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
101	2026-08-02	Artificial Intelligence Solutions to Improve Emergency Department Wait Times: Living Systematic Review 2025-08, The Journal of emergency medicine IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.jemermed.2025.05.031 PMID:40664005	系统性综述	本文对人工智能在改善急诊科等待时间方面的应用进行了系统性综述，评估了当前研究现状并指出了研究缺口。	采用实时更新的系统性综述策略，结合ROBINS-I和PROBAST工具进行全面质量评估，并专门聚焦于AI在急诊科等待时间中的应用。	未发现真实世界急诊科实施AI的研究，且现有研究缺乏急诊专家参与，限制了AI实际效果的洞察。	建立评估AI建模策略的框架，以优化急诊科流程并减少等待时间。	急诊科等待时间相关的AI应用研究，包括各种算法模型和模拟研究。	医疗保健、人工智能	急诊科拥挤和等待时间问题	NA	涵盖多种模型，包括回归方法、传统机器学习、神经网络/深度学习、自然语言处理和集成方法	文本（研究文献）	16项定量观察性研究，从17,569篇筛选出的文献中选出	NA	回归方法、传统单模型机器学习、神经网络/深度学习、自然语言处理、集成方法	等待时间减少值（分钟）	NA
102	2026-07-30	Understanding Language Model Scaling on Protein Fitness Prediction 2025-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.25.650688 PMID:40777237	研究论文	揭示蛋白质语言模型在适应性预测任务中的规模缩放行为	发现模型规模超过一定阈值会导致适应性预测性能下降，并阐明预测偏差与同源序列进化模式匹配度的关系	未量化不同蛋白质家族的最优模型规模差异，未解决极端预测值（过高/过低）时的均匀预测问题	探究蛋白质语言模型规模对适应性预测准确性的影响机制	蛋白质语言模型及其预测的适应性景观	自然语言处理	NA	蛋白质语言建模	蛋白质语言模型	蛋白质序列	NA	NA	NA	适应性预测准确性	NA
103	2026-07-30	Efficient Double Helix Detection with Steerable Filters 2025-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670427 PMID:40894605	研究论文	提出一种利用可转向滤波器高效检测双螺旋点扩散函数的方法，用于三维单分子定位显微镜	仅需7次卷积即可提取二维位置和叶瓣方向（轴向位置）估计，计算量比深度学习方法低数个数量级	NA	实现三维单分子定位显微镜或追踪中双螺旋点扩散函数的快速定位	双螺旋点扩散函数定位	计算机视觉	NA	可转向滤波器	NA	图像	NA	PYME	双高斯模型	NA	NA
104	2026-07-24	A Meta-Learning Approach for Multicenter and Small-Data Single-Cell Image Analysis 2025-08-12, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01810 PMID:40742562	研究论文	提出一种基于元学习的方法，用于多中心和少量数据的单细胞图像分析	将元学习与自动化宽场荧光显微镜结合，构建软硬件协同系统，显著减少单细胞图像标注工作量并提升跨来源数据的鲁棒性	未明确提及局限性，但可能依赖特定显微镜硬件配置	通过元学习方法降低单细胞图像标注需求，提高跨中心数据适应性	来自不同来源的单细胞图像数据	计算机视觉	NA	自动化宽场荧光显微镜	元学习模型	图像	使用60%标注数据（相比传统深度学习的100%）	PyTorch	元学习结构	准确率	NA
105	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
106	2026-07-05	TKA-AID: An Uncertainty-Aware Deep Learning Classifier to Identify Total Knee Arthroplasty Implants 2025-08, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.019 PMID:39832639	研究论文	开发了一种基于深度学习的不确定性感知分类器，用于自动识别全膝关节置换植入物	结合EfficientNet架构与共形预测实现不确定性量化，并集成异常检测机制以提高临床安全可靠性	仅能识别九种常见植入物型号，异常检测系统在手动清理的数据集上标记了93%异常图像但仍有未覆盖情况	开发自动识别初次全膝关节置换植入物型号的深度学习算法	全膝关节置换术中使用的九种不同植入物系统	计算机视觉	膝关节骨关节病	X射线摄影	卷积神经网络（CNN）	膝关节X射线图像	9651名患者，共111519张图像	NA	EfficientNet	准确率	NA
107	2026-07-05	Development of a Deep Learning Model for Automating Implant Position in Total Hip Arthroplasty 2025-08, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.032 PMID:39880053	研究论文	开发一种深度学习模型，用于在全髋关节置换术中自动标注骨盆解剖标志并计算相关测量值	首次开发了能够在X光片和透视图像上实时、自动化地标注临床相关骨盆解剖标志并提供全髋关节置换术（THA）相关测量值的深度学习模型，其性能与训练有素的人类相当甚至更好	未提及具体限制，但可能受限于样本量（161例THA）以及模型在不同临床场景下的泛化能力尚未充分验证	开发一种深度学习模型，能够自动标注骨盆前后位X光片和透视图像上的临床相关解剖标志，并实现全髋关节置换术（THA）相关测量的自动化	161例全髋关节置换术（THA）患者的术前和术后骨盆前后位X光片以及术中透视图像	计算机视觉	骨关节疾病（全髋关节置换术相关）	X光成像、透视成像	深度学习模型（具体模型类型未明确）	图像（骨盆前后位X光片和术中透视图像）	161例全髋关节置换术（THA）样本	NA	NA	与人类标注者的比较准确率（20个骨骼标志物中16个、4个植入物标志物中4个、8个透视骨骼标志物中5个达到或超过人类水平）	NA
108	2026-07-05	A Deep Learning Tool for Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Knee Radiographs 2025-08, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.038 PMID:39880057	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化算法，用于从膝关节前后位X光片中测量最小关节间隙宽度	提出端到端算法，结合深度学习分割模型与计算机视觉方法，可灵活处理天然膝关节和关节置换术后膝关节	算法测量结果与人工测量存在0.85毫米的平均绝对误差，且73.2%的测量值偏差小于1毫米	实现膝关节内侧和外侧间隙最小关节间隙宽度的自动化测量	膝关节前后位X光片	计算机视觉	骨关节炎	X光成像	CNN	图像	583张图像用于分割模型训练验证测试，330张独立图像用于计算机视觉算法开发验证	NA	U-Net	Dice系数, 平均绝对误差, Bland-Altman图	NA
109	2026-07-03	Application of directed message-passing neural network to predict human oral bioavailability of pharmaceuticals 2025-08-19, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00649-6 PMID:40828295	研究论文	利用定向消息传递神经网络预测药物人体口服生物利用度	将D-MPNN与RDKit分子描述符结合，通过原子/键级图特征与全局理化性质的混合表征提升预测准确性，并采用贝叶斯优化和集成学习增强模型鲁棒性	NA	建立高精度预测人体口服生物利用度的深度学习模型，辅助早期药物筛选	药物分子结构及其口服生物利用度	机器学习	NA	计算化学、深度学习	D-MPNN（定向消息传递神经网络）	分子图结构数据	NA	Chemprop	D-MPNN	AUC, 准确率	NA
110	2026-07-01	Pulse Pressure, White Matter Hyperintensities, and Cognition: Mediating Effects Across the Adult Lifespan 2025-08, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/acn3.70086 PMID:40413732	研究论文	研究脉压和平均动脉压对年龄与白质高信号负荷关系的介导作用，以及白质高信号负荷对认知功能的介导效应	发现脉压而非平均动脉压介导年龄与白质高信号负荷的关系，并验证白质高信号负荷在整个成年生命周期中作为认知评分的中介变量	样本量较小（231人），且为回顾性研究设计，可能存在未控制的混杂因素	探讨血压指标（脉压和平均动脉压）在年龄相关脑白质病变累积及认知功能下降中的中介机制	231名无中风和痴呆的成年人	机器学习	老年性疾病	磁共振成像（T2-FLAIR序列）	TrUE-Net深度学习工具	医学影像数据	231名成年人（来自Aging Brain Cohort研究）	NA	TrUE-Net	NA	NA
111	2026-06-26	Identification of Isomerically Diverse Ginsenosides Using Engineered Aerolysin Nanopore via Non-Translocation Blockade Sensing 2025-08-04, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202506741 PMID:40456701	研究论文	通过工程化气单胞菌溶素S278K纳米孔实现非转位阻断传感，用于识别异构多样的人参皂苷	提出了一种基于工程化气单胞菌溶素S278K的非转位阻断传感新方法，通过引入S278K突变使纳米孔内腔带高度正电荷，产生强烈电渗流和增强的空间/焓障碍，有效捕获人参皂苷分子并阻止其转位，显著提高检测能力，实现30种不同糖基组成、异构现象、修饰和苷元的人参皂苷的明确识别	文中未明确提及限制，可能包括对更复杂样品的泛化能力或技术可重复性需要进一步验证	开发一种非转位纳米孔传感方法，以解决结构相似分析物（如人参皂苷）的高精度识别问题	异构多样的人参皂苷（糖苷复合物）	纳米孔传感，糖科学	NA	工程化气单胞菌溶素纳米孔传感，深度	深度学习	纳米孔信号	30种不同人参皂苷及实际样品	未明确指定	未明确指定	未明确指定	未明确指定
112	2026-06-19	What does it take to learn the rules of RNA base pairing? A lot less than you may think 2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.31.668042 PMID:40766544	研究论文	探讨发现RNA经典碱基配对规则所需的最小条件，发现使用仅含21个参数的随机上下文无关文法模型，结合自动微分和随机梯度下降，仅需少量RNA序列即可学习配对规则	证明发现RNA碱基配对规则无需大规模语言模型或大量参数，仅需极简的概率模型和少量无结构、无比对的序列数据即可实现	未指定	探究识别RNA经典碱基配对规则所需的最小计算和参数条件，质疑高参数深度学习模型的必要性	RNA序列中的范德沃森–克里克–富兰克林碱基配对规则（A:U, G:C）和摆动配对（G:U）	自然语言处理，机器学习	NA	随机上下文无关文法（SCFG），自动微分，随机梯度下降	随机上下文无关文法（SCFG）	RNA序列	最少50条RNA序列（训练集）	自动微分框架（未指定具体框架，如TensorFlow或PyTorch），随机梯度下降	随机上下文无关文法（SCFG）	损失函数（未指定具体指标）	未指定
113	2026-06-19	Artificial Intelligence in Pediatric Endocrinology 2025-08, Advances in pediatrics DOI:10.1016/j.yapd.2024.12.003 PMID:40582750	综述	本文探讨人工智能在儿科内分泌学中的应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，并强调人机协作模式以提升医疗安全和质量	系统性地综述了人工智能在儿科内分泌领域的多种技术应用，并突出‘人在回路中’的人机协作理念	未具体讨论不同AI技术的实施障碍或临床验证结果	分析人工智能在儿科内分泌学中的潜在应用及其对人机协作的依赖	儿科内分泌学领域的AI技术（机器学习、深度学习等）	机器学习	儿科内分泌疾病	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
114	2026-06-19	Leveraging FastViT based knowledge distillation with EfficientNet-B0 for diabetic retinopathy severity classification 2025-Aug, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100325 PMID:40588035	研究论文	提出一种基于FastViT知识蒸馏与EfficientNet-B0的糖尿病视网膜病变严重程度分类方法	创新性地利用FastViT-MA26作为教师模型、EfficientNet-B0作为学生模型的Transformer知识蒸馏框架，在保持轻量级架构的同时实现了高分类准确率	未提及	开发高效且准确的深度学习模型，用于糖尿病视网膜病变严重程度的自动化诊断	APTOS失明检测数据集中的3662张DR眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	知识蒸馏	CNN, Transformer	图像	3662张眼底图像	PyTorch	FastViT-MA26, EfficientNet-B0, HGNet, ResNet50, MobileNetV3, DeiT	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's Kappa系数, 加权Kappa系数, Matthews相关系数, AUC	NA
115	2026-06-18	Explainable deep learning algorithm for distinguishing IVIG-Resistant Kawasaki disease in Shandong peninsula, China 2025-08-28, BMC pediatrics IF:2.0Q2 DOI:10.1186/s12887-025-06082-w PMID:40866882	研究论文	开发可解释的深度学习模型用于区分山东半岛川崎病患者的IVIG抵抗性	首次针对山东半岛川崎病患者建立基于LightGBM的可解释预测模型，用于预测IVIG抵抗性	NA	探索川崎病患者IVIG抵抗性的预测因素，并建立基于深度学习的可解释预测模型	山东半岛的川崎病患者	机器学习	川崎病	NA	LightGBM	表格数据	914名川崎病患者（768名IVIG敏感、146名IVIG抵抗）	LightGBM	LightGBM	AUC	NA
116	2026-06-07	Classification of familial and non-familial ADHD using auto-encoding network and binary hypothesis testing 2025-Aug-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.15.25333792 PMID:40894124	研究论文	利用自编码网络和二元假设检验对家族性和非家族性注意缺陷多动障碍进行分类	首次结合多模态MRI和深度学习技术区分家族性ADHD与非家族性ADHD，并采用二元假设检验的半监督深度学习框架	分类准确率较低（AUC最大0.70），且样本量（438例）可能不足，需进一步验证泛化性	探究多模态MRI与深度学习能否区分家族性和非家族性ADHD	438名儿童（129例家族性ADHD、159例非家族性ADHD和150名健康对照）	计算机视觉, 机器学习	注意缺陷多动障碍	多模态MRI（T1加权和弥散加权成像）	自编码网络, 二元假设检验	图像	438名儿童（129例家族性ADHD、159例非家族性ADHD、150名对照）	NA	自编码器	准确率, 灵敏度, 特异度, AUC	NA
117	2026-06-02	Progress and new challenges in image-based profiling 2025-Aug-07, ArXiv PMID:40799808	综述	综述了基于图像的细胞表型分析的计算领域进展，包括深度学习方法、单细胞分析和批次效应校正等	聚焦于图像分析技术的计算演化而非生物学应用，为研究人员提供了应对进展与挑战的路线图	未深入讨论广泛生物学应用中的具体挑战	为研究人员提供基于图像表型分析领域的进展与挑战的路线图	基于图像的细胞表型分析技术	计算机视觉	NA	显微镜成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
118	2026-05-31	A Systematic Review of Multimodal Deep Learning and Machine Learning Fusion Techniques for Prostate Cancer Classification 2025-Aug-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.07.25333235 PMID:40832371	综述	系统回顾了用于前列腺癌分类的多模态深度学习与机器学习融合技术	系统地总结了多模态融合方法在前列腺癌分类中的应用现状，并比较了不同融合策略的性能	仅纳入了2021至2025年间发表的27篇研究，可能存在发表偏倚；未深入探讨算法的可解释性和临床部署障碍	概述当前基于深度学习和机器学习的多模态融合技术在前列腺癌分类中的实现、性能、挑战及临床适用性	已发表的使用多模态深度学习或机器学习融合技术进行前列腺癌分类的研究论文	机器学习	前列腺癌	NA	CNN	图像、临床数据	27篇研究	NA	卷积神经网络	准确率、敏感度、特异度	NA
119	2026-05-30	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Prognostication of the Musculoskeletal Patient 2025-Aug, HSS journal : the musculoskeletal journal of Hospital for Special Surgery IF:1.6Q2 DOI:10.1177/15563316251339660 PMID:40454292	综述	探讨人工智能在肌肉骨骼疾病诊断和预后中的应用，包括计算机视觉算法和多模态预测模型	引入生成式人工智能领域，概述AI模型开发的局限性框架	未具体说明，但指出AI模型开发存在局限性	帮助临床医生理解机器学习和深度学习在肌肉骨骼疾病管理中的应用意义	肌肉骨骼患者和相关AI模型	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	NA	深度学习	图像、多模态数据	NA	NA	计算机视觉算法、多模态预测模型	NA	NA
120	2026-05-27	A High-resolution T2WI-based Deep Learning Model for Preoperative Discrimination Between T2 and T3 Rectal Cancer: A Multicenter Study 2025-08, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.03.048 PMID:40221285	研究论文	基于高分辨率T2加权图像的深度学习模型用于术前区分直肠癌T2和T3分期，并与经验丰富的放射科医生进行性能比较	首次基于高分辨率T2WI构建DenseNet深度学习模型，并在多中心数据上证明其在区分直肠癌T2和T3分期方面优于经验丰富的放射科医生	外部测试集样本量较小（仅26例患者），可能影响模型泛化能力的评估	构建深度学习模型用于术前准确区分直肠癌T2和T3分期，以改善治疗决策	281例经病理确诊的直肠癌患者，来自四个中心	数字病理学，计算机视觉	直肠癌	高分辨率T2加权成像	卷积神经网络（CNN）	医学图像（高分辨率T2加权MRI）	281例患者（255例用于模型开发与内部验证，26例用于外部测试）	PyTorch	DenseNet	准确率，灵敏度，特异度，受试者工作特征曲线下面积（AUC）	NA