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	2026-01-30	Deep Learning and Likelihood Approaches for Viral Phylogeography Converge on the Same Answers Whether the Inference Model Is Right or Wrong 2024-05-27, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syad074 PMID:38189575	研究论文	本文比较了基于深度学习的无似然推理方法与基于似然的贝叶斯推理方法在病毒系统地理学中的应用，发现两者在准确性和鲁棒性上表现相当，但深度学习方法在推理速度上快三个数量级	将深度学习无似然推理方法扩展到病毒系统地理学中，并与传统贝叶斯方法进行系统性比较，同时引入保形化分位数回归进行不确定性量化，展示了深度学习在模拟数据训练下能准确模拟生成模型的统计特性	研究基于模拟数据训练，可能受限于模拟模型的复杂性；在真实数据应用中仅测试了欧洲SARS-Cov-2案例，泛化能力需进一步验证；不确定性量化的精度较低（更保守）	比较深度学习无似然推理与基于似然的贝叶斯推理在病毒系统地理学中的性能，评估模型错误指定下的鲁棒性，并开发快速推理方法以支持疫情实时决策	病毒传播的系统发育树，特别是涉及5个地理位置的模拟疫情数据以及欧洲SARS-Cov-2疫情的真实数据	机器学习	NA	系统发育分析，模拟疫情数据生成	深度神经网络	系统发育树（树结构数据）	使用模拟疫情生成的系统发育树进行训练和测试，并应用了欧洲SARS-Cov-2疫情的真实数据	NA	深度神经网络（具体架构未指定）	准确性，鲁棒性，偏差，不确定性量化（与贝叶斯最高后验密度比较），推理速度	NA
2	2026-01-22	Deep learning application to automated classification of recommendations made by hospital pharmacists during medication prescription review 2024-05-24, American journal of health-system pharmacy : AJHP : official journal of the American Society of Health-System Pharmacists IF:2.1Q3 DOI:10.1093/ajhp/zxae011 PMID:38294025	研究论文	本研究应用深度学习算法对医院药师在处方审核过程中提出的建议进行自动分类，以促进建议数据的总结和利用	首次将深度学习技术应用于医院药师建议的自动化分类，利用大量文本数据提升分类效率，并通过半监督学习方式整合未标记数据优化模型性能	研究仅基于单一法国大学医院的数据，模型泛化能力需进一步验证；分类准确率虽达81%，但在实际临床应用中可能仍需人工复核	开发一个深度学习算法，用于自动分类医院药师在处方审核中提出的治疗建议，以促进这些数据的回顾性分析和利用	医院药师在处方审核过程中生成的文本建议	自然语言处理	NA	深度学习	深度神经网络	文本	27,699条已标记建议（2017年上半年）用于训练和评估，另包含2017年下半年未标记建议	NA	深度神经网络分类器	准确率	NA
3	2026-01-16	Utilizing Siamese 4D-AlzNet and Transfer Learning to Identify Stages of Alzheimer's Disease 2024-05-03, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2024.03.007 PMID:38492797	研究论文	提出了一种结合Siamese 4D-AlzNet和迁移学习的方法，用于识别阿尔茨海默病的不同阶段	设计了包含四个并行CNN流的Siamese 4D-AlzNet模型，并结合定制化的迁移学习模型（冻结的VGG-19、VGG-16和定制AlexNet），以提升对阿尔茨海默病阶段的分类性能	论文未明确讨论模型在更大或更多样化数据集上的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节	通过深度学习技术实现阿尔茨海默病不同阶段的自动识别和分类	阿尔茨海默病患者及不同认知阶段的个体，包括正常对照、轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍和阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	T1加权MRI成像	CNN, Siamese网络	图像	未明确指定样本数量，但涉及四类受试者（正常对照、轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默病）的T1加权MRI图像	未明确指定，但可能基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架	Siamese 4D-AlzNet（包含四个并行CNN流），VGG-19, VGG-16, AlexNet	准确率	NA
4	2026-01-15	In Vivo Intelligent Fluorescence Endo-Microscopy by Varifocal Meta-Device and Deep Learning 2024-05, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307837 PMID:38488694	研究论文	本文开发了一种基于变焦超透镜和深度学习的智能荧光内窥显微镜，用于小鼠大脑的活体三维成像	结合变焦超透镜和深度学习技术，实现了无轴向移动的快速、高分辨率活体三维成像，显著提高了成像速度和系统简化度	NA	开发一种智能荧光内窥显微镜，用于实时三维可视化内部组织和亚细胞结构	小鼠大脑的详细血管和周围血管周围空间	计算机视觉	NA	荧光内窥显微镜，变焦超透镜	深度学习网络	图像	NA	NA	NA	横向分辨率3 µm，成像时间0.1秒（约快50倍）	NA
5	2026-01-15	Deep Learning-Driven Exploration of Pyrroloquinoline Quinone Neuroprotective Activity in Alzheimer's Disease 2024-05, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202308970 PMID:38454653	研究论文	本研究利用深度学习和药理学方法探索吡咯喹啉醌在阿尔茨海默病中的神经保护潜力	结合深度学习预测血脑屏障通透性并评估化合物特性，验证了吡咯喹啉醌通过调节SIRT1和CREB通路发挥神经保护作用的新机制	研究主要基于小鼠模型，尚未在人体中进行验证，且深度学习模型的泛化能力需进一步测试	探索吡咯喹啉醌作为阿尔茨海默病神经保护剂的潜力，并整合深度学习与药理学研究	吡咯喹啉醌化合物及Aβ₁₋₄₂诱导的阿尔茨海默病小鼠模型	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习，药理学实验，体内测试	深度学习模型	分子数据集，实验数据	Aβ₁₋₄₂诱导的阿尔茨海默病小鼠模型	NA	NA	血脑屏障通透性预测，毒性评估，认知缺陷减少效果	NA
6	2026-01-08	Deep learning-based workflow for automatic extraction of atria and epicardial adipose tissue on cardiac computed tomography in atrial fibrillation 2024-May-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000001076 PMID:38380919	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动分割工作流，用于从心房颤动患者的心脏CT图像中提取心房和心外膜脂肪组织	开发了一种基于3D U-Net的自动化工作流，首次实现了对左心房、右心房、心包以及心外膜脂肪组织的可靠自动分割	研究样本量有限（157名患者），且仅来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	设计一个深度学习工作流，为心房颤动的管理提供可靠的心房、心包和心外膜脂肪组织自动分割	心房颤动患者的心脏CT图像	数字病理学	心血管疾病	心脏计算机断层扫描	CNN	图像	157名首次接受导管消融术的心房颤动患者	NA	3D U-Net	Dice系数, 相关系数	NA
7	2025-12-31	Self-supervised deep representation learning of a foundation transformer model enabling efficient ECG-based assessment of cardiac and coronary function with limited labels 2024-May-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.10.25.23297552 PMID:37961713	研究论文	本研究开发了一种基于自监督学习的视觉Transformer基础模型，用于从心电图数据中识别心肌血流储备受损和左心室射血分数降低的患者，并在有限标注数据下实现了高诊断准确性和预后预测能力	首次将自监督预训练的视觉Transformer基础模型应用于心电图分析，以解决心脏微血管和血管舒缩功能障碍等难以通过标准临床方法识别的关键问题，在标签稀缺的情况下显著提升了模型性能	研究依赖于特定数据库的心电图波形，且金标准PET数据仅在有限中心可用，可能影响模型的泛化能力；自监督预训练需要大量未标注数据	开发一种能够利用有限标注数据，从静息和负荷心电图中有效识别心肌血流储备受损和左心室功能异常的人工智能方法	接受正电子发射断层扫描心肌灌注成像或单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像的患者	机器学习	心血管疾病	心电图，正电子发射断层扫描心肌灌注成像，单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像	Transformer	心电图波形	自监督预训练使用800,035例未标注心电图；微调使用4,167例带有PET标注的数据；测试集包含1,031例PET患者和6,635例SPECT患者	NA	视觉Transformer	AUROC, 灵敏度, 特异性, 风险比	NA
8	2025-11-28	Deep Learning and High-Resolution Anoscopy: Development of an Interoperable Algorithm for the Detection and Differentiation of Anal Squamous Cell Carcinoma Precursors-A Multicentric Study 2024-May-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16101909 PMID:38791987	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于在高分辨率肛门镜检查图像中自动检测和区分高级别与低级别鳞状上皮内病变	首次开发可同时适用于传统和数字肛门镜系统的深度学习算法，并在多中心研究中验证其性能	研究仅基于两个中心的151例检查，样本来源相对有限	开发自动检测和区分肛门鳞状细胞癌前病变的深度学习系统	高分辨率肛门镜检查图像中的高级别和低级别鳞状上皮内病变	计算机视觉	肛门鳞状细胞癌	高分辨率肛门镜检查	CNN	图像	151例高分辨率肛门镜检查，共57,822张图像（28,874张HSIL，28,948张LSIL）	NA	NA	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
9	2025-11-12	Image fusion using Y-net-based extractor and global-local discriminator 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30798 PMID:38784534	研究论文	提出一种基于Y-Net和全局-局部判别器的GAN模型用于红外与可见光图像融合	采用Y-Net作为生成器主干架构，引入残差密集块和跨模态上下文注意力捷径，结合全局-局部判别器实现无融合规则的端到端图像融合	NA	解决多模态图像融合中特征提取和信息保真度的挑战	红外图像与可见光图像	计算机视觉	NA	图像融合技术	GAN	图像	NA	NA	Y-Net, RDblock, CMSCA, PatchGAN	结构相似性指数, 强度相似性, 梯度相似性	NA
10	2025-10-05	Fully Automated OCT-based Tissue Screening System 2024-May-15, ArXiv PMID:38800655	研究论文	介绍了一种基于光学相干断层扫描的全自动组织筛选系统，用于离体组织培养的高通量筛选应用	开发了首个结合定制电动平台、组织检测能力和Transformer深度学习分割算法的全自动OCT组织筛选系统	目前仅在视网膜退行性疾病小鼠模型的视网膜外植体培养中进行了验证	开发用于药物发现和相关研究领域的高通量组织筛选系统	小鼠视网膜退行性疾病模型的视网膜外植体培养组织	数字病理学	视网膜退行性疾病	光学相干断层扫描(OCT)	Transformer	OCT图像	NA	NA	Transformer	NA	NA
11	2025-10-05	CONUNETR: A CONDITIONAL TRANSFORMER NETWORK FOR 3D MICRO-CT EMBRYONIC CARTILAGE SEGMENTATION 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635851 PMID:41018045	研究论文	提出一种基于Transformer的条件网络CONUNETR，用于3D显微CT胚胎软骨分割	引入改进的生物先验知识和条件机制，能够通过单一模型准确预测多个年龄组的软骨形态	NA	解决胚胎软骨快速结构变化导致的深度学习模型泛化问题	小鼠胚胎软骨	计算机视觉	骨骼发育异常	显微CT	Transformer	3D图像	NA	NA	CONUNETR	NA	NA
12	2025-10-05	Antibody design using deep learning: from sequence and structure design to affinity maturation 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae307 PMID:38960409	综述	本文综述了深度学习在抗体设计中的应用，涵盖序列设计、结构设计和亲和力成熟等关键环节	将深度学习从传统小分子药物设计扩展到生物大分子（特别是抗体）的设计与优化领域	NA	探索深度学习在抗体发现和开发中的应用方法与进展	抗体分子	机器学习	NA	深度学习	NA	序列数据, 结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
13	2025-10-05	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模并行报告基因检测技术系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能	首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测超过10万个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础和上游调控因子	研究主要聚焦于发育中期皮层，未涵盖整个神经发育过程的所有阶段	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的全面目录	人类发育中期皮层原代细胞和脑类器官	基因组学	神经发育疾病	大规模并行报告基因检测，染色质开放性分析	深度学习	基因组序列数据，染色质可及性数据	102,767个开放染色质区域	NA	NA	NA	NA
14	2025-10-05	A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models 2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000645 PMID:38709626	研究论文	提出一种基于深度学习的贝叶斯分层模型比较方法	首次将深度学习应用于贝叶斯分层模型比较，实现摊销推理并支持概率程序实例化的任意分层模型	未明确说明方法在超大规模模型或特定类型分层结构中的适用性限制	解决贝叶斯模型比较在分层模型中因高维嵌套参数结构导致的难处理问题	分层证据积累模型和各类可实例化为概率程序的分层模型	机器学习	NA	深度学习，贝叶斯模型比较，摊销推理	深度学习模型	模型输出数据，概率程序生成数据	NA	未明确指定	未明确指定具体架构	后验模型概率估计精度，与桥采样方法的性能对比	NA
15	2025-10-06	Survival analysis using deep learning with medical imaging 2024-05-01, The international journal of biostatistics DOI:10.1515/ijb-2022-0113 PMID:37312249	研究论文	本文综述了深度学习在医学影像生存分析中的应用，并通过胶质瘤组织学数据集比较了多种深度学习方法与基于Cox模型的方法	将深度学习方法应用于医学影像与生存时间的关联建模，这一研究方向目前尚不成熟，本文提供了系统性的方法概述和实证比较	研究范围主要局限于胶质瘤组织学数据，未涵盖其他类型的医学影像或疾病	探索深度学习在医学影像生存分析中的应用效果	胶质瘤患者的组织学影像数据和生存时间数据	数字病理学	胶质瘤	医学影像分析	深度学习	组织学图像	NA	NA	NA	NA	NA
16	2025-10-06	Improving the Prognostic Evaluation Precision of Hospital Outcomes for Heart Failure Using Admission Notes and Clinical Tabular Data: Multimodal Deep Learning Model 2024-05-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54363 PMID:38696251	研究论文	开发了一种结合入院临床笔记和临床表格数据的多模态深度学习模型，用于提高心力衰竭患者院内死亡风险的评估精度	首次将入院临床笔记与临床表格数据相结合，通过多模态深度学习方法来评估心力衰竭患者的预后	研究采用回顾性数据，需要在更多前瞻性研究中验证模型的泛化能力	提高心力衰竭患者住院结局的评估精度	心力衰竭危重患者	自然语言处理, 机器学习	心血管疾病	深度学习, 自然语言处理	多模态深度学习模型	文本, 表格数据	开发集9989例患者，内部验证集2497例，前瞻验证集1896例，外部验证集7432例	NA	NA	AUC, 95%置信区间	NA
17	2025-10-06	Early autism diagnosis based on path signature and Siamese unsupervised feature compressor 2024-05-02, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae069 PMID:38696605	研究论文	提出基于路径签名和孪生无监督特征压缩器的早期自闭症诊断方法	使用孪生验证框架扩展稀缺数据，无监督压缩器缓解数据不平衡，权重约束处理样本异质性，路径签名从纵向双时间点数据提取发育特征	数据固有稀缺、类别不平衡且异质性高	早期自闭症谱系障碍诊断	自闭症谱系障碍婴幼儿	医学影像分析	自闭症谱系障碍	结构磁共振成像	孪生网络,无监督学习	结构MR图像	NA	深度学习框架	孪生网络架构	NA	NA
18	2025-10-06	The development of a deep learning model for automated segmentation of the robotic pancreaticojejunostomy 2024-05, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-10725-x PMID:38488870	研究论文	开发用于机器人胰肠吻合术视频自动分割的深度学习模型	首次将3D卷积神经网络应用于机器人胰十二指肠切除术中胰肠吻合步骤的视频自动分割	回顾性研究，样本量有限（111个视频），仅来自三级转诊中心	利用深度学习自动分割机器人胰肠吻合术视频，评估手术表现	机器人胰十二指肠切除术中的胰肠吻合步骤视频	计算机视觉	胰腺疾病	手术视频分析	3D CNN	视频	111个胰肠吻合术视频（2011-2022年）	NA	3D卷积神经网络	准确率, F1分数	NA
19	2025-10-06	Using a comprehensive atlas and predictive models to reveal the complexity and evolution of brain-active regulatory elements 2024-05-24, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adj4452 PMID:38781344	研究论文	通过整合表观遗传数据构建大脑顺式调控元件图谱，并利用深度学习模型解析其序列语法和进化特征	构建了首个综合性大脑活性调控元件图谱，揭示了调控信息主要通过保守哺乳动物元件内的小序列突变产生的新机制	主要基于现有数据资源，可能未覆盖所有类型的脑细胞和发育阶段	解析精神病相关非编码变异的功能意义和大脑调控元件的进化机制	大脑顺式调控元件、神经胶质细胞、神经元、精神病患者和健康对照	生物信息学	精神疾病	表观遗传学分析、深度学习	深度学习模型	表观遗传数据、基因组序列数据	PsychENCODE联盟及已发表数据来源的多脑细胞类型样本	NA	NA	NA	NA
20	2025-10-06	Geometric Scattering on Measure Spaces 2024-May, Applied and computational harmonic analysis IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.acha.2024.101635 PMID:40686586	研究论文	提出了一种在测度空间上的几何散射变换通用框架，扩展了传统散射变换到非欧几里得数据结构	建立了统一的几何散射模型，适用于更广泛的设置包括有向图、带符号图和带边界流形，并提出了识别有用表示不变群的新准则	NA	深化对几何深度学习架构的理论理解，特别是散射变换的稳定性和不变性	测度空间、非欧几里得数据结构	机器学习	NA	散射变换、小波变换	几何散射变换	图数据、流形数据、球面图像、单细胞数据	NA	NA	散射变换	收敛速率估计	NA