标准化纵向单扫描仪临床试验中量化软骨损失的适用性	骨关节炎患者的膝关节MRI图像	数字病理学	骨关节炎	MRI	深度学习分割模型	图像	556名受试者，共1130个膝关节MRI扫描	NA	NA	标准化响应均值	NA
2	2026-02-13	Deep learning in spatial transcriptomics: Learning from the next next-generation sequencing 2023-Mar, Biophysics reviews IF:2.9Q2 DOI:10.1063/5.0091135 PMID:38505815	综述	本文综述了空间转录组学中深度学习模型的应用，探讨了现有工具、挑战及未来方向	深入探讨了深度学习在空间转录组学数据分析中的新兴应用，并指出了传统方法的局限性	深度学习模型在空间转录组学中仍处于早期阶段，应用尚未充分探索	综述空间转录组学数据分析方法，特别关注深度学习技术的应用	空间转录组学数据，包括基因表达谱和组织图像	数字病理学	NA	空间转录组学，单细胞RNA测序	深度学习模型	图像，计数矩阵	NA	NA	NA	NA	NA
3	2026-02-09	Deep learning site classification model for automated photodocumentation in upper GI endoscopy (with video) 2023-Mar, iGIE : innovation, investigation and insights DOI:10.1016/j.igie.2023.01.002 PMID:41647956	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于从上消化道内窥镜视频数据中提取高质量图像帧并进行解剖部位分类，以实现自动化的影像记录	提出了一种结合图像过滤器和解剖部位分类的深度学习模型，能够从包含大量低质量帧的内窥镜视频中自动提取高质量图像，并实现高精度的解剖部位分类	模型在视频数据上的整体准确率（89.7%至94.8%）略低于静态图像测试，且仅针对8个特定解剖部位进行了验证	开发一种深度学习模型，用于自动化上消化道内窥镜检查中的影像记录和标准化	上消化道内窥镜视频和静态图像数据	计算机视觉	NA	内窥镜检查	深度学习模型	图像, 视频	8231张内窥镜静态图像和26,103张视频衍生图像用于训练、测试和内部验证，2142张独立静态图像用于外部验证，5段内窥镜视频（共6308帧）用于性能分析	NA	NA	准确率, F1分数	NA
4	2026-02-09	Novel artificial intelligence-enabled deep learning system to enhance adenoma detection: a prospective randomized controlled study 2023-Mar, iGIE : innovation, investigation and insights DOI:10.1016/j.igie.2023.01.013 PMID:41647953	研究论文	本研究评估了在结肠镜检查中使用新型AI辅助检测系统DEEP2对腺瘤检测率的提升效果	开发并验证了仅基于白光成像的AI系统DEEP2，在右半结肠检测中表现出显著优势，且误报率低于其他系统	单中心研究，未使用连续数字色素内镜，可能影响结果普适性	评估AI辅助检测系统在结肠镜检查中对腺瘤检测质量的影响	40至85岁接受结肠镜检查的参与者	计算机视觉	结直肠癌	白光结肠镜检查	深度学习	图像	674例结肠镜检查	NA	NA	腺瘤检测率, 每结肠镜腺瘤数, 息肉检测率, 误报率	NA
5	2026-01-11	Evidence for the role of transcription factors in the co-transcriptional regulation of intron retention 2023-03-22, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-023-02885-1 PMID:36949544	研究论文	本研究通过深度学习模型分析开放染色质区域，探索转录因子在共转录调控内含子保留中的作用	首次利用深度学习模型系统性地识别转录因子在调控内含子保留中的角色，并预测锌指家族转录因子为主要调控因子	研究主要基于计算预测和ChIP-seq数据验证，缺乏直接的实验机制验证	探究转录因子在共转录过程中调控内含子保留的机制	人类基因组中的内含子保留事件及相关转录因子	生物信息学	NA	深度学习, ChIP-seq	深度学习模型	基因组序列数据, ChIP-seq数据	NA	NA	NA	NA	NA
6	2025-12-05	Prediction of postoperative infection in elderly using deep learning-based analysis: an observational cohort study 2023-Mar, Aging clinical and experimental research IF:3.4Q2 DOI:10.1007/s40520-022-02325-3 PMID:36598653	研究论文	本研究旨在开发和验证基于深度学习的模型，用于预测老年患者术后感染	首次在老年患者中应用深度学习模型，结合基线临床特征和手术相关风险因素，以预测术后感染	研究为可行性研究，样本量有限（2014名患者），且模型性能有待进一步验证以指导临床实践	开发和验证深度学习模型，以预测老年患者术后感染，改善手术结果	2014名来自中国28家医院的老年择期手术患者	机器学习	老年疾病	NA	深度学习	临床数据	2014名老年患者（1510名训练，504名验证）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
7	2025-10-05	Combining pairwise structural similarity and deep learning interface contact prediction to estimate protein complex model accuracy in CASP15 2023-Mar-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.08.531814 PMID:36945536	研究论文	开发了一种结合成对结构相似性和深度学习界面接触预测的混合方法MULTICOM_qa，用于评估蛋白质复合物模型准确性	首次将成对结构相似性方法与深度学习界面接触预测相结合，解决了传统方法在低质量模型聚集时失效的问题	未明确说明方法在特定类型蛋白质复合物上的局限性	开发蛋白质复合物模型准确性评估方法	蛋白质复合物和组装体的四级结构模型	生物信息学	NA	深度学习界面接触预测	深度学习	蛋白质结构模型	CASP15评估中的24个预测器参与比较	NA	NA	相关系数, 排序损失	NA
8	2025-10-06	Long-term care insurance purchase decisions of registered nurses: Deep learning versus logistic regression models 2023-03, Health policy (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.healthpol.2023.104709 PMID:36725380	研究论文	本研究使用深度学习模型和传统逻辑回归模型预测注册护士的长期护理保险购买决策	首次将深度神经网络应用于预测医疗专业人员保险决策，并与传统统计方法进行对比	样本仅来自单一医疗中心，缺乏时间序列数据的充分训练	预测注册护士的长期护理保险购买决策行为	台湾某大型医疗中心的1,373名注册护士	机器学习	NA	问卷调查	DNN, MLR	调查数据	1,373名注册护士（615名已购买保险，332名无购买意向，426名有购买意向）	NA	深度神经网络	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
9	2025-10-06	Federated Transfer Learning for Low-dose PET Denoising: A Pilot Study with Simulated Heterogeneous Data 2023-Mar, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2022.3194408 PMID:37789946	研究论文	提出一种联邦迁移学习框架用于解决低剂量PET图像去噪问题	首次将联邦迁移学习应用于处理不同机构间低剂量PET协议差异导致的领域偏移问题	研究基于模拟数据，尚未在真实临床数据上验证	开发能够在保护数据隐私前提下利用异构低剂量PET数据进行去噪的方法	低剂量正电子发射断层扫描(PET)图像	医学影像处理	NA	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习	医学影像	模拟多机构数据	NA	NA	NA	NA
10	2025-10-06	Deep Learning-Based Model for Identifying Tumors in Endoscopic Images From Patients With Locally Advanced Rectal Cancer Treated With Total Neoadjuvant Therapy 2023-03-01, Diseases of the colon and rectum DOI:10.1097/DCR.0000000000002295 PMID:35358109	研究论文	开发基于深度学习的卷积神经网络模型，用于在内窥镜图像中识别局部晚期直肠癌患者经全量新辅助治疗后是否存在肿瘤	首次将深度卷积神经网络应用于全量新辅助治疗后直肠癌患者内窥镜图像的肿瘤识别分类	每个图像集数量有限且为单中心研究	开发自动识别内窥镜图像中肿瘤存在与否的深度学习方法	局部晚期直肠癌患者的内窥镜图像	计算机视觉	直肠癌	内窥镜成像	CNN	图像	109名患者，共1392张内窥镜图像（训练集1099张，测试集293张）	NA	卷积神经网络	AUC	NA
11	2025-10-06	Integrating structured and unstructured data for timely prediction of bloodstream infection among children 2023-03, Pediatric research IF:3.1Q1 DOI:10.1038/s41390-022-02116-6 PMID:35854085	研究论文	本研究开发了一种结合结构化和非结构化电子健康记录数据的深度学习模型，用于预测儿童中心静脉导管相关血流感染	首次将临床笔记中的上下文词嵌入与结构化EHR数据相结合，显著提升了儿童血流感染预测性能	单中心回顾性研究，外部验证尚未进行	开发及时预测儿童中心静脉导管相关严重血流感染的深度学习模型	住院儿童中心静脉导管患者	医疗人工智能	血流感染	深度学习，上下文词嵌入	深度学习模型	结构化EHR数据，临床笔记文本	24,351例患者就诊记录	NA	NA	特异性，阳性预测值，敏感性	NA
12	2025-10-06	When liver disease diagnosis encounters deep learning: Analysis, challenges, and prospects 2023-Mar, ILIVER.. DOI:10.1016/j.iliver.2023.02.002 PMID:40636411	综述	本文系统综述了深度学习在肝脏疾病诊断研究中的应用现状、挑战与前景	使用桑基图展示数据模态、肝脏研究主题与应用之间的关系，并总结了各主题的深度学习方法及其趋势	基于139篇文献的分析可能未涵盖该领域所有研究，且综述性质文章缺乏原始实验验证	探讨深度学习在肝脏疾病诊断研究中的应用与发展前景	肝脏疾病诊断相关研究	数字病理学	肝脏疾病	NA	深度学习	多模态数据	基于139篇文献的分析	NA	NA	NA	NA
13	2025-10-06	Application of biological big data and radiomics in hepatocellular carcinoma 2023-Mar, ILIVER.. DOI:10.1016/j.iliver.2023.01.003 PMID:40636408	综述	本文综述了生物大数据和影像组学在肝细胞癌研究中的应用进展	整合多组学数据与影像组学技术，为肝细胞癌提供新的诊断、预后和治疗思路	NA	总结生物大数据和影像组学在肝细胞癌领域的研究进展	肝细胞癌	数字病理学	肝癌	基因组学,转录组学,蛋白质组学,液体活检,超声,CT,MRI	NA	组学数据,医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
14	2025-10-06	Deep Learning for Detection of Periapical Radiolucent Lesions: A Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy 2023-Mar, Journal of endodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.joen.2022.12.007 PMID:36563779	系统综述与荟萃分析	本研究通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在检测牙科X线片中根尖周射线可透性病变方面的诊断准确性	首次对深度学习在根尖周病变检测中的诊断准确性进行系统评价和定量荟萃分析	大多数研究存在偏倚风险，缺乏前瞻性研究	比较深度学习模型与专家临床医生在检测根尖周射线可透性病变方面的诊断准确性	牙科X线片中的根尖周射线可透性病变	计算机视觉	牙科疾病	牙科影像学检查	深度学习模型	牙科X线影像	18项研究纳入系统综述，其中6项研究用于定量分析	NA	NA	敏感度,特异度,阳性似然比,阴性似然比,诊断比值比	NA
15	2025-10-06	Genetics and mechanisms of thoracic aortic disease 2023-03, Nature reviews. Cardiology DOI:10.1038/s41569-022-00763-0 PMID:36131050	综述	本文回顾了胸主动脉疾病遗传学研究的技术进展，整合深度学习等新技术发现的遗传观察结果到当前生物学认知中	将机器学习技术与大型生物样本库影像数据集结合，实现了主动脉性状的大规模测量和基因分型，发现数十个新的遗传关联	胸主动脉疾病相对其他心血管疾病发病率较低，阻碍了大规模遗传关联的识别	探索胸主动脉疾病的遗传学机制和防治策略	胸主动脉疾病（包括主动脉瘤、主动脉夹层、主动脉缩窄等）	机器学习	心血管疾病	深度学习, 遗传分析, 影像分析	深度学习	影像数据	生物样本库大型数据集	NA	NA	NA	NA
16	2025-10-06	Artificial Intelligence and Economic Development: An Evolutionary Investigation and Systematic Review 2023-Mar-11, Journal of the knowledge economy IF:4.0Q1 DOI:10.1007/s13132-023-01183-2 PMID:40478928	系统综述	通过文献计量和内容分析方法研究人工智能与经济发展交叉领域的研究现状和发展趋势	首次系统性地研究人工智能与经济发展交叉领域，结合定量文献计量和定性内容分析的双重方法	基于文献分析，缺乏实证研究验证具体AI技术对经济发展的实际影响	探索人工智能技术在经济发展中的角色和地位，识别研究现状和知识缺口	人工智能与经济发展交叉领域的学术文献	机器学习	NA	文献计量分析，内容分析	NA	文本数据	2211篇文献	Bibliometrix	NA	NA	NA
17	2025-10-06	Deep ensemble learning for automated non-advanced AMD classification using optimized retinal layer segmentation and SD-OCT scans 2023-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106512 PMID:36701964	研究论文	本研究开发了一种基于优化视网膜层分割和深度集成学习的非进展性年龄相关性黄斑变性自动分类方法	结合图割算法与三次样条自动标注11个视网膜边界，并采用集成Bagged Tree和端到端深度学习分类器的深度集成机制	仅针对非进展性AMD分类，未涵盖进展性AMD病例	改进年龄相关性黄斑变性的自动检测与分类	SD-OCT扫描图像中的视网膜层结构	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	SD-OCT扫描，图割算法，三次样条拟合	集成学习，深度学习	医学图像	内部和外部数据集（具体数量未明确说明）	NA	Bagged Tree，深度学习分类器	错误率，AUC，诊断准确率	NA
18	2025-06-07	A survey on recent trends in deep learning for nucleus segmentation from histopathology images 2023-Mar-06, Evolving systems IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12530-023-09491-3 PMID:38625364	综述	本文系统综述了过去五年（2017-2021）中深度学习在组织病理学图像中细胞核分割的应用	总结了多种分割模型（如U-Net、SCPP-Net、Sharp U-Net和LiverNet）的相似性、优势、使用的数据集以及新兴研究领域	仅覆盖了过去五年的研究，可能未包括最新的技术进展	探讨深度学习在细胞核分割中的最新趋势和应用	组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	癌症	深度学习	U-Net, SCPP-Net, Sharp U-Net, LiverNet	图像	NA	NA	NA	NA	NA
19	2025-10-07	Assessment of malalignment factors related to Invisalign treatment time aided by automated imaging processes 2023-Mar-01, The Angle orthodontist DOI:10.2319/031622-225.1 PMID:36327333	研究论文	通过自动化成像流程评估与Invisalign治疗时间相关的错位因素	使用深度学习方法自动分割牙齿并识别标志点，结合复合评分系统预测治疗时间	样本量有限（116名患者），某些牙齿移动类型与治疗时间的关联性证据不足	识别影响Invisalign治疗持续时间的错位类型和严重程度预测因素	接受Invisalign治疗的116名患者的数字口腔扫描模型	计算机视觉	牙科错位畸形	数字口腔扫描，深度学习	深度学习	数字三维模型图像	116名患者	NA	NA	P值，相关系数	NA
20	2025-04-06	Privacy-Aware Early Detection of COVID-19 Through Adversarial Training 2023-Mar, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2022.3230663 PMID:37015447	研究论文	本文探讨了通过对抗训练实现隐私保护的COVID-19早期检测方法	提出了具有内置保护机制的COVID-19检测模型，能选择性保护敏感属性免受对抗攻击	仅使用了英国四家医院的数据，可能影响模型的广泛适用性	开发能保护患者隐私的COVID-19早期检测模型	COVID-19患者	机器学习	COVID-19	对抗训练	神经网络	临床数据（血液检测和生命体征测量）	来自牛津大学医院(OUH)、贝德福德郡医院NHS基金会信托(BH)、伯明翰大学医院NHS基金会信托(UHB)和朴茨茅斯医院大学NHS信托(PUH)的数据集	NA	NA	NA	NA