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
1561	2026-01-06	Landscape of 2D Deep Learning Segmentation Networks Applied to CT Scan from Lung Cancer Patients: A Systematic Review 2025-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01458-x PMID:40038137	系统性综述	本文系统综述了应用于肺癌患者CT扫描的2D深度学习分割网络的现状与前景	系统性地总结了2020年至2024年间2D深度学习网络在肺癌CT分割中的应用，并识别了研究中的关键概念与主要差距	综述主要基于2020年至2024年的文献，可能未涵盖更早或最新的技术发展；且纳入的124项研究可能存在发表偏倚	评估2D深度学习网络在肺癌CT图像分割中的当前应用与未来潜力，以改善诊断、治疗和患者生存	肺癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	图像	基于124项符合纳入标准的研究，具体样本量未在摘要中明确给出，但提及LIDC-LIDR数据集是最常用数据集	NA	U-Net及其变体	Dice相似系数	NA
1562	2026-01-06	Deep Learning for the Diagnosis and Treatment of Thyroid Cancer: A Review 2025-Dec, Endocrine practice : official journal of the American College of Endocrinology and the American Association of Clinical Endocrinologists IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.eprac.2025.07.020 PMID:40749944	综述	本文综述了深度学习在甲状腺癌诊断与治疗中的应用进展	系统总结了深度学习在甲状腺癌诊断、治疗及预后预测中的最新应用，并指出了技术、临床和伦理方面的挑战	深度学习在临床广泛采用仍面临显著的技术、临床和伦理障碍	为临床医生提供深度学习应用于甲状腺癌诊断与治疗的最新研究进展	甲状腺癌	数字病理学	甲状腺癌	深度学习	CNN, LSTM, GAN	超声图像, 病理图像	NA	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络, 生成对抗网络	NA	NA
1563	2026-01-06	Segmentation of honeycomb cysts, traction bronchiectasis and emphysematous lung parenchyma using the deep learning method 2025-Dec, Tuberkuloz ve toraks DOI:10.5578/tt.2025041118 PMID:41486792	研究论文	本研究利用深度学习技术，在HRCT图像上对蜂窝囊肿、牵拉性支气管扩张和肺气肿区域进行分割	首次将U-Net架构应用于MinIP图像，对间质性肺病分类的关键参数（蜂窝囊肿、牵拉性支气管扩张和肺气肿）进行自动分割	研究仅包含265例患者，样本量有限；未明确说明深度学习模型的具体训练细节和超参数设置	开发基于深度学习的医学图像分割方法，辅助间质性肺病的分类诊断	265例被诊断为寻常型间质性肺炎患者的HRCT图像	数字病理学	肺病	高分辨率计算机断层扫描	深度学习	医学图像	265例患者	NA	U-Net	灵敏度, 精确度, F1分数, AUC, 准确度	NA
1564	2026-01-06	Deep learning classification of INSV-associated weeds in Monterey county using a curated RGB image dataset 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29552-8 PMID:41299059	研究论文	本研究利用深度学习模型对加利福尼亚州蒙特雷县与INSV病毒相关的两种杂草进行分类，旨在通过图像识别技术实现早期杂草检测和病害预防	首次构建了针对蒙特雷县INSV相关杂草的高分辨率图像数据集，填补了现有全球数据集的空白，并在模拟田间变异性的温室条件下评估了多种CNN模型的性能	研究在受控的温室条件下进行，虽然模拟了田间变异性，但与真实复杂田间环境的完全一致性仍有待验证	开发基于深度学习的杂草图像分类方法，以支持精准农业中的早期杂草检测和病害预防	与Impatiens Necrotic Spot Virus (INSV)相关的两种杂草：Sonchus oleraceus (一年生苦苣菜) 和 Malva parviflora (小花锦葵)	计算机视觉	植物病害	图像采集与数据增强	CNN	RGB图像	未明确说明具体样本数量，但提及使用了十次独立分层数据分割进行训练	未明确说明	ResNet-50, ResNet-101, DenseNet-121	准确率, Cohen's Kappa, F1-score, AUC	NA
1565	2026-01-06	Diagnostic accuracy of traditional and deep learning methods for detecting depression based on speech features: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov-24, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-025-07628-z PMID:41286759	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习方法在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性	首次系统性地比较了传统机器学习与深度学习模型在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性，并考察了样本量、验证策略、语言和诊断标准等亚组效应	纳入研究存在异质性，且可能存在发表偏倚，部分亚组分析样本量较小	评估和比较传统机器学习与深度学习模型利用语音特征检测抑郁症的诊断准确性	临床诊断为抑郁症的患者和健康对照者	自然语言处理	抑郁症	NA	传统机器学习, 深度学习	语音特征	25项研究（9项TML，16项DL）	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUC	NA
1566	2026-01-06	Evaluation of Deep Learning Convolutional Neural Networks for Classification of Carcinoma Ex Pleomorphic Adenoma and Pleomorphic Adenoma in Whole-Slide Images 2025-Nov-10, Head and neck pathology DOI:10.1007/s12105-025-01858-z PMID:41212424	研究论文	本研究评估了多种卷积神经网络架构在全玻片图像中区分唾液腺肿瘤（多形性腺瘤与癌在多形性腺瘤中）的分类性能	首次系统比较了八种不同的CNN模型（包括ResNet50、DenseNet121等）在唾液腺肿瘤全玻片图像分类任务中的表现，并识别出ResNet50和DenseNet121为最优模型	研究样本量相对较小（107张全玻片图像），数据集需要进一步扩展以提升泛化能力，且未结合临床和影像学数据	评估深度学习卷积神经网络在唾液腺肿瘤病理图像分类中的性能	唾液腺肿瘤的全玻片图像，具体包括多形性腺瘤和癌在多形性腺瘤	数字病理学	唾液腺肿瘤	苏木精-伊红染色全玻片成像	CNN	图像	107张全玻片图像，来自83名患者（41例多形性腺瘤，42例癌在多形性腺瘤），生成955,583个图像块	NA	ResNet50, InceptionV3, VGG16, Xception, MobileNet, DenseNet121, EfficientNetB0, EfficientNetV2B0	精确度, 灵敏度, 特异性, 平衡准确度, F1分数, AUC	NA
1567	2026-01-06	Lung ultrasound and community-acquired pneumonia: from complementary tool to clinical game-changer 2025-Nov, Respiratory medicine and research IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.resmer.2025.101203 PMID:40976013	综述	本文综述了肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的变革性作用，强调了其在准确性、可及性和临床应用方面的优势	肺部超声作为一种无辐射、成本效益高的床边工具，在诊断社区获得性肺炎方面展现出超越传统胸部X光的敏感性，并支持动态监测、预后评分和治疗决策，特别是在COVID-19大流行期间的应用证明了其有效性	肺部超声存在操作者依赖性，对深部病变的穿透性有限，尽管人工智能和手持设备等技术进步正在缓解这些限制	评估肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的临床价值和应用前景	社区获得性肺炎患者，特别是急诊科、重症监护室、儿科、老年人群以及资源有限环境中的患者	数字病理学	肺癌	肺部超声	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	敏感性, 特异性, 诊断准确率	NA
1568	2026-01-06	Quantitative Assessment of Facial Paralysis Using Dynamic 3D Photogrammetry and Deep Learning: A Hybrid Approach Integrating Expert Consensus 2025-May-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113264 PMID:40968808	研究论文	本文提出了一种结合动态3D摄影测量点云与专家共识的深度学习方法来客观量化面瘫严重程度	创新点在于将动态3D面部运动点云与专家共识评分相结合，使用PointNet网络进行面瘫严重程度的量化评估	NA	客观量化面瘫的严重程度	面瘫患者的面部运动	计算机视觉	面瘫	动态3D摄影测量成像系统	深度学习	3D点云	NA	NA	PointNet	准确率	NA
1569	2026-01-06	Artificial Intelligence in Natural Product Drug Discovery: Current Applications and Future Perspectives 2025-Feb-27, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c01257 PMID:39916476	综述	本文综述了人工智能在天然产物药物发现中的当前应用与未来前景	整合人工智能（特别是机器学习和深度学习）分析天然产物数据，利用生成式AI进行数据合成，以加速药物发现过程	未具体说明数据规模或模型性能的局限性	加速天然产物药物发现过程，提升数据分析和预测建模能力	天然产物及其相关的生物活性化合物	机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习	生物数据, 化学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1570	2026-01-06	A systematic review of automated prediction of sudden cardiac death using ECG signals 2025-Jan-23, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad9ce5 PMID:39657316	综述	本文对2011年至2023年间利用ECG信号自动预测心源性猝死的研究进行了系统性综述	系统梳理了机器学习和深度学习在心源性猝死自动预测中的应用，并强调了当前方法的局限性和未来研究方向	现有模型大多依赖小规模数据库，且主要使用ECG和HRV信号，忽略了其他生理信号的潜在贡献，限制了其在真实世界场景中的适用性	综述并分析用于心源性猝死自动预测的机器学习和深度学习模型	心源性猝死预测研究及相关算法模型	机器学习	心血管疾病	ECG信号分析，HRV信号分析	K近邻，支持向量机，决策树，随机森林，朴素贝叶斯，卷积神经网络	生理信号（ECG，HRV）	NA	NA	NA	准确率	NA
1571	2026-01-06	Artificial intelligence in Glioblastoma Diagnostics: Integrating MRI, histopathology, and molecular profiling 2025, Cancer treatment and research communications DOI:10.1016/j.ctarc.2025.101040 PMID:41308410	综述	本文综述了人工智能在胶质母细胞瘤诊断中整合MRI、组织病理学和分子谱分析的应用与挑战	系统性地整合了AI在脑肿瘤诊断中的多模态数据（如MRI、fMRI、PET）应用，并强调了与放射组学、多模态融合、迁移学习及分子谱分析的结合	研究存在异质性，导致仅能进行叙述性综合；外部泛化性有限，且缺乏前瞻性、多中心验证	评估人工智能在提高脑肿瘤（特别是胶质瘤）诊断精度和效率方面的潜力	脑肿瘤诊断研究，重点关注胶质瘤	数字病理学	胶质母细胞瘤	MRI, fMRI, PET, 放射组学, 分子谱分析	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1572	2026-01-06	A deep learning AI model for determining the relationship between X-Ray detectors and patient positioning in chest radiography 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0333209 PMID:41082558	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能系统，用于自动检测胸部X光摄影中X射线探测器与患者之间的位置关系	提出了一种定制化的卷积神经网络模型，首次实现了在胸部X光摄影中自动检测探测器与患者位置关系的AI系统	研究仅基于22,299张图像，可能需要在更大规模数据集上进行验证；未提及模型在不同设备或临床环境中的泛化能力	开发能够自动确定X射线探测器与患者位置关系的AI系统，以减轻放射技师的工作负担并提高成像准确性	胸部X光摄影中X射线探测器与患者的位置关系图像	计算机视觉	NA	胸部X光摄影	CNN	图像	22,299张图像	PyTorch	定制化CNN	准确率, 损失函数值, 真阴性率, 阴性预测值, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1573	2026-01-05	Deep learning regression model based on data pairing and pseudo-label fusion for NIR predictive modeling in food and pharmaceutical quality analysis 2025-Dec-29, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127399 PMID:41483668	研究论文	本文提出了一种基于数据配对和伪标签融合的深度学习回归模型DeepSS，用于食品和药品质量分析中的近红外预测建模	提出DeepSS方法，采用金字塔编码器提取近红外光谱的低维潜在特征，并引入数据配对策略通过组合样本对的潜在特征并减去其标签来增强训练数据，测试时通过将测试样本与训练特征配对生成伪标签，结合决策策略进行最终预测	NA	解决食品和药品行业中因样本化学成分测量困难导致标记数据集小、近红外光谱分析可靠性受限的问题	片剂、苹果和西洋参数据集中的关键成分	机器学习	NA	近红外光谱	深度学习回归模型	光谱数据	NA	NA	金字塔编码器	预测误差	NA
1574	2026-01-05	Performance of artificial intelligence in predicting hepatocellular carcinoma recurrence after thermal ablation: A systematic review 2025-Dec-27, World journal of hepatology IF:2.5Q2 DOI:10.4254/wjh.v17.i12.111425 PMID:41479509	系统综述	本文通过系统综述评估了基于人工智能的影像组学模型在预测肝细胞癌热消融后复发方面的性能	整合多模态影像组学分析与临床数据，优化治疗选择，并展示影像模型在预测治疗结果方面优于单独临床参数的能力	仅纳入十项研究，样本量有限，且为系统综述，未进行原始数据分析	评估人工智能驱动的预测模型在预测肝细胞癌复发方面的有效性	接受热消融治疗的肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	影像组学分析	深度学习, 机器学习	影像数据, 临床实验室变量	NA	NA	NA	曲线下面积, 一致性指数	NA
1575	2026-01-05	Cardiovascular pulsing-based ultrasound strain imaging with deep learning using paired proximal and distal strain sequences for liver fibrosis detection: a feasibility study 2025-Dec-27, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107936 PMID:41483589	研究论文	本研究提出了一种结合心血管搏动超声应变成像与深度学习的框架，用于检测左肝叶纤维化	利用心血管搏动超声应变成像结合深度学习，采用配对近端和远端应变序列策略，利用内在心脏运动进行左肝叶纤维化检测	样本量有限（104名患者），需要更大规模队列研究进行验证	评估心血管搏动超声应变成像结合深度学习在左肝叶纤维化检测中的可行性	肝纤维化患者	医学影像分析	肝纤维化	心血管搏动超声应变成像，声辐射力脉冲成像，FibroScan测量	RNN, LSTM, GRU, Transformer, TCN	超声图像，应变序列	104名患者	NA	RNN, LSTM, GRU, Transformer, TCN	AUROC	NA
1576	2026-01-05	[Analysis of occupational stress risk factors and risk prediction research for female coal miners] 2025-Dec-20, Zhonghua lao dong wei sheng zhi ye bing za zhi = Zhonghua laodong weisheng zhiyebing zazhi = Chinese journal of industrial hygiene and occupational diseases DOI:10.3760/cma.j.cn121094-20240723-00343 PMID:41483940	研究论文	本研究分析了女性煤矿工人的职业应激风险因素，并构建了风险预测模型	首次将XGBoost和LightGBM等深度学习模型应用于女性煤矿工人职业应激预测，并利用SHAP算法解释模型结果	研究样本仅来自甘肃省一家大型煤矿，可能存在地域局限性，且为横断面研究，无法确定因果关系	分析女性煤矿工人职业应激的风险因素并构建风险预测模型	甘肃省一家大型煤矿的在岗女性工人	机器学习	NA	问卷调查	XGBoost, LightGBM	问卷数据	1435名有效问卷参与者	NA	XGBoost, LightGBM	决定系数, 均方误差, 均方根误差	NA
1577	2026-01-05	Artificial intelligence in hepatopathy diagnosis and treatment: Big data analytics, deep learning, and clinical prediction models 2025-Dec-14, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i46.111176 PMID:41479639	综述	本文综述了人工智能在肝病诊断与治疗中的应用，涵盖大数据分析、深度学习图像分析、组织病理学解读、生物标志物发现及临床预测模型等领域	系统性地探讨了联邦学习在保护患者隐私的跨中心模型训练中的应用，以及可解释AI技术在提升临床医生信任度方面的作用，并展望了多组学、影像与临床数据融合的精准肝病诊疗前景	临床转化仍面临数据异质性、算法偏差、监管不确定性以及缺乏与电子健康记录实时整合等挑战	探讨人工智能技术在肝病学领域的应用，旨在实现自动化数据解读、早期疾病检测和个体化治疗策略	慢性肝病，包括非酒精性脂肪性肝病、肝硬化和肝细胞癌	数字病理学	肝病	大数据分析，深度学习图像分析，组织病理学解读，生物标志物发现，临床预测建模	CNN	图像，临床数据	NA	NA	卷积神经网络	AUC	NA
1578	2026-01-05	From Sequence to Response: AI-Guided Prediction of Nucleic Acid Nanoparticles Immune Recognitions 2025-Dec, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202509459 PMID:41147065	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于预测核酸纳米颗粒在人类小胶质细胞中诱导的细胞因子反应	利用基于Transformer的架构，通过系统性的链置换增强，仅基于序列预测免疫反应，无需手动特征工程，同时保持生物可解释性	模型在外部测试集上对IL-6的预测性能（R=0.85）略低于IFN-β（R=0.91），且训练数据规模有限（176个NANPs）	加速核酸纳米颗粒从实验室到临床的转化，通过预测其免疫反应指导理性设计与优化	核酸纳米颗粒（NANPs）及其在人类小胶质细胞中诱导的细胞因子反应（IFN-β和IL-6）	机器学习	NA	深度学习，序列分析	Transformer	序列数据	176个结构多样、单独组装并实验表征的核酸纳米颗粒	NA	Transformer	R（相关系数），RMSE（均方根误差）	NA
1579	2026-01-05	IRESeek: structure-informed deep learning method for accurate identification of internal ribosome entry sites in circular RNAs 2025-Dec, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf210 PMID:41480593	研究论文	本文提出了一种名为IRESeek的双分支深度学习框架，用于高精度检测环状RNA中的内部核糖体进入位点	结合Transformer进行RNA序列建模和图卷积网络进行RNA结构指导，利用基于物理的热力学能量和碱基对概率作为结构特征，实现RNA序列与碱基对相互作用的全面联合学习	NA	准确识别环状RNA中的内部核糖体进入位点	环状RNA及其内部核糖体进入位点	自然语言处理	NA	NA	Transformer, GCN	RNA序列和结构数据	NA	NA	Transformer, GCN	NA	NA
1580	2026-01-05	From telepresence to intelligent convergence: mapping the global research landscape of remote robotic surgery (1980-2025) 2025-Nov-05, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02934-w PMID:41188635	综述	本文通过文献计量学分析，系统梳理了1980年至2025年间远程机器人手术的全球研究格局与概念演变	首次对远程机器人手术领域进行了全面的文献计量分析，揭示了从远程操作到AI驱动、5G赋能及网络安全手术生态系统的范式转变，并识别了三个概念演变时代	分析基于Scopus数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究；文献计量方法本身存在对新兴主题识别的滞后性	旨在绘制远程机器人手术的全球研究版图并追踪其概念演化过程	Scopus数据库中收录的857篇关于远程机器人手术的文献	数字病理	NA	文献计量分析	NA	文本	857篇文献	Bibliometrix (R-package), VOSviewer, CiteSpace	Walktrap聚类算法	NA	NA