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	2026-04-01	Machine learning and deep learning prediction of patient specific quality assurance in breast IMRT radiotherapy plans using Halcyon specific complexity indices 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110483 PMID:39159677	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习和深度学习的AI解决方案，用于预测Halcyon放疗设备中乳腺癌IMRT计划的患者特异性质量保证结果	首次针对Halcyon放疗设备开发AI预测模型，并确定了适用于该设备的复杂性指标（SAS10、BA、BM）	研究样本量相对较小（56名患者的318个射束），且仅针对乳腺癌患者，未涵盖其他癌症类型	开发能够预测Halcyon放疗设备患者特异性质量保证结果的AI解决方案	乳腺癌患者的IMRT放疗计划	机器学习	乳腺癌	放射治疗计划质量保证	机器学习,深度学习	复杂性指标数据	56名乳腺癌患者的318个射束	TensorFlow	NA	AUC,特异性,敏感性	NA
2	2026-04-01	Robust localization of poorly visible tumor in fiducial free stereotactic body radiation therapy 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110514 PMID:39214256	研究论文	本文提出了一种名为SAFE Track的深度学习框架，用于在无基准标记的立体定向放射治疗中定位难以可见的肺部肿瘤	开发了一种无需模板的深度学习跟踪框架，能够在无基准标记的情况下准确定位小尺寸或位置挑战性的肺部肿瘤	研究仅基于94名患者的内部数据集，且测试集规模相对较小（n=28），可能影响模型的泛化能力	开发一种无基准标记的实时运动跟踪方法，以改善肺部立体定向放射治疗中对难以可见肿瘤的定位精度	肺部肿瘤患者，特别是肿瘤尺寸小于15毫米或位于挑战性位置的患者	计算机视觉	肺癌	X射线成像	CNN	图像	94名患者（415个治疗分次；40,348帧图像）	PyTorch, TensorFlow	Faster R-CNN, ResNet50	3D距离误差（毫米）	NA
3	2026-04-01	Deep learning-assisted interactive contouring of lung cancer: Impact on contouring time and consistency 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110500 PMID:39236985	研究论文	本研究评估了深度学习辅助交互式勾画工具在肺癌肿瘤轮廓勾画中对观察者间变异性和勾画时间的影响	开发并测试了一种深度学习辅助的交互式勾画工具，能显著减少主动勾画时间并降低观察者间在肿瘤特定区域的轮廓变异性	样本量较小（仅10名非小细胞肺癌患者和9名临床医生），且研究设计可能受学习效应影响	评估深度学习辅助工具在肺癌肿瘤体积勾画中对效率和一致性的影响	非小细胞肺癌患者的PET-CT扫描图像	数字病理学	肺癌	PET-CT扫描	深度学习模型	医学图像	10名非小细胞肺癌患者的PET-CT扫描，由9名临床医生进行勾画	NA	NA	勾画时间减少百分比，观察者间变异性	NA
4	2026-04-01	Clinical implementation of deep learning robust IMPT planning in oropharyngeal cancer patients: A blinded clinical study 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110522 PMID:39243863	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动化治疗计划方法在口咽癌患者中用于稳健优化强度调制质子治疗计划的质量，通过盲法临床研究比较手动计划与深度学习计划	结合深度学习模型进行IMPT剂量预测与稳健模仿优化算法，实现自动化治疗计划，显著缩短计划时间至平均2.5小时，而手动计划通常需约2天	研究样本量相对较小（总计95例患者，其中测试集25例），且为单中心研究，可能限制结果的普遍适用性	评估深度学习自动化治疗计划方法在口咽癌患者中用于稳健优化强度调制质子治疗计划的质量与临床可行性	口咽癌患者	数字病理学	口咽癌	强度调制质子治疗	深度学习模型	医疗影像数据（如CT扫描）与治疗计划数据	95例口咽癌患者（训练集60例，配置集10例，回顾性测试集10例，前瞻性测试集15例）	NA	NA	视觉检查、临床目标评估、正常组织并发症概率值比较	NA
5	2024-10-30	Publisher Correction: Reliable deep learning in anomalous diffusion against out-of-distribution dynamics 2024-Nov, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00729-x PMID:39468341	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6	2026-03-31	Deep generative design of RNA aptamers using structural predictions 2024-11, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00720-6 PMID:39506080	研究论文	本文开发了一个基于结构预测的深度生成学习平台，用于从头设计RNA适配体	利用深度学习将RNA三维结构预测与序列生成结合，实现结构引导的RNA适配体设计	未明确说明实验验证的样本规模及设计方法的通用性限制	开发一种结构引导的RNA适配体生成设计方法	RNA适配体，特别是与荧光小分子结合的发光适配体	自然语言处理	NA	RNA三维结构预测，深度学习生成模型	深度学习生成模型	RNA结构数据，序列数据	NA	NA	NA	结构相似性，序列差异性，荧光活性	NA
7	2026-03-31	A deep learning approach for rational ligand generation with toxicity control via reactive building blocks 2024-11, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00718-0 PMID:39516375	研究论文	本文提出了一种名为DeepBlock的深度学习方法，用于基于目标蛋白质序列生成配体分子，并通过反应性构建块实现毒性控制	受DNA编码化合物库技术启发，将生成过程分为构建块生成和分子重建两步，结合优化算法与深度学习以精确调控生成分子的性质	未在摘要中明确说明	开发一种能够针对新靶点理性设计配体分子并控制其性质的深度生成模型	配体分子	机器学习	NA	深度学习	神经网络	序列数据	NA	NA	NA	亲和力、合成可及性、药物相似性、毒性	NA
8	2026-03-29	ChromaFold predicts the 3D contact map from single-cell chromatin accessibility 2024-11-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53628-0 PMID:39487131	研究论文	本文介绍了ChromaFold，一种深度学习模型，能够仅从单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱和调控相互作用	ChromaFold是首个仅使用单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱的模型，无需Hi-C或ChIP-seq数据，实现了在有限细胞数下的高分辨率预测	模型训练依赖于配对的scATAC-seq和Hi-C数据，可能受限于数据可用性和质量	预测细胞类型特异性的3D染色质相互作用，以解析基因调控和解释疾病相关的非编码变异	人类和小鼠样本中的单细胞染色质可及性数据	计算生物学	NA	单细胞ATAC测序（scATAC-seq），Hi-C	深度学习模型	染色质可及性数据，CTCF基序轨迹	人类和小鼠的多种测试细胞类型	NA	轻量级架构	准确性	标准GPU
9	2026-03-28	A Competition for the Diagnosis of Myopic Maculopathy by Artificial Intelligence Algorithms 2024-Nov-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.3707 PMID:39325442	研究论文	本研究通过国际竞赛评估了深度学习算法在近视性黄斑病变分类、分割及球镜当量预测任务中的性能，并与眼科医生进行了比较	首次通过国际竞赛形式系统比较多种AI算法在近视性黄斑病变诊断任务中的表现，并展示了模型集成方法能超越单个算法及眼科医生的诊断性能	研究基于特定竞赛数据集，可能无法完全代表临床实际场景；参与团队数量有限（7、4、4队），且未详细说明所有算法的具体架构	评估和比较深度学习算法在近视性黄斑病变自动诊断中的性能	近视性黄斑病变患者的眼底图像	计算机视觉	近视性黄斑病变	眼底成像	深度学习模型	图像	分类任务2306张、分割任务294张、预测任务2003张眼底图像	NA	NA	二次加权κ系数, F1分数, 灵敏度, 特异性, Dice相似系数, R2, 平均绝对误差	NA
10	2024-10-18	Deep Learning to Improve Diagnosis Must Also Not Do Harm 2024-Nov-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.4377 PMID:39418056	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11	2026-03-28	Deep Learning to Discriminate Arteritic From Nonarteritic Ischemic Optic Neuropathy on Color Images 2024-Nov-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.4269 PMID:39418057	研究论文	本研究开发并测试了一个深度学习系统，用于在急性期通过彩色眼底图像区分动脉炎性前部缺血性视神经病变与非动脉炎性前部缺血性视神经病变	首次开发了一个深度学习系统，仅基于彩色眼底图像（无需临床或生物标志物信息）在眼水平上高精度区分AAION与NAION，并展示了疾病特异性平均类激活图	研究依赖于历史图像数据，未在实时临床环境中验证；外部测试集样本量相对较小（121名患者）；未考虑所有可能的混杂因素	开发、训练和测试一个深度学习系统，以在急性期通过彩色眼底图像区分动脉炎性前部缺血性视神经病变与非动脉炎性前部缺血性视神经病变	802名患者（共961只眼）的彩色眼底图像，这些患者确诊为AAION或NAION	数字病理学	心血管疾病	彩色眼底成像	深度学习系统	图像	训练和验证集：802名患者（961只眼）；外部测试集：121名患者	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异度, 准确度	NA
12	2026-03-24	AI-driven innovations in Alzheimer's disease: Integrating early diagnosis, personalized treatment, and prognostic modelling 2024-11, Ageing research reviews IF:12.5Q1 DOI:10.1016/j.arr.2024.102497 PMID:39293530	综述	本文综述了人工智能在阿尔茨海默病早期诊断、个性化治疗和预后建模中的创新应用	整合多模态数据（临床、遗传、影像）并利用深度学习技术揭示疾病机制，推动AI在AD管理中的全面应用	存在伦理考量、数据隐私问题以及AI工具与临床工作流无缝整合的需求等挑战	探索人工智能在阿尔茨海默病诊断、治疗和预后建模中的潜在应用，以改善痴呆症护理	阿尔茨海默病患者及其相关的神经影像、遗传、蛋白组学、认知行为数据	机器学习	阿尔茨海默病	神经影像技术（MRI、PET、CT）、遗传和蛋白组学生物标志物检测、认知行为评估	机器学习模型、深度学习技术	图像、遗传数据、蛋白组学数据、临床数据、语音和语言模式数据	NA	NA	NA	NA	NA
13	2026-03-20	Activities of Daily Living Object Dataset: Advancing Assistive Robotic Manipulation with a Tailored Dataset 2024-Nov-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24237566 PMID:39686103	研究论文	本文介绍了一个专门针对辅助机器人操作设计的日常生活活动对象数据集，旨在通过深度学习模型简化轮椅辅助机械臂的控制	提出了一个新颖的ADL对象数据集，通过整合多个开源数据集并进行标准化和过滤，专门为家庭环境中的辅助机器人操作定制	数据集依赖于现有开源数据，可能无法覆盖所有ADL场景或对象，且手动验证过程可能引入主观偏差	开发一个专门的数据集以促进辅助机器人中基于深度学习的对象检测模型的发展，从而简化控制接口并增强用户自主性	日常生活活动相关的对象，如饮食、梳洗、穿衣等任务中涉及的物品	计算机视觉	行动障碍	深度学习对象检测	YOLOv5x	图像	超过112,000张高质量图像	YOLO Darknet	YOLOv5x	NA	NA
14	2026-03-20	A self-attention-driven deep learning framework for inference of transcriptional gene regulatory networks 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae639 PMID:39679439	研究论文	本文介绍了一种名为DeepTGI的深度学习框架，用于从单细胞和/或批量转录组数据中推断转录因子-基因相互作用，以构建基因调控网络	DeepTGI融合了自编码器提取的特征与自注意力机制，并利用多头注意力模块定义代表性特征，从而在预测转录因子-基因相互作用方面表现出优越性	NA	从基因表达数据中推断转录因子-基因相互作用，以构建基因调控网络并理解转录调控机制	转录因子与靶基因之间的相互作用	机器学习	NA	单细胞转录组测序，批量转录组测序	自编码器，自注意力机制	基因表达谱数据	NA	NA	自编码器，多头注意力模块	准确性	NA
15	2026-03-20	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Quantitative Phenotyping of Hyperkinetic Movement Disorders: A Systematic Review 2024-Nov-21, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13237009 PMID:39685480	综述	本文系统回顾了人工智能在诊断和量化表型分析运动障碍中的应用	首次系统性地总结了AI在诊断和量化表型分析运动障碍中的性能，并指出了现有研究的报告异质性和临床可解释性不足的问题	纳入研究存在报告异质性，仅少数研究进行了外部验证，且整体偏倚风险较高	评估人工智能在诊断和量化表型分析运动障碍中的性能	运动障碍患者，包括共济失调、舞蹈症、肌张力障碍、肌阵挛、抽动症和震颤等	机器学习	运动障碍	运动测量（如加速度计和惯性测量单元）和影像技术	机器学习,深度学习	运动学数据,影像数据	11946名受试者	NA	NA	诊断准确率,相关系数	NA
16	2026-03-20	Structures of Epstein-Barr virus and Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus virions reveal species-specific tegument and envelope features 2024-11-19, Journal of virology IF:4.0Q2 DOI:10.1128/jvi.01194-24 PMID:39470208	研究论文	本研究通过深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术，解析了EBV和KSHV病毒颗粒的结构，揭示了其被膜和包膜的特异性特征	首次利用深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术，对EBV和KSHV的完整病毒颗粒进行高分辨率结构解析，发现了被膜和包膜中的物种特异性特征，如偏心衣壳位置、被膜极化分布以及包膜糖蛋白密度较低等	研究主要关注细胞外病毒颗粒的结构，可能未完全反映细胞内感染过程中的动态变化；技术方法虽先进，但样本处理和成像条件可能引入一定偏差	解析EBV和KSHV病毒颗粒的结构特征，比较其与α-和β-疱疹病毒在结构上的差异，以理解其细胞嗜性和感染机制	EBV（Epstein-Barr病毒）和KSHV（Kaposi's肉瘤相关疱疹病毒）的细胞外病毒颗粒	结构生物学	NA	冷冻电子断层扫描（cryoET）、深度学习增强技术、亚断层图平均、断层图引导的亚粒子重建	NA	冷冻电子断层扫描图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
17	2026-03-19	AI Prediction for Post-Lower Blepharoplasty Age Reduction 2024-11-15, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjae182 PMID:39163263	研究论文	本研究利用深度学习模型评估下眼睑成形术对感知年龄减少的效果	首次结合四种公开的年龄估计CNN模型，通过FaceAge软件对下眼睑成形术的美学结果进行相对客观的量化评估	样本量较小（150名患者），且美学标准本身具有主观性，AI评估可能无法完全捕捉所有美学维度	提供下眼睑成形术相关手术美学效果的客观评估，以增强手术决策和结果理解	150名接受下眼睑成形术相关手术的患者	计算机视觉	NA	深度学习，年龄估计	CNN	图像	150名患者	NA	Amazon Rekognition, Microsoft Azure Face, Face++ Detect, Inferdo face detection	年龄预测准确度，统计显著性差异	NA
18	2026-03-19	AdaWaveNet: Adaptive Wavelet Network for Time Series Analysis 2024-Nov, Transactions on machine learning research PMID:41816366	研究论文	本文提出了一种用于非平稳时间序列分析的AdaWaveNet模型，通过自适应小波变换进行多尺度分析	设计了基于提升方案的自适应可学习小波变换分解与重构机制，增强了分析的灵活性和鲁棒性	NA	解决时间序列数据非平稳特性带来的分析挑战，提高时间序列分析的准确性	非平稳时间序列数据	机器学习	NA	自适应小波变换	深度学习网络	时间序列数据	10个数据集	NA	AdaWaveNet	NA	NA
19	2026-03-16	Exploring structural diversity across the protein universe with The Encyclopedia of Domains 2024-11, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adq4946 PMID:39480926	研究论文	本研究利用深度学习方法，在AlphaFold蛋白质结构数据库中检测和分类了所有结构域，构建了“结构域百科全书”，揭示了蛋白质宇宙中的结构多样性	通过深度学习在AlphaFold数据库中检测到近3.65亿个结构域，比序列方法多出超过1亿个，并发现了超过1万个新的结构超家族间相互作用及数千个新折叠	未明确提及具体局限性，但可能包括深度学习模型的泛化能力、结构预测的准确性以及对未知结构域的识别挑战	探索蛋白质宇宙中的结构多样性，并构建一个全面的结构域分类数据库	AlphaFold蛋白质结构数据库中的超过2.14亿个预测蛋白质结构及其结构域	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据	超过2.14亿个预测蛋白质结构，涵盖超过100万个分类群	NA	NA	NA	NA
20	2026-03-14	Multimodal Artificial Intelligence in Medicine 2024-11-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000556 PMID:39167446	综述	本文探讨了多模态人工智能在医学中的应用，特别是基于Transformer的模型如何整合文本、图像和结构化数据以提升医疗诊断和治疗的适用性	强调了多模态Transformer模型在医疗领域处理多样化数据形式的潜力，并指出其在标准基准测试（如美国医学执照考试题库）上的出色表现	多模态深度学习模型的集成面临伦理和环境挑战，需要谨慎考虑	研究多模态人工智能在医学诊断和治疗中的适用性和挑战	医疗人工智能模型，特别是多模态Transformer模型	人工智能在医疗	NA	多模态深度学习	Transformer	文本, 图像, 结构化数据	NA	NA	Transformer	NA	NA