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
1281	2026-07-23	Cropformer: An interpretable deep learning framework for crop genomic prediction 2025-03-10, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2024.101223 PMID:39690739	研究论文	提出了一种名为Cropformer的可解释深度学习框架，用于作物基因组预测并探索下游任务	结合卷积神经网络与多重自注意力机制，在提升预测精度的同时增强了模型的可解释性，并实现了对复杂性状相关基因的挖掘	未在标题和摘要中明确说明限制	开发一种高鲁棒性、高可解释性的深度学习框架，用于作物基因组预测和性状相关基因分析	五大主要作物：玉米、水稻、小麦、谷子、番茄，涉及超过20个性状	机器学习	NA	单核苷酸多态性（SNP）分析	卷积神经网络（CNN）与自注意力机制	基因组数据	覆盖五大作物超过20个性状的数据集	NA	卷积神经网络（CNN）与多重自注意力机制	预测准确率、鲁棒性	NA
1282	2026-07-23	Improving entity recognition using ensembles of deep learning and fine-tuned large language models: A case study on adverse event extraction from VAERS and social media 2025-03, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104789 PMID:39923968	研究论文	通过集成深度学习与大语言模型，从VAERS和社交媒体中提取COVID-19疫苗不良事件实体	首次系统评估深度学习与大语言模型集成策略在不良事件提取中的效果，并验证集成方法可提升性能	未说明	评估大语言模型和传统深度学习模型在不良事件提取中的有效性，以及集成这些模型对性能的影响	VAERS报告（230条）、Twitter帖子（3383条）、Reddit帖子（49条）	自然语言处理	不良事件（疫苗相关）	命名实体识别	循环神经网络、双向编码器表示模型、生成预训练变换器	文本	3662条文本（来自VAERS、Twitter和Reddit）	NA	RNN（循环神经网络）、BioBERT（生物医学文本挖掘双向编码器）、GPT-2、GPT-3.5、GPT-4、Llama-2 7b、Llama-2 13b	严格F1分数、宽松F1分数、微平均F1分数	NA
1283	2026-07-23	Development and validation of prediction models for stroke and myocardial infarction in type 2 diabetes based on health insurance claims: does machine learning outperform traditional regression approaches? 2025-02-18, Cardiovascular diabetology IF:8.5Q1 DOI:10.1186/s12933-025-02640-9 PMID:39966813	研究论文	基于德国健康保险理赔数据，开发并验证2型糖尿病患者中风和心肌梗死的预测模型，比较传统回归与机器学习方法的性能	在大规模真实世界健康保险数据中系统比较传统回归、随机森林、梯度提升、多层感知机和特征-分词器变换器等多个模型对中风和心肌梗死的预测表现，评估深度学习的实际优势	模型判别性能存在天花板（AUPRC约0.09），深度学习未优于传统方法，且文献缺乏精确率-召回率曲线等更相关指标的对比	评估基于常规收集的高维健康保险数据预测2型糖尿病患者心血管事件（中风和心肌梗死）时，机器学习是否优于传统回归方法	2014年至2019年德国健康保险理赔数据中的371,006名2型糖尿病患者	机器学习	2型糖尿病、中风、心肌梗死	健康保险索赔数据分析	逻辑回归、LASSO正则化、随机森林、梯度提升、多层感知机、特征-分词器变换器	结构化健康保险理赔数据	371,006名德国2型糖尿病患者，其中13,030人患心肌梗死，12,701人患中风	NA	逻辑回归、LASSO、随机森林、梯度提升、多层感知机、特征-分词器变换器	AUPRC、AUROC	NA
1284	2026-07-22	Smartphone-based detection of COVID-19 and associated pneumonia using thermal imaging and a transfer learning algorithm 2025-12, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202300486 PMID:38253344	研究论文	开发基于智能手机的热成像应用，结合迁移学习算法用于检测COVID-19及相关肺炎	利用便携式热成像摄像头和智能手机进行非医院环境下的COVID-19筛查	敏感性88.7%和特异性92.3%表明存在一定误诊率，可能需要进一步验证	探索非侵入性热成像技术在COVID-19及相关肺炎初级筛查中的应用	人类背部热成像图像	计算机视觉	COVID-19及相关肺炎	热成像	迁移学习算法	图像	未明确说明	NA	NA	敏感性, 特异性	智能手机
1285	2026-07-22	AIRPred: A Deep Learning Model Predictor for Peptide Intensity Ratios in Cross-Linking Mass Spectrometry Improves Cross-Link Spectrum Matching 2025-11-25, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03597 PMID:40864166	研究论文	提出深度学习模型AIRPred，通过预测交联肽对强度比来提高交联质谱中谱图匹配的准确性	首次利用深度学习预测交联肽对之间的碎片离子强度比，以提升交联谱图匹配的准确性	模型依赖于实验条件的一致性，可能在不同质谱平台或实验设置下表现不稳定	提高交联质谱数据中交联肽段谱图匹配的准确性	交联肽对的强度比	质谱分析、深度学习	NA	交联质谱（XL-MS）	卷积神经网络（CNN）、注意力机制	质谱数据（交联肽对强度）	未具体说明样本数量	NA	CNN块、注意力层	准确性	NA
1286	2026-07-22	Subtyping-Directed Precision Treatment Refines Traditional One-Size-Fits-All Therapy for HR+/HER2- Breast Cancer 2025-10-15, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-5002 PMID:40824544	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1287	2026-07-22	Shear Wave Optical Coherence Elastography Imaging by Deep Learning 2025-09, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70027 PMID:40210208	研究论文	提出一种将光学相干弹性成像与深度学习结合的方法，用于预测眼部组织生物力学特性	将深度学习网络（CPN）引入OCE数据处理流程，通过3D卷积神经网络直接预测样品浓度并计算杨氏模量，提高了效率和可重复性	NA	开发一种优化的工作流程，利用深度学习增强OCE在眼部组织力学特性预测中的效率和准确性	琼脂体模和猪角膜	机器学习	眼病	光学相干弹性成像	3D卷积神经网络（CPN）	图像	琼脂体模训练和测试数据，以及不同眼内压下的原位猪角膜	NA	3D卷积神经网络	平均绝对误差	NA
1288	2026-07-22	GPS: Harnessing data fusion strategies to improve the accuracy of machine learning-based genomic and phenotypic selection 2025-08-11, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101416 PMID:40509592	研究论文	提出一种名为GPS的数据融合框架，通过整合基因组和表型数据提升机器学习的预测准确性	首次提出三种数据融合策略（数据融合、特征融合、结果融合）并全面比较，在四种作物种群上验证了数据融合策略的优越性	未提及具体局限性	提升基因组选择和表型选择在植物育种中的预测准确性、鲁棒性和可迁移性	四种作物物种（玉米、大豆、水稻、小麦）的基因组和表型数据	机器学习	NA	SNP基因分型	统计模型（GBLUP、BayesB）、机器学习模型（Lasso、RF、SVM、XGBoost、LightGBM）、深度学习模型（DNNGP）、表型辅助预测模型（MAK）	基因组数据（SNP标记）和表型数据	包含四种作物的大规模数据集，最小样本量为200	NA	Lasso_D（数据融合策略下优化的Lasso模型）	预测准确性	NA
1289	2026-07-22	Chromatin accessibility dynamics and transcriptional regulatory networks underlying the primary nitrogen response in rice roots 2025-07-14, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101392 PMID:40468596	研究论文	通过时间序列ATAC-seq和RNA-seq分析，研究水稻根部在氮素重新供应后染色质可及性和基因表达的动态变化，揭示初级氮响应中的转录调控网络	首次在水稻中通过时间序列分析揭示初级氮响应过程中染色质可及性动态与转录调控网络的级联变化，并鉴定OsLBD38/39与OsbZIP23作为关键调控因子，其调控模式相反	研究主要关注根部，未涉及地上部分；分析基于两个水稻品种，可能无法完全代表所有亚种间的差异	阐明水稻根部初级氮响应的转录调控机制，特别是染色质可及性动态与基因表达变化之间的关系	水稻根部，包括两个品种（珍汕97和日本晴）	机器学习, 数字病理学	NA	ATAC-seq, RNA测序	深度学习模型	测序数据	两个水稻品种，在硝酸铵重新供应后2小时内进行时间序列采样	NA	NA	NA	NA
1290	2026-07-22	Spatial and Temporal Changes in Choroid Morphology Associated With Long-Duration Spaceflight 2025-05-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.5.17 PMID:40332907	研究论文	利用深度学习从OCT图像分析长时间太空飞行中脉络膜的时空变化	将基于深度学习的脉络膜量化方法扩展到黄斑平面的脉动性和拓扑变化分析，并研究长时间微重力暴露下的反应	样本量较小（12名宇航员），且在轨成像数据仅对其中6名宇航员可用	探讨脉络膜在太空飞行相关神经-眼综合征病因中的作用及微重力暴露下的变化	长时间太空飞行前后的宇航员	数字病理学	太空飞行相关神经-眼综合征	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型（具体CNN类型未明确）	OCT图像和视频	12名宇航员，平均年龄47±9岁；其中6名有在轨成像数据	NA	NA（仅提及深度学习模型）	脉络膜厚度、管腔面积、脉动性管腔面积、脉络膜体积、管腔体积、脉络膜血管指数	NA
1291	2026-07-22	Harnessing Electronic Health Records and Artificial Intelligence for Enhanced Cardiovascular Risk Prediction: A Comprehensive Review 2025-03-18, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.124.036946 PMID:40079336	综述	综述电子健康记录和人工智能在心血管疾病风险预测中的应用进展与挑战	系统整合了传统方法及基于AI的深度学习在EHR心血管疾病风险预测中的进展	AI方法可解释性有限，需在不同人群中进行验证和重新校准；数据质量和标准化问题仍存挑战	评估将EHR数据与AI结合用于心血管疾病风险预测的进展与挑战	电子健康记录数据及心血管疾病风险预测模型	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习模型	文本、电子健康记录	NA	NA	NA	NA	NA
1292	2026-07-22	CATALYZE: a deep learning approach for cataract assessment and grading on SS-OCT images 2025-03-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001598 PMID:39680679	研究论文	提出了一种基于扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT）图像的深度学习白内障评估与分级方法	首次利用SS-OCT图像构建深度学习管道，实现白内障的自动化层析指标计算和临床显著性指数（CSI）评估，并与双通道像差仪（OQAS）的散射指数进行对比验证	单中心研究，样本来源有限，可能影响模型的泛化能力；排除了有眼部手术史、角膜或视网膜疾病及干眼症的患者，未覆盖所有白内障类型	开发一种客观、可靠的深度学习白内障分级方法，替代传统主观评估	白内障患者和健康对照者的眼睛	计算机视觉	白内障	扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT）	深度学习模型	图像	315名患者共548只眼睛（331只开发集和217只验证集）	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积（AUROC）、灵敏度、特异性、决定系数（r²）	NA
1293	2026-07-22	Multimodal MRI radiomics-clinical fusion model predicts intravenous glucocorticoid response in thyroid eye disease 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1726947 PMID:41641033	研究论文	开发多模态MRI影像组学-临床融合模型预测甲状腺眼病患者对静脉糖皮质激素的治疗反应	首次结合多模态MRI影像组学特征、深度迁移学习特征与临床独立预测因子构建融合模型，并以列线图可视化，用于预测甲状腺眼病的静脉糖皮质激素治疗反应	样本量较小（108例），且为回顾性研究，验证集AUC的置信区间较宽，表明模型稳定性需进一步验证	开发一种用于预测甲状腺眼病患者静脉糖皮质激素治疗反应的无创工具，支持个性化治疗计划	来自两家医学机构的甲状腺眼病患者（78例治疗响应者，30例非响应者）	数字病理学	甲状腺眼病	MRI（T1加权成像和脂肪抑制T2加权成像）	CNN	图像	108例患者（78例响应者，30例非响应者）	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
1294	2026-07-18	AI scribes in rural and remote primary care: an antidote to physician burnout or Pandora's Box? 2025-Jun, Rural and remote health IF:2.0Q3 DOI:10.22605/RRH9430 PMID:42458683	观点文章	探讨人工智能抄写员在农村与偏远地区初级医疗中缓解医生倦怠的潜力及其潜在风险	重点关注AI技术在医疗资源匮乏地区实施的不公平性及数字鸿沟问题	缺乏实证数据，仅基于现有文献和逻辑推理提出观点	评估AI抄写员在农村偏远地区初级医疗中的利弊影响	加拿大安大略省及类似地区的初级医疗提供者	自然语言处理	NA	深度学习、自然语言处理	深度学习模型	文本	NA	NA	NA	NA	NA
1295	2026-07-15	Analyzing the impact of social security systems on video-based public health surveillance 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1684291 PMID:41929396	研究论文	提出一种结合社会保障系统影响的视频公共卫生监控框架，使用分层流行病学变换器（HET）和策略感知动态校准机制（PDCM）进行时空健康监测	首次将社会保障系统政策信号与视频监控数据结合，通过HET和PDCM实现动态校准预测，提升对早期流行病异常信号的敏感性	未明确说明跨区域政策差异对模型泛化能力的具体影响以及数据集中潜在的人口统计偏差	开发一种能够融合政策干预与人口行为的视频公共卫生监控框架，提升异常检测和短期预测的准确性和响应性	多个城市区域的视频公共卫生监控数据集及其对应的社会保障政策环境	计算机视觉	NA	视频监控	变换器	视频数据	多个城市区域的视频数据集	NA	分层流行病学变换器（HET）	异常检测灵敏度、短期预测准确性	低延迟推理，适用于实时部署
1296	2026-07-13	Interpretable multi-scale deep learning to detect malignancy in cell blocks and cytological smears of pleural effusion and identify aggressive endometrial cancer 2025-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103742 PMID:40779831	研究论文	提出一个可解释的多尺度深度学习框架IMA-SSL，利用胸腔积液细胞块和细胞学涂片的全切片图像检测恶性肿瘤，并识别侵袭性子宫内膜癌	结合自监督学习特征编码器和多尺度注意力机制，实现可解释的胸腔积液恶性预测，在两个独立数据集（细胞块和细胞学涂片）上均优于五种现有方法，并成功应用于公共TCGA数据集的侵袭性子宫内膜癌识别	NA	开发深度学习框架提高胸腔积液恶性诊断的准确性和可靠性，减少误诊率	胸腔积液细胞块和细胞学涂片的全切片图像，以及TCGA子宫内膜癌数据集	数字病理学	肺癌、乳腺癌、子宫内膜癌、结核病、心力衰竭、肺炎	全切片成像	深度学习、多尺度注意力网络、自监督学习	全切片图像	194张细胞学涂片WSI和188张细胞块WSI	PyTorch	多尺度注意力网络、自监督学习特征编码器	准确性、Fisher精确检验p值	NA
1297	2026-07-13	Recurrent inference machine for medical image registration 2025-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103748 PMID:40779833	研究论文	提出一种名为递归推理图像配准（RIIR）网络的新型医学图像配准方法，通过元学习求解器迭代优化配准过程	将递归推理引入图像配准，作为元学习求解器，结合隐式正则化和显式梯度输入，学习优化的更新规则，显著提高数据效率和配准精度	NA	提高医学图像配准的准确性和数据效率，解决深度学习方法在大训练数据需求上的不足	配准方法	计算机视觉	NA	MRI, CT	递归神经网络	图像	脑MRI、肺部CT和定量心脏MRI数据集	PyTorch	RIIR网络	配准精度，数据效率	NA
1298	2026-07-13	MedCLIP-SAMv2: Towards universal text-driven medical image segmentation 2025-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103749 PMID:40779830	研究论文	介绍MedCLIP-SAMv2框架，利用文本提示实现医学图像分割，支持零样本和弱监督学习	将CLIP和SAM模型集成到统一框架中，引入解耦硬负例噪声对比估计损失和多模态信息瓶颈技术，实现文本驱动的零样本和弱监督医学图像分割	NA	开发一种数据高效、通用性强且可交互的医学图像分割方法	医疗影像中的解剖结构和病理区域分割	机器视觉	乳腺癌、脑肿瘤、肺部疾病	NA	CLIP, SAM	图像	四种医学影像模态数据集（乳腺肿瘤超声、脑肿瘤MRI、肺X光、肺CT）	PyTorch	BiomedCLIP, Segment-Anything-Model (SAM)	准确率	NA
1299	2026-07-13	OCELOT 2023: Cell detection from cell-tissue interaction challenge 2025-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103751 PMID:40782597	研究论文	介绍OCELOT 2023挑战赛，旨在通过细胞与组织交互关系提升细胞检测性能	首次利用包含多尺度重叠细胞和组织注释的数据集，验证细胞-组织交互对提升细胞检测性能的重要性	未明确提及局限性，但挑战赛数据仅涵盖特定器官和染色类型，可能限制模型泛化性	验证理解细胞-组织交互对实现人类级细胞检测性能的关键作用，并推动该领域研究	细胞检测与组织分割的交互关系	计算机视觉, 数字病理学	癌症（涵盖多种器官）	H&E染色全玻片图像	深度学习模型	图像（全玻片图像）	来自306个TCGA全玻片图像的673对样本，涵盖六个器官	NA	NA	F1分数	NA
1300	2026-07-13	PitVis-2023 challenge: Workflow recognition in videos of endoscopic pituitary surgery 2025-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103716 PMID:40769094	研究论文	PitVis-2023挑战赛针对内窥镜垂体手术视频中的工作流识别任务，包括手术步骤和手术器械的自动识别	将计算机视觉模型应用于内窥镜垂体手术视频，并针对该手术视野小、器械和步骤切换频繁的挑战进行模型优化，同时公开数据集以促进领域发展	数据集仅包含25个视频，样本量较小，可能限制模型的泛化能力	评估和推进内窥镜垂体手术视频中手术步骤和手术器械识别的计算机视觉技术	内窥镜垂体手术视频中的手术步骤和手术器械	计算机视觉	垂体疾病	视频分析	深度学习模型，包括基于Transformer的架构和时空编码器	视频	25个手术视频	NA	Transformer, 自回归解码器, 位置编码, 空间编码器, 时间编码器	NA	NA