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	2026-07-18	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
2	2026-07-10	A magnetic resonance imaging (MRI)-based deep learning radiomics model predicts recurrence-free survival in lung cancer patients after surgical resection of brain metastases 2025-06, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106920 PMID:40300277	研究论文	开发并验证一种基于MRI的深度学习影像组学模型，用于预测肺癌脑转移术后患者的无复发生存期	首次将深度学习影像组学模型应用于预测肺癌脑转移术后患者的无复发生存期，融合了临床、形态学MRI、手工和深度学习特征，并在外部测试集中验证了优越性能	研究未提及模型泛化性的局限性，可能受限于相对较小的样本量和回顾性设计	预测肺癌脑转移术后患者的无复发生存期	215例经手术病理确认的肺癌脑转移患者	机器学习, 数字病理学	肺癌	磁共振成像	深度学习影像组学模型	图像	215例肺癌脑转移患者（训练集167例，外部测试集48例）	NA	LASSO回归	Harrell C指数, AUC, Kaplan-Meier生存分析	NA
3	2026-07-10	Deep learning for liver lesion segmentation and classification on staging CT scans of colorectal cancer patients: a multi-site technical validation study 2025-06, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106914 PMID:40327945	研究论文	验证基于深度学习模型在结直肠癌患者分期CT扫描中检测和分割肝脏病灶的性能	首次在多中心技术验证中评估深度学习模型对亚厘米级肝脏病灶的检测和分割能力，并报告100%阴性预测值表明其作为结直肠癌分期筛查工具的潜力	分类准确率中等（75.4%病灶级、64.5%患者级），特异性较低（65.7%病灶级、27.1%患者级），且仅基于单机构测试数据	验证UNet深度学习模型在结直肠癌患者分期CT上检测、分割和分类肝脏病灶的性能	结直肠癌患者的分期CT扫描图像中的肝脏病灶（包括恶性与良性）	计算机视觉	结直肠癌	CT扫描	CNN	图像	训练集272例公开肝脏肿瘤CT，测试集220例结直肠癌分期CT（含884个病灶）	NA	UNet	检测率, Dice相似系数, Bland-Altman一致性界限, 组内相关系数, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 准确率	NA
4	2026-07-10	A Deep Learning-Based Artificial Intelligence Model Assisting Thyroid Nodule Diagnosis and Management: Pilot Results for Evaluating Thyroid Malignancy in Pediatric Cohorts 2025-06, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2024.0627 PMID:40454939	研究论文	评估基于深度学习的AI模型在儿科甲状腺结节恶性风险预测中的表现	首次在儿科队列中验证基于成人数据训练的深度学习模型（AI-Thyroid）的诊断性能，并与放射科医生使用的TIRADS系统进行比较	回顾性设计、样本量有限、不同年龄组间模型性能存在差异（<14岁优于≥14岁）	评估深度学习模型在儿科甲状腺结节恶性诊断中的适用性	两家医院的儿科患者（n=128，平均年龄15.5岁，103名女性）的甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	NA	深度学习模型	超声图像	156个甲状腺结节（其中47个恶性，占30.1%）来自128名患者	NA	AI-Thyroid	AUROC, 敏感性, 特异性	NA
5	2026-07-07	On the use of generative models for evolutionary inference of malaria vectors from genomic data 2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.26.661760 PMID:40667127	研究论文	利用生成式深度学习算法推断疟疾病媒蚊的进化历史	开发了新的模型选择方法，发现含迁移的进化模型优于无迁移模型，并证明生成模型在捕获种群遗传分化方面优于基于摘要统计的方法	未知	通过机器学习和生成模型推断疟疾病媒蚊的种群进化历史，协助疟疾控制干预	撒哈拉以南非洲的疟疾病媒蚊（尤以冈比亚按蚊复合体）及西非几内亚和布基纳法索的蚊虫种群	机器学习	疟疾	无监督机器学习及生成式深度学习算法	生成模型	基因组数据	未知	NA	NA	NA	NA
6	2026-07-04	Comparative analysis and enhancing rainfall prediction models for monthly rainfall prediction in the Eastern Thailand 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.103094 PMID:39802428	研究论文	评估泰国东部月降雨量预测模型，并开发一种新型混合深度学习模型以提高预测精度	针对厄尔尼诺和南方涛动不同条件开发新型混合深度学习模型，优化海洋尼诺指数与当地气象参数之间的时间依赖关系	NA	评估和改进泰国东部的月降雨量预测模型	泰国东部的月降雨量	机器学习	NA	NA	RNN, LSTM, GRU, 混合深度学习模型	气象数据	五个选定站点的月降雨量数据	NA	RNN with ReLU, LSTM, GRU（单层）, LSTM+LSTM, LSTM+GRU（多层）	平均绝对误差 (MAE), 均方根误差 (RMSE)	NA
7	2026-07-04	Automatic Vertical Root Fracture Detection on Intraoral Periapical Radiographs With Artificial Intelligence-Based Image Enhancement 2025-06, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/edt.13027 PMID:39829209	研究论文	探索迁移学习技术并结合人工智能图像增强，以提升口腔根尖X光片中垂直根折的诊断准确性	首次结合迁移学习与粒子群优化和深度学习图像增强方法，用于垂直根折的自动检测，并评估了融合模型在离体牙和患者口内图像上的表现	研究样本量有限，仅为378张根尖X光片，且主要聚焦于磨牙和前磨牙，可能限制了模型的泛化能力	提升垂直根折在放射影像中的诊断准确性，开发全自动诊断系统	垂直根折（VRF）的检测	数字病理学	牙科疾病	口腔根尖X光	CNN	图像	378张根尖X光片，包括195颗骨折牙和183颗非骨折牙	NA	DenseNet, ConvNext, Inception121, MobileNetV2	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, kappa值	NA
8	2026-07-04	Integrating Social Determinants of Health and Established Risk Factors to Predict Cardiovascular Disease Risk Among Healthy Older Adults 2025-06, Journal of the American Geriatrics Society IF:4.3Q1 DOI:10.1111/jgs.19440 PMID:40099367	research paper	本研究整合社会健康决定因素与既有风险因子，预测健康老年人心血管疾病风险	首次将社会健康决定因素纳入心血管疾病风险预测模型，并发现其对女性的影响大于男性	NA	评估社会健康决定因素对心血管疾病风险预测的改善效果	70岁及以上无心血管疾病、痴呆症及独立活动受限的老年人	machine learning	心血管疾病	NA	随机生存森林、DeepSurv、神经多任务逻辑回归	纵向临床数据与社会学数据	12896名健康老年人（5884名男性，7012名女性）	NA	随机生存森林、DeepSurv、神经多任务逻辑回归	C-index, 综合Brier分数, 5年AUC, 10年AUC	NA
9	2026-06-19	Deep Learning-Assisted Multiplexed Electrochemical Fingerprinting for Chinese Tea Identification 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06651 PMID:40207593	研究论文	开发了一种结合多重电化学指纹图谱技术与一维卷积神经网络的方法，用于快速精确检测三种茶多酚并区分24种不同种类的中国茶	受大兴机场启发的激光雕刻传感器阵列结合一维卷积神经网络算法，实现复杂基质中结构相似天然物质的选择性鉴别，显著提升预测准确性	未提及	提高农产品（特别是茶叶）中天然成分的鉴定和认证效率与准确性	三种茶多酚、六种中国茶系列及24种茶叶品种	机器学习	NA	电化学指纹图谱技术、一维卷积神经网络	1D-CNN	电化学指纹数据	24种中国茶样本	NA	1D-CNN	准确率	NA
10	2026-06-18	Entropy-driven deep learning framework for epilepsy detection using electro encephalogram signals 2025-06-21, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.05.003 PMID:40334975	研究论文	提出一种结合高级熵度量与深度学习的癫痫自动检测框架	创新性地将多元变量置换熵和多元变量多尺度模糊熵与残差卷积双向长短期记忆网络相结合，并采用均匀流形逼近与投影进行非线性降维	NA	利用脑电图信号实现癫痫的稳健、准确自动检测	脑电图信号中的癫痫发作模式	机器学习	癫痫	脑电图信号处理	ResNet-Bi-LSTM混合模型	脑电图信号	NA	Python	ResNet, Bi-LSTM	准确率, F1分数, 召回率, 特异性, 精确率	NA
11	2026-06-18	YOLOv11-Based quantification and temporal analysis of repetitive behaviors in deer mice 2025-06-21, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.05.017 PMID:40368233	研究论文	提出基于YOLOv11的自动化系统，用于鹿鼠重复行为的量化与时间动态分析	集成YOLOv11深度学习进行帧级行为分类、回合重建及时间分析套件，绕过传统运动特征工程，实现高通量、客观的长时间行为动态分析	NA	开发并验证基于YOLOv11的自动化行为分析系统，揭示鹿鼠重复行为的时间动态特征	鹿鼠（Peromyscus maniculatus bairdii）的全身行为（如探索、理毛、竖立等）	计算机视觉	运动障碍疾病模型	深度学习	YOLOv11	视频帧	NA	PyTorch	YOLOv11	NA	NA
12	2026-06-18	A review of multimodal fusion-based deep learning for Alzheimer's disease 2025-06-07, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.04.035 PMID:40286904	综述	系统综述了基于深度学习的MRI和PET多模态融合在阿尔茨海默病诊断中的最新进展	聚焦2021-2025年最新研究，系统梳理多模态融合技术、深度学习模型及其变体在AD诊断中的应用	数据稀缺与不平衡、跨机构数据异质性等关键挑战	为MRI和PET多模态融合领域提供系统指导，推动早期AD诊断和干预策略发展	阿尔茨海默病患者的MRI和PET多模态影像数据	数字病理学, 机器学习	阿尔茨海默病	MRI, PET	CNN, LSTM, GAN	图像	NA	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, Dice系数	NA
13	2026-06-18	Quantifying axonal features of human superficial white matter from three-dimensional multibeam serial electron microscopy data assisted by deep learning 2025-06, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121212 PMID:40222502	research paper	利用深度学习辅助的三维多束扫描电子显微镜数据量化人类浅层白质的轴突特征	首次在纳米级分辨率下对大量人类浅层白质组织进行三维重建，并利用深度卷积神经网络自动分割髓鞘和轴突，揭示了轴突在直径和方向上的局部变化	NA	量化人类浅层白质中短程联合纤维的轴突形态特征	人类浅层白质组织样本	digital pathology	NA	multi-beam scanning electron microscopy	deep convolutional neural networks	electron microscopy image	组织体积200×200×112μm，共分割128285个有髓轴突	PyTorch	CNN	NA	NA
14	2026-06-18	Deep learning-based triple-tracer brain PET scanning in a single session: A simulation study using clinical data 2025-06, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121246 PMID:40316225	研究论文	基于深度学习的三示踪剂单次脑PET成像仿真研究，利用临床数据验证可行性	首次提出基于Swin Transformer的深度学习模型，在单次扫描中分离三种示踪剂信号，实现三重示踪剂PET成像	FTP图像生成效果不佳，需进一步优化；本研究为仿真研究，尚未在实际多示踪剂同时采集场景中验证	探索基于深度学习的单次三重示踪剂脑PET成像协议，简化多示踪剂PET成像并降低辐射暴露	阿尔茨海默氏病神经影像学倡议（ADNI）数据集中的认知正常、轻度认知障碍和痴呆患者	机器学习	阿尔茨海默病	PET成像	Swin Transformer	图像	ADNI数据集中的多名患者	NA	Swin Transformer	MSE, SSIM, PSNR, 敏感性, 特异性, R²	NA
15	2026-06-15	Enhancing Dementia Classification for Diverse Demographic Groups: Using Vision Transformer-Based Continuous Scoring of Clock Drawing Tests 2025-06-10, The journals of gerontology. Series B, Psychological sciences and social sciences DOI:10.1093/geronb/gbaf065 PMID:40197801	研究论文	利用基于视觉Transformer的连续评分方法，从时钟绘制测试图像中提升痴呆症分类在多样化人口群体中的准确性	开发了一种使用深度学习神经网络生成的连续时钟绘制测试评分，并识别了针对不同人口特征的特定阈值，以提供更包容和适应性的痴呆症分类方法	未明确提及具体局限性	提升痴呆症分类的准确性和公平性，通过生成连续的时钟绘制测试评分并考虑人口多样性	老年人，特别是来自国家健康与老龄化趋势研究的代表性样本	计算机视觉	老年疾病	深度学习	视觉Transformer	图像	使用国家健康与老龄化趋势研究的全国代表性样本	NA	视觉Transformer	曲线下面积、灵敏度、特异度	NA
16	2026-06-07	DisDock: A Deep Learning Method for Metal Ion-Protein Redocking 2025-06, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26791 PMID:39838957	研究论文	提出一种名为DisDock的深度学习方法，用于金属离子与蛋白质的对接预测	结合U-net架构与自注意力模块，利用距离几何信息预测金属离子与蛋白质的结合构象	NA	开发一种高精度的蛋白质-金属对接预测方法	金属蛋白中的金属离子与蛋白质的对接结构	机器学习	NA	深度学习	U-net	距离图	来自MOAD数据库的高质量金属蛋白数据集	NA	U-net, 自注意力模块	预测准确性	NA
17	2026-06-07	Fragment-level feature fusion method using retrosynthetic fragmentation algorithm for molecular property prediction 2025-06, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2025.108985 PMID:40009893	研究论文	提出了一种利用逆向合成碎片算法进行片段级别特征融合的方法，用于分子性质预测	首次将逆向合成碎片算法应用于分子多视角表示融合，通过对比两种逆向合成方法生成的分子片段及融合不同层级分子化学信息，提升了分子性质预测性能	NA	开发一种新的分子表征融合方法以提高分子性质预测的准确性	分子的毒性、血脑屏障通透性等化学性质	机器学习	NA	Retrosynthetic Fragmentation Algorithm	图对比学习 (GCL)	分子图数据	NA	NA	RFA-FFM	ROC-AUC	NA
18	2026-06-07	DeepTree-AAPred: Binary tree-based deep learning model for anti-angiogenic peptides prediction 2025-06, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2025.108982 PMID:40020469	research paper	提出基于二叉树结构的深度学习模型DeepTree-AAPred用于抗血管生成肽预测	采用二叉树结构结合ProtBERT和ESM-2蛋白语言预训练模型提取一维和二维特征，并融合BiLSTM与TextCNN捕捉局部特征和上下文依赖关系	未明确说明	开发高性能抗血管生成肽预测方法，降低湿实验成本并提升肿瘤治疗效果	抗血管生成肽序列	machine learning	肿瘤	深度学习	BiLSTM、TextCNN	肽序列	标准数据集（具体数量未提及）	PyTorch	二叉树、ProtBERT、ESM-2、BiLSTM、TextCNN	准确率、精确率、召回率、F1分数	未明确说明
19	2026-06-05	Imaging of cartilage, meniscus, and beyond: Role of Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT) 2025-Jun, Osteoarthritis imaging DOI:10.1016/j.ostima.2025.100268 PMID:42238704	综述	综述磁共振成像和计算机断层扫描在软骨、半月板及关节成像中的优势、局限与研究趋势	系统比较了MRI和CT在骨关节炎评估中的进展，包括光谱CT、负重扫描、深度学习重建、合成成像及光子计数CT等新兴技术	未提供具体实验数据或定量比较结果	探讨MRI和CT在软骨与半月板成像中的优缺点及研究趋势	关节软骨与半月板成像	计算机视觉	骨关节炎	MRI, CT, CT关节造影	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
20	2026-05-31	Prediction of mammographic breast density based on clinical breast ultrasound images using deep learning: a retrospective analysis 2025-Jun, Lancet regional health. Americas DOI:10.1016/j.lana.2025.101096 PMID:40290129	研究论文	基于深度学习从临床乳腺超声图像预测乳腺钼靶密度的回顾性分析	首次探索利用人工智能从乳腺超声图像预测BI-RADS乳腺密度类别，并在乳腺癌风险模型中证明其与钼靶密度具有相似的预测能力	未明确提及，但基于回顾性设计可能存在选择偏倚和泛化性限制	评估深度学习模型从临床乳腺超声图像预测乳腺密度的准确性，并比较其与临床BI-RADS密度在乳腺癌风险预测中的表现	来自三所机构的14,066名女性的405,120张临床乳腺超声图像	计算机视觉, 机器学习	乳腺癌	NA	深度学习模型（CNN相关）	图像（乳腺超声图像）	14,066名女性，405,120张图像（训练集10,393人/302,574张，验证集2,593人/69,842张，测试集1,074人/28,616张）	NA	卷积神经网络（具体架构未说明）	AUROC	NA