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
81	2026-04-22	Brain tumor segmentation and detection in MRI using convolutional neural networks and VGG16 2025-Mar, Cancer biomarkers : section A of Disease markers IF:2.2Q3 DOI:10.1177/18758592241311184 PMID:40183298	研究论文	本研究利用卷积神经网络和VGG16模型，开发了一种用于MRI图像中脑肿瘤自动分割和检测的系统	提出了一种能够预测分割性能（mIoU）并检测失败事件的深度学习模型，无需在测试时访问真实数据，同时通过预期mIoU值处理数据不平衡问题	未明确说明模型在多样化或大规模临床数据集上的泛化能力，也未详细讨论计算资源需求或实时处理性能	开发一个自动化系统，用于从MRI图像中准确检测和分类脑肿瘤，以辅助医疗专业人员快速、准确诊断	MRI图像中的脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习，图像处理技术	CNN, VGG16	图像	NA	Python	VGG16	mIoU, 训练准确率, 验证准确率, 验证损失	NA
82	2026-04-20	Dongting Lake algal bloom forecasting: Robustness and accuracy analysis of deep learning models 2025-03-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136804 PMID:39672063	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的早期预警系统，用于预测洞庭湖有害藻华的发生，通过整合时间序列分析和iTransformer模型来提高预测准确性	采用iTransformer模型结合时间序列分析，增强了预测准确性，并通过注意力权重分析识别了影响藻密度的关键因素（如营养物和温度），展示了模型在数据不完整情况下的鲁棒性	未来工作需探索更多环境变量以提升模型的预测能力和泛化性	开发一个早期预警系统来预测有害藻华的发生，以支持水质管理	洞庭湖的水质数据，特别是与藻华相关的环境因素	机器学习	NA	深度学习，时间序列分析	iTransformer	时间序列水质数据	NA	NA	iTransformer	NA	NA
83	2026-04-18	Characterizing multivariate regional hubs for schizophrenia classification, sex differences, and brain age estimation using explainable AI 2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.28.25323105 PMID:40093221	研究论文	本研究利用结构MRI、人口统计学数据和可解释人工智能，探讨了精神分裂症分类、性别差异和脑年龄预测中的多变量区域模式	整合深度学习模型与SHAP可解释性方法，识别精神分裂症、性别差异和脑年龄相关的个性化多变量脑区模式	未明确提及样本量限制、模型泛化能力或外部验证结果	研究精神分裂症分类、性别差异和脑年龄预测中的多变量脑区模式	精神分裂症患者和健康对照者的结构MRI数据及人口统计学信息	医学影像分析	精神分裂症	结构MRI	深度学习神经网络, 支持向量机, k近邻, Lasso回归, 岭回归, 支持向量回归	图像, 人口统计学数据	NA	NA	NA	NA	NA
84	2026-04-12	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-Mar, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104789 PMID:39923968	研究论文	本研究评估了传统深度学习模型与大语言模型在从VAERS和社交媒体文本中提取COVID-19疫苗不良事件实体方面的性能，并通过集成方法提升了识别效果	通过集成微调后的传统深度学习模型与大语言模型，显著提升了不良事件实体识别的性能，特别是在特定实体类型上取得了高F1分数	研究样本量相对有限（VAERS报告230条，Twitter 3383条，Reddit 49条），且未对GPT-4进行微调，可能影响模型比较的全面性	评估大语言模型与传统深度学习模型在不良事件实体提取中的有效性，并探索集成方法对性能的影响	从VAERS、Twitter和Reddit收集的文本数据，用于提取疫苗、注射和不良事件三类实体	自然语言处理	COVID-19	文本挖掘	RNN, BioBERT, GPT-2, GPT-3.5, GPT-4, Llama-2 7b, Llama-2 13b	文本	VAERS报告230条，Twitter帖子3383条，Reddit帖子49条	NA	RNN, BioBERT, GPT系列, Llama-2	严格F1分数, 宽松F1分数, 微平均F1分数	NA
85	2025-03-05	Unveiling the Future: A Deep Learning Model for Accurate Detection of Adrenal Nodules 2025-Mar, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.250387 PMID:40035670	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
86	2026-04-10	Two-Stage Deep Learning Model for Adrenal Nodule Detection on CT Images: A Retrospective Study 2025-03, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.231650 PMID:40035671	研究论文	本研究开发并测试了一个用于在腹部CT图像上自动检测肾上腺结节的两阶段深度学习模型，并模拟了其与人工解读结合的分诊性能	提出了一个针对左右肾上腺分别训练的两阶段（检测与分割）深度学习架构，并首次在大型外部数据集上模拟了模型与人工解读结合的分诊性能	这是一项回顾性研究，可能存在选择偏倚；模型性能在左右肾上腺结节上存在差异，分割精度有待提高	开发一个自动检测肾上腺结节的深度学习模型，以辅助临床分诊和管理	肾上腺结节	计算机视觉	肾上腺疾病	CT成像	深度学习模型	CT图像	内部数据集995名患者，外部测试集12080名患者，内部测试集2有1214名患者	NA	两阶段顺序检测与分割模型	AUC, 交并比	NA
87	2026-04-10	MRI-based Deep Learning Algorithm for Assisting Clinically Significant Prostate Cancer Detection: A Bicenter Prospective Study 2025-03, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232788 PMID:40067105	研究论文	本研究是一项前瞻性双中心研究，旨在比较商用深度学习算法与放射科医生临床报告在检测临床显著性前列腺癌方面的诊断性能	前瞻性验证了商用深度学习算法在前列腺癌检测中的应用，并探索了将算法结果用于调节放射科医生不确定诊断（PI-RADS 3分）以提升特异性的临床场景	研究样本量相对有限（205名男性，259个病灶），且算法仅使用双参数MRI，未纳入所有影像序列	评估深度学习算法辅助检测临床显著性前列腺癌的诊断性能	疑似前列腺癌并计划进行活检的男性患者	数字病理	前列腺癌	双参数MRI	深度学习算法	MRI图像	205名男性（中位年龄68岁），共评估259个病灶，其中包含117个临床显著性前列腺癌病灶	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值	NA
88	2026-04-07	De novo designed proteins neutralize lethal snake venom toxins 2025-03, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08393-x PMID:39814879	研究论文	本研究利用深度学习方法从头设计蛋白质，以中和蛇毒中的三指毒素，并在体外和小鼠模型中验证了其有效性	首次使用深度学习从头设计蛋白质来中和蛇毒中的三指毒素，实现了高结合亲和力、热稳定性及近原子级精度，为下一代抗蛇毒疗法提供了新途径	研究主要基于计算设计和有限的实验筛选，尚未进行大规模临床验证，且资源有限环境下的应用潜力需进一步探索	开发新型蛋白质以中和蛇毒中的三指毒素，为蛇咬伤提供更安全、经济、可及的治疗方案	蛇毒中的短链和长链α-神经毒素及细胞毒素（来自三指毒素家族）	机器学习	蛇咬伤	深度学习	NA	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	结合亲和力、热稳定性、中和效果	NA
89	2026-04-01	Imaging Intravoxel Vessel Size Distribution in the Brain Using Susceptibility Contrast Enhanced MRI 2025-Mar-25, ArXiv PMID:40196141	研究论文	本文建立了一种基于磁敏感对比的MRI新方法，用于非侵入性成像脑内体素内血管尺寸分布，以实现对血管重塑的更全面和定量评估	提出了一种利用深度学习模型从GESFIDE MRI信号预测脑血容量和血管尺寸分布的新方法，实现了对血管重塑的定量成像	需要进一步的验证才能转化为临床前和临床工具	开发一种非侵入性成像方法，以更全面和定量地评估血管重塑	啮齿动物脑血管网络	医学影像分析	癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压、糖尿病	磁敏感对比增强MRI、高分辨率光片荧光显微镜	深度学习模型	MRI信号、显微镜图像	NA	NA	NA	相关系数(r)、Bhattacharya系数	NA
90	2026-03-30	Comprehensive prediction and analysis of human protein essentiality based on a pretrained large language model 2025-03, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00733-1 PMID:39604646	研究论文	本研究开发了一个基于序列的深度学习模型PIC，通过微调预训练蛋白质语言模型，全面预测和分析人类蛋白质必需性	PIC模型不仅显著优于现有方法预测人类必需蛋白质，还能提供跨人类、细胞系和小鼠三个层次的全面预测结果，并定义了蛋白质必需性评分以量化人类蛋白质必需性	NA	开发计算模型以预测人类必需蛋白质，并量化蛋白质必需性	人类蛋白质，包括617,462个人类微蛋白质	自然语言处理	乳腺癌	深度学习，预训练蛋白质语言模型	深度学习模型	蛋白质序列	617,462个人类微蛋白质	NA	预训练蛋白质语言模型	NA	NA
91	2026-03-30	Leveraging pharmacovigilance data to predict population-scale toxicity profiles of checkpoint inhibitor immunotherapy 2025-03, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00748-8 PMID:39715829	研究论文	本研究提出了一种名为DySPred的动态图卷积网络深度学习框架，利用大规模真实世界药物警戒数据来预测免疫检查点抑制剂在人群水平的毒性谱	引入动态图卷积网络来映射和预测免疫检查点抑制剂的毒性谱，能够准确预测不同人口队列和癌症类型的毒性风险，并在小样本场景中表现出韧性，同时揭示毒性随时间变化的趋势	NA	预测免疫检查点抑制剂在人群水平的毒性谱，以支持主动毒性监测和及时调整治疗与干预策略	免疫检查点抑制剂疗法及其诱导的毒性	机器学习	癌症	药物警戒数据分析	动态图卷积网络	药物警戒数据	大规模真实世界数据	NA	动态图卷积网络	NA	NA
92	2026-03-28	Evaluation of state-of-the-art deep learning models in the segmentation of the left and right ventricles in parasternal short-axis echocardiograms 2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024002 PMID:40151505	研究论文	本研究评估了多种深度学习模型在超声心动图短轴视图中分割左右心室的效果	首次在超声心动图短轴视图中评估了包括领域特定和通用领域模型在内的多种先进深度学习模型，并比较了它们在有限数据集上的性能	研究样本量较小（33名志愿者女性），且数据集为本地采集，可能限制模型的泛化能力	评估深度学习模型在超声心动图短轴视图中分割左右心室的性能，以辅助心肺疾病和心肌病的诊断	超声心动图短轴视图中的左心室和右心室	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	CNN	图像	33名志愿者女性的387次扫描图像	未明确指定，但提及了Detectron2	Unet-ResNet101, Unet-ResNet50, SAM（三种变体）	Dice相似系数, Hausdorff距离, 横截面积差异	NA
93	2026-03-19	Portable cerebral blood flow monitor to detect large vessel occlusion in patients with suspected stroke 2025-Mar-17, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2024-021536 PMID:38514189	研究论文	本研究评估了便携式Openwater光学血流监测仪在疑似卒中患者中检测大血管闭塞的能力，并与院前卒中量表进行了比较	首次将便携式光学血流监测仪与深度学习模型结合，用于急性卒中评估中检测大血管闭塞，其性能优于传统的院前卒中量表	研究结果需要在独立测试集和院前环境中进一步验证，样本量相对有限，且仅针对前循环大血管闭塞	评估便携式光学血流监测仪在疑似卒中患者中检测大血管闭塞的诊断性能	疑似卒中患者，在发病24小时内进行卒中警报评估，且NIHSS评分≥2	数字病理学	心血管疾病	光学血流监测，基于散斑对比度的相对变化生成脑血流波形	深度学习模型	原始散斑对比度波形数据	135名患者，其中52名（39%）患有前循环大血管闭塞	NA	NA	灵敏度，特异性，AUROC	NA
94	2026-03-15	Minimizing Human-Induced Variability in Quantitative Angiography for Robust and Explainable AI-Based Occlusion Prediction 2025-Mar-13, ArXiv PMID:40160450	研究论文	本研究通过实施注射偏差去除算法减少定量血管造影的变异性，并利用可解释AI增强深度学习模型对颅内动脉瘤闭塞预测的可靠性和可解释性	提出通过解卷积和再卷积技术标准化注射曲线以消除对比剂注射变异性，并结合LIME方法提升模型决策的透明度和临床相关性	研究仅基于458名患者的血管造影数据，样本量相对有限，且未涉及外部验证	提高使用定量血管造影和深度学习模型预测颅内动脉瘤闭塞的准确性和可解释性	接受血流导向装置治疗的颅内动脉瘤患者	数字病理学	颅内动脉瘤	定量血管造影	深度神经网络	血管造影图像	458名患者	NA	深度神经网络	AUROC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
95	2026-03-15	Using a fully automated, quantitative fissure integrity score extracted from chest CT scans of emphysema patients to predict endobronchial valve response 2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024501 PMID:40093557	研究论文	本研究开发并验证了一种基于胸部CT扫描的自动化定量裂隙完整性评分（FIS）预测模型，用于识别适合接受支气管内瓣膜（EBV）治疗的肺气肿患者	首次利用完全自动化的深度学习方法来定量评估肺裂隙完整性，并将其作为预测EBV治疗反应的生物标志物	样本量较小（仅96例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	开发预测模型以识别适合EBV治疗的肺气肿患者	中度至重度肺气肿患者	数字病理学	肺气肿	胸部CT扫描	深度学习, 逻辑回归	CT图像	96例患者的治疗前后胸部CT扫描	NA	NA	AUC, 准确率, 特异性, 敏感性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
96	2026-03-14	Automated acute skin toxicity scoring in a mouse model through deep learning 2025-03, Radiation and environmental biophysics IF:1.5Q3 DOI:10.1007/s00411-024-01096-x PMID:39503921	研究论文	本研究通过先进的成像设置和深度学习，提出了一种在小鼠临床前放疗试验中自动评估皮肤毒性的新方法	开发了一个结合物体检测和分类的两步深度学习框架，用于自动化皮肤毒性评分，并展示了其在减少观察者间变异和提高评估效率方面的潜力	模型在特定毒性等级的分类上仍存在细微挑战，未来需要通过扩展训练数据集来改进系统	开发一种客观、可重复的皮肤毒性评估方法，以解决临床前放疗试验中手动评分方法的不足	小鼠（160只）在质子/电子放疗试验中右后肢的急性皮肤毒性反应	计算机视觉	皮肤毒性（作为放疗副作用）	先进成像设置	物体检测模型, 分类模型	图像	160只小鼠，来自4项研究，共7542张图像	NA	NA	准确率	NA
97	2026-03-14	The use of artificial intelligence to aid the diagnosis of lung cancer - A retrospective-cohort study 2025-03, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.01.011 PMID:39890480	研究论文	本研究通过回顾性队列分析，评估了基于深度学习的AI软件在胸部X光片上辅助诊断肺癌的性能，并探讨了其在临床实践中的潜在应用价值	首次在临床环境中系统验证了商用AI软件对肺癌早期检测的敏感性和时间效益，特别是在临床报告阴性的病例中AI能提前识别结节	研究为单中心回顾性设计，样本量有限（208名患者），且未评估AI对临床决策和患者预后的长期影响	评估AI软件在胸部X光片上辅助诊断肺癌的临床有效性，并分析其对诊断时间和检测率的潜在影响	105名肺癌阳性患者和103名阴性对照患者的胸部X光片及对应CT扫描	数字病理学	肺癌	胸部X光成像，CT扫描	深度学习自动检测算法	医学影像（胸部X光片）	208名患者（105例肺癌，103例对照），共320张胸部X光片	NA	NA	敏感性，假阳性率，诊断时间减少	NA
98	2026-03-14	The potential use of deep learning in performing autocorrection of setup errors in patients receiving radiotherapy 2025-03, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.01.016 PMID:39892051	研究论文	本研究探讨了使用深度学习在放疗中自动校正患者摆位误差的可行性	利用人工智能辅助校正放疗中的摆位误差，推动放疗服务的自动化进程	需要进一步研究以验证该方法在临床实践中的有效性	探索人工智能在放疗患者摆位校正中的潜在应用	接受放疗的脑部和气道消化道恶性肿瘤患者	计算机视觉	脑肿瘤, 气道消化道恶性肿瘤	放疗验证技术	神经网络	图像	156名患者	NA	NA	平均绝对误差, 均方误差	NA
99	2026-03-13	Obtaining full-arch implant scan with smartphone video and deep learning: An in vitro investigation on trueness and precision 2025-Mar-08, Journal of prosthodontics : official journal of the American College of Prosthodontists DOI:10.1111/jopr.14041 PMID:40055947	研究论文	本研究通过智能手机视频和深度学习模型生成全牙弓种植体扫描，并在体外环境中评估其准确性和精度	首次将智能手机视频与深度学习模型结合，用于生成全牙弓种植体扫描，提供了一种经济高效的潜在扫描方法	研究为体外实验，准确性尚未达到临床应用标准，且深度学习模型的精度相比口腔内扫描仪较差	评估基于智能手机视频和深度学习模型生成全牙弓种植体扫描的准确性	上颌无牙模型上的6个种植体和扫描体	计算机视觉	NA	深度学习3D重建	深度学习模型	视频	3个测试组（DL1、DL2、IOS），每组重复10次	NA	NA	线性偏差（准确性）、精度	NA
100	2026-03-10	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2025-03-18, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832 PMID:40056143	研究论文	本文开发了基于迁移学习的深度学习模型，用于大规模虚拟筛选针对A类GPCRs的、具有潜在更高安全性的药物化合物	通过迁移学习策略，在A类GPCRs全序列和配体数据集上进行预训练，并针对低效激动剂和偏向性激动剂分别进行微调，结合了目标序列的自然语言处理和受体突变对信号传导的影响分析	模型开发面临高质量数据可用性有限的挑战，且目前仅针对A类GPCRs	预测具有低内在效能或配体偏向性的更安全化合物，以推进药物开发	A类G蛋白偶联受体及其配体	机器学习	NA	自然语言处理	神经网络	序列数据, 化学数据	NA	NA	NA	NA	NA