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
21	2026-05-08	Worldwide research trends on artificial intelligence in head and neck cancer: a bibliometric analysis 2025-07, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.02.014 PMID:40155307	文献综述	对人工智能在头颈癌研究中应用的科学文献进行文献计量分析	通过文献计量方法系统梳理了1995至2024年间AI在头颈癌领域的研究趋势，揭示了2016年后年增长率达94.4%的快速发展，并指出高收入与中低收入国家间的显著差距	未涉及临床验证和标准化方面的具体数据；未深入分析低/中收入国家的研究障碍	探索人工智能在头颈癌领域的全球研究趋势和关键特征	Web of Science核心合集中关于AI与头颈癌的1019篇文献（1995-2024年）	自然语言处理	头颈癌	文献计量分析	NA	文本	1019篇文献	NA	NA	NA	NA
22	2026-05-04	Computer-Aided Technology for Bioactive Protein Design and Clinical Application 2025-07, Macromolecular bioscience IF:4.4Q1 DOI:10.1002/mabi.202500007 PMID:40260555	综述	综述计算机辅助蛋白质设计技术及其在生物活性蛋白设计和临床应用中的作用	整合深度学习预测和生成模型，提升了抗体、蛋白药物等治疗性蛋白的亲和力、特异性和低免疫原性	存在模型过拟合、稀有蛋白家族数据有限、实验验证效率不足等挑战	综述计算机辅助蛋白质设计（CAPD）在蛋白质工程和治疗开发中的应用与前景	单克隆抗体、蛋白药物、抗原、蛋白聚合物等蛋白质基治疗剂	机器学习	NA	计算机辅助设计、深度学习	CNN, LSTM, GAN	蛋白质序列、结构数据	NA	NA	NA	结合亲和力、特异性、免疫原性降低	NA
23	2026-05-03	Assessment of the efficacy and accuracy of cervical cytology screening with the Hologic Genius Digital Diagnostics System 2025-07, Cancer cytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1002/cncy.70022 PMID:40543043	研究论文	评估Hologic Genius数字诊断系统在宫颈细胞学筛查中的效能和准确性	验证了HGDDS作为独立系统在常规临床使用中的性能，展示了其接近100%的灵敏度和高阴性预测值	研究基于先前已审阅的样本，可能引入选择偏倚；未提及系统在不同人群或真实世界环境中的泛化能力	评估HGDDS在宫颈细胞学筛查中的诊断性能，以支持其部署于常规临床工作流	890份已审查并确诊的ThinPrep巴氏涂片样本	数字病理学	宫颈癌	NA	NA	图像	890份ThinPrep巴氏涂片样本	NA	NA	灵敏度, 阴性预测值	NA
24	2026-05-02	Applying multimodal AI to physiological waveforms improves genetic prediction of cardiovascular traits 2025-Jul-03, American journal of human genetics IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.ajhg.2025.05.015 PMID:40543505	研究论文	提出一种多模态深度学习方法M-REGLE，通过联合表示互补的心电波形模态，提高心血管特征遗传预测的准确性	首次将多模态表示学习应用于遗传发现，通过卷积变分自编码器联合学习多模态生理波形的低维表示，再进行全基因组关联分析，比单模态方法发现更多遗传位点	NA	开发多模态深度学习方法，从互补的心电波形模态中提取联合表示，以发现遗传关联并改善心血管特征预测	心血管特征（如房颤）的遗传关联	机器学习	心血管疾病	NA	卷积变分自编码器	生理波形（光电容积脉搏波PPG和心电图ECG）	来自多个生物样本库的数据集	NA	卷积变分自编码器	遗传风险评分	NA
25	2026-04-24	Integrating artificial intelligence into orthopedics: Opportunities, challenges, and future directions 2025-Jul, Journal of hand and microsurgery IF:0.3Q4 DOI:10.1016/j.jham.2025.100257 PMID:40395968	综述	综述人工智能在骨科中的应用，包括诊断准确性、手术规划优化和个性化治疗等方面的机遇与挑战	系统评估AI在骨科多个领域（如骨折检测、关节重建、脊柱手术和康复）的应用效果，并提出了未来多中心临床试验和数据协议优化的方向	存在数据标准化和临床验证不足等挑战	评估AI在骨科中的应用潜力及其对患者护理的影响	骨科相关的AI应用研究，包括骨折检测、治疗规划、关节重建、脊柱手术和康复	机器学习	骨科疾病	NA	机器学习、深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
26	2026-04-22	Accurate and real-time brain tumour detection and classification using optimized YOLOv5 architecture 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07773-1 PMID:40651993	研究论文	本研究提出了一种结合全卷积神经网络和YOLOv5的集成模型，用于从MRI图像中实时、准确地检测和分类脑肿瘤	提出了一种将FCNN用于分类和YOLOv5用于检测与分割的集成框架，并采用RMSProp优化器提升分类性能，实现了高达98.80%的平均准确率	未明确提及模型在不同MRI扫描设备或成像参数下的泛化能力，也未讨论临床部署中的实时性具体要求	开发一种高精度、实时的脑肿瘤自动检测与分类系统，以辅助医疗影像诊断	脑部MRI图像中的肿瘤区域	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	CNN, YOLO	图像	未明确提及具体样本数量	PyTorch	FCNN, YOLOv5	准确率, 精确率, 召回率, F1系数, 特异性	NA
27	2026-04-22	Circulating tumor cell detection in cancer patients using in-flow deep learning holography 2025-Jul-09, ArXiv PMID:40671945	研究论文	本文介绍了一种结合数字全息显微镜、微流体富集和深度学习图像分析的系统，用于提高循环肿瘤细胞检测的敏感性和特异性	整合了惯性微流体预处理与双模态成像（全息术和荧光传感），并利用深度学习模型提供细胞形态学置信度，可实时分析，且发现传统EpCAM标记可能导致假阴性	仅进行了初步研究，样本量较小（13名前列腺癌患者和8名健康对照），需要更大规模验证	提高循环肿瘤细胞的检测准确性和效率，以用于癌症早期检测、预后评估和疾病监测	循环肿瘤细胞（CTCs），来自健康血液样本和癌细胞系，以及前列腺癌患者和健康对照的血液样本	数字病理学	前列腺癌	数字全息显微镜（DHM）、微流体富集、免疫荧光分析	深度学习模型	图像（全息和荧光图像）	13名晚期前列腺癌患者和8名健康对照	NA	NA	患者级别假阳性率（1细胞/毫升）	NA
28	2026-04-19	Artificial Intelligence Enabled Lifestyle Medicine in Diabetes Care: A Narrative Review 2025-Jul-17, American journal of lifestyle medicine IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15598276251359185 PMID:40687630	综述	本文是一篇关于人工智能在糖尿病生活方式医学中应用的叙述性综述	系统性地将人工智能在糖尿病护理中的应用归纳为四大类别，并展示了其在预测、个性化推荐、远程监测和临床决策支持方面的潜力	作为一篇叙述性综述，可能存在选择偏倚，且未对纳入研究的质量进行系统性评估	探讨人工智能在糖尿病生活方式医学领域的应用	糖尿病护理中的人工智能应用研究	机器学习	糖尿病	NA	随机森林, 深度学习	NA	NA	NA	NA	准确率	NA
29	2026-04-18	Development and application of deep learning-based diagnostics for pathologic diagnosis of gastric endoscopic submucosal dissection specimens 2025-07, Gastric cancer : official journal of the International Gastric Cancer Association and the Japanese Gastric Cancer Association IF:6.0Q1 DOI:10.1007/s10120-025-01612-y PMID:40232558	研究论文	本研究开发并评估了一种用于胃内镜黏膜下剥离术标本病理诊断的深度学习模型	首次开发了针对胃ESD标本的深度学习模型，用于肿瘤和黏膜肌层的组织分割以及肿瘤和黏膜下浸润的检测，并显著减少了病理医生的诊断时间	研究样本量相对有限（366个ESD标本），且仅针对腺癌，未涵盖其他类型的胃癌	开发并评估一种深度学习模型，以辅助胃内镜黏膜下剥离术标本的准确病理诊断	胃内镜黏膜下剥离术标本的整张切片图像	数字病理学	胃癌	整张切片成像	深度学习模型	图像	366个ESD标本，包含2257个标注的兴趣区域和83,839个补丁图像	NA	NA	Dice系数, AUROC, 特异性, 敏感性	NA
30	2026-04-14	Spiner, deep learning-based automated detection of spiral ganglion neurons in intact cochleae 2025-Jul-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112929 PMID:40687827	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化工具Spiner，用于在完整耳蜗中检测螺旋神经节神经元	引入了胶原酶处理优化组织透明化协议，并采用深度学习对象检测模型实现大型3D数据集中SGN的自动定位与计数	目前主要针对I型螺旋神经节神经元，在大型动物模型中的应用仍需进一步验证	改进耳蜗中螺旋神经节神经元的检测与定量方法	沙鼠和猪的完整耳蜗组织	数字病理学	听力损失	组织透明化、光片荧光显微镜、胶原酶处理	深度学习对象检测模型	3D图像数据	沙鼠和猪的耳蜗样本（具体数量未明确）	NA	NA	与人工计数的一致性	NA
31	2026-04-14	A fully open AI foundation model applied to chest radiography 2025-07, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09079-8 PMID:40500447	研究论文	本文介绍了Ark，一个应用于胸部X光片的开放基础模型，通过循环积累和重用多个数据集中异构专家标签的知识进行预训练	Ark模型通过聚合多样化数据集和专家知识，扩展了诊断范围，适应新疾病，支持小样本学习和联邦学习，并开源代码和模型	未在摘要中明确提及具体限制	开发一个开放的基础模型，用于自动化胸部X光片解释，以克服现有深度学习模型的局限性	胸部X光片图像数据	医学影像	肺部疾病	深度学习	基础模型	图像	多个公共数据集，具体数量未在摘要中指定	NA	Ark	NA	NA
32	2026-04-14	Longitudinal Tracking of Emphysema Holes at Noncontrast CT: Dynamic Patterns and Clinical Relationships 2025-07, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243239 PMID:40662972	研究论文	本研究利用深度学习软件纵向追踪肺气肿空洞的动态变化，并分析其与肺功能下降、疾病进展及死亡率的关系	首次采用深度学习技术对肺气肿空洞进行纵向追踪，并根据直径变化将其动态分组，揭示了空洞动态模式与临床结局的关联	研究为二次分析，样本量较小（108名参与者），且主要为男性，可能限制结果的普适性	追踪肺气肿空洞的纵向变化，探究其动态模式与临床指标（FEV1下降、疾病进展、死亡率）的关系	韩国阻塞性肺疾病队列研究中完成基线和6年随访CT扫描的参与者	数字病理学	肺气肿	CT扫描	深度学习	CT图像	108名参与者（平均年龄63.4岁，其中104名男性）	NA	NA	线性回归系数（β）、P值、对数秩检验（log-rank test）	NA
33	2026-04-12	How I Do It: Three-Dimensional MR Neurography and Zero Echo Time MRI for Rendering of Peripheral Nerve and Bone 2025-07, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.241604 PMID:40590699	研究论文	本文介绍了一种结合三维磁共振神经成像和零回波时间磁共振成像技术，用于渲染外周神经和骨骼空间关系的方法	通过融合三维磁共振神经成像和零回波时间磁共振成像序列，首次实现了外周神经与骨骼结构的联合三维渲染，为临床决策提供可视化路线图	未明确说明方法在广泛临床应用中的验证范围及潜在技术限制	开发一种用于临床决策支持的外周神经与骨骼三维可视化技术	外周神经与骨骼的解剖结构	医学影像处理	NA	三维磁共振神经成像，零回波时间磁共振成像	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA
34	2026-04-11	Segmentation of the Left Atrium in Cardiovascular Magnetic Resonance Images of Patients with Myocarditis 2025-07-18, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68664 PMID:40758568	研究论文	本文提出了一种基于三维全卷积网络的深度学习模型，用于心肌炎患者心血管磁共振电影序列中左心房的分割，以评估左心房功能	提出了三项策略性增强：时空特征融合、动态跳跃连接和轻量化设计，以解决动态伪影和薄壁结构时空连续性建模的挑战	未明确提及模型在更广泛患者群体或不同磁共振扫描仪上的泛化能力	开发一种准确、高效的方法，用于从心肌炎患者的心血管磁共振电影序列中分割左心房，以支持临床诊断	心肌炎患者的心血管磁共振电影序列图像	计算机视觉	心血管疾病	心血管磁共振电影序列成像	CNN	图像	NA	NA	3D-FCN	Dice系数	NA
35	2026-04-11	Convolutional Neural Network-Transformer Model to Predict and Classify Early Arrhythmia Using Electrocardiogram Signal 2025-07-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68227 PMID:40690419	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合模型，用于从心电图信号中预测和分类早期心律失常	结合1D CNN和Transformer层，以同时提取空间特征并建模时间依赖性，从而在心律失常分类中实现高精度	NA	开发精确且自动化的技术，用于心血管疾病（特别是心律失常）的早期诊断和检测	心电图信号，重点关注五种主要心跳类型：正常、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、房性早搏和室性早搏	机器学习	心血管疾病	心电图信号分析	CNN, Transformer	信号	超过390万个训练段和112,575个测试段	NA	1D CNN, Transformer	准确率, 精确率, F1分数	NA
36	2026-04-11	Unsupervised learning reveals landscape of local structural motifs across protein classes 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf377 PMID:40569048	研究论文	本文利用自监督深度学习表征，对蛋白质数据库中的局部结构微环境进行聚类，构建了一个局部3D基序词典，并展示了其在蛋白质结构搜索、模型质量评估和药物脱靶相互作用预测中的应用	通过无监督学习聚类超过1500万个蛋白质局部结构环境，创建了一个全面的局部3D基序词典，并基于此开发了新的蛋白质表征方法，在多个任务中达到最先进性能	NA	旨在通过无监督学习揭示蛋白质局部结构基序的景观，并应用于蛋白质结构功能分析	蛋白质数据库中的局部三维结构微环境	机器学习	NA	自监督深度学习	NA	三维结构数据	超过1500万个局部环境	NA	NA	NA	NA
37	2026-04-07	Impact of spectrum bias on deep learning-based stroke MRI analysis 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112161 PMID:40359732	研究论文	本研究评估了在卒中MRI分析中排除不确定急性缺血性病变病例对深度学习工具诊断性能的影响，并识别了与这些不确定病例相关的因素	首次量化了排除不确定病例对深度学习工具诊断比值比的放大效应，并识别了MRI伪影、病灶大小、位置和年龄等与诊断不确定性相关的独立因素	单中心回顾性研究，可能受选择偏倚影响；未评估不同深度学习模型间的差异	评估卒中MRI分析中的谱偏倚，并探究排除不确定病例对深度学习工具诊断性能的影响	疑似卒中成年患者的脑部MRI图像	数字病理学	卒中	脑部MRI	深度学习	图像	989名患者	NA	NA	诊断比值比	NA
38	2026-04-06	Deep learning-based auto-contouring of organs/structures-at-risk for pediatric upper abdominal radiotherapy 2025-07, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110914 PMID:40328363	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习模型，用于儿科上腹部肿瘤放疗中危及器官的自动勾画，并评估了其在多个数据集上的鲁棒性	结合内部和公共数据集训练模型，提高了模型在儿科上腹部OARs分割中的鲁棒性，并针对年龄组差异进行了性能分析	胃-肠和胰腺的分割性能较低（DSC值低于0.90），且0-2岁年龄组的模型表现最差	开发并评估用于儿科上腹部放疗中危及器官自动勾画的深度学习模型	儿科上腹部肿瘤患者（包括肾肿瘤和神经母细胞瘤）的CT图像	数字病理	儿科肿瘤	CT成像	深度学习	CT图像	内部数据集189例儿科患者，公共数据集189例CT扫描	NA	NA	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
39	2026-04-01	Enhancing forensic shoeprint analysis: Application of the Shoe-MS algorithm to challenging evidence 2025-07, Science & justice : journal of the Forensic Science Society IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.scijus.2025.101255 PMID:40480703	研究论文	本文探索了Shoe-MS算法在法医鞋印分析中的应用，该算法基于深度学习框架，用于评估成对图像的相似性得分	提出并应用Shoe-MS算法于法医鞋印分析，特别针对退化图像进行分类和源识别，实现了高精度相似性评分	算法无法完全替代法医检验员，且主要针对图像质量不高的犯罪现场证据	提升法医鞋印分析的定量评估能力，支持检验员进行概率性、可重复的判断	法医鞋印图像，包括犯罪现场采集的退化图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习框架	图像	两个不同的数据库	NA	Shoe-MS	相似性得分	NA
40	2026-03-30	Memory kernel minimization-based neural networks for discovering slow collective variables of biomolecular dynamics 2025-07, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00815-8 PMID:40495006	研究论文	本文提出了一种基于记忆核最小化的神经网络框架MEMnets，用于发现生物分子动力学中的慢集体变量	MEMnets基于积分广义主方程理论，通过编码非马尔可夫动力学到记忆核中，并最小化时间积分记忆核的上界来识别最优集体变量，克服了传统方法通常假设马尔可夫动力学的限制	未在摘要中明确提及	识别生物分子动力学中准确捕捉最慢时间尺度的集体变量，以理解蛋白质构象变化等生物过程	FIP35 WW结构域的折叠过程和细菌RNA聚合酶的钳口开放构象变化	机器学习	NA	深度学习	神经网络	生物分子动态数据	NA	NA	并行编码器网络	NA	NA