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
201	2026-01-26	Epidemic dynamics prediction using fractional SIRD and deep learning 2025-Dec-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34299-3 PMID:41476141	研究论文	本文提出并分析了一种基于归一化Caputo-Fabrizio导数的分数阶SIRD流行病模型，结合深度学习技术进行疫情动态预测	引入分数阶导数以捕捉记忆效应，并整合深度学习提升预测精度，为复杂疾病动态建模提供了新框架	模型基于模拟数据进行验证，未明确说明在真实世界疫情数据中的泛化能力	开发一个结合分数阶微积分和深度学习的流行病动力学预测框架	流行病传播动态，特别是疾病导致的死亡情况	机器学习	NA	分数阶微积分，深度学习	深度神经网络	模拟流行病数据	NA	NA	深度神经网络	均方误差，均方根误差	NA
202	2026-01-26	GLANCE: continuous global-local exchange with consensus fusion for robust nodule segmentation 2025-Dec-30, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02251-4 PMID:41469800	研究论文	本文提出了一种名为GLANCE的新型双流架构，用于从CT扫描中准确分割和检测肺结节，以辅助早期肺癌诊断	提出了一种新颖的双流架构，包含全局上下文Transformer和局部多感受野空洞混合器，并通过跨尺度共识融合机制持续整合互补特征流，避免了表征冲突并促进协同学习	未明确说明模型的计算复杂度或推理速度，也未讨论在临床实时应用中的可行性	开发一种鲁棒的肺结节分割和检测方法，以克服现有深度学习模型在长距离上下文建模和局部细节捕捉方面的局限性	肺结节	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描(CT)	CNN, Transformer	医学图像(CT扫描)	四个公共基准数据集(LIDC-IDRI, LNDb, LUNA16, Tianchi)	未明确说明	双流架构(全局上下文Transformer, 多感受野分组空洞混合器), 双头金字塔细化解码器	分割和检测性能(具体指标未明确说明)	未明确说明
203	2026-01-26	Genetic Insights into Head-to-Body Ratios Via Deep Learning-Based Image Segmentation and Implications for Common Diseases 2025-Dec-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67578-8 PMID:41444482	研究论文	本研究利用深度学习模型分析英国生物库中的全身双能X射线吸收测定图像，生成头身比表型，并通过全基因组关联分析揭示了其遗传基础及其与多种常见疾病的关联	首次大规模应用深度学习模型从全身DEXA图像中自动提取头身比表型，并系统性地探索其遗传结构、疾病关联及进化背景	研究样本主要来自英国生物库，可能存在人群代表性偏差；表型基于二维图像测量，可能无法完全反映三维解剖结构	探究头身比的遗传基础及其与人类常见疾病的关联	英国生物库中的38,202名参与者的全身双能X射线吸收测定图像	计算机视觉	心血管疾病, 代谢疾病, 肌肉骨骼疾病, 神经精神疾病	双能X射线吸收测定	深度学习模型	图像	38,202张全身DEXA图像	NA	NA	NA	NA
204	2026-01-26	Real-world performance evaluation of a commercial deep learning model for intracranial hemorrhage detection 2025-Dec-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02244-3 PMID:41444826	研究论文	本研究评估了一款商业深度学习模型在真实世界中对颅内出血检测的性能	首次在大型真实世界数据集（超过10万次CT检查）中，使用GPT-4o自动提取放射学报告标签并验证，系统评估了FDA批准的商业AI模型在不同出血类型和临床场景下的性能差异	研究为回顾性设计，依赖自动提取的放射学报告标签，可能未完全捕捉所有临床细微差别；评估集中于单一商业模型，结果可能无法推广到其他AI工具	评估商业深度学习模型在真实临床环境中检测颅内出血的准确性和可靠性	颅内出血（ICH）	数字病理学	心血管疾病	深度学习，自然语言处理（用于报告标签提取）	深度学习模型（具体架构未公开）	医学影像（非增强头部CT扫描），文本（放射学报告）	101,944次非增强头部CT检查，来自74,142名患者，涉及17个医疗机构的学术健康系统	NA	NA（商业模型，具体架构未公开）	灵敏度，特异度，准确度，Cohen's kappa系数	NA
205	2026-01-26	A deep learning-based method combines manual and non-manual features for sign language recognition 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32768-3 PMID:41413190	研究论文	本研究提出了一种结合手动和非手动特征的深度学习手语识别方法	利用3D人体姿态估计架构从RGB视频中提取手部关节的3D坐标，并通过注意力编码器-解码器融合多流特征	未提及	提升手语识别的准确性	手语视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, 注意力编码器-解码器	RGB视频	AUTSL和WLASL数据集中的孤立手语样本	未提及	未指定具体架构	准确率, F1分数	未提及
206	2026-01-26	An AI-powered tongue image model for home-based monitoring of liver fibrosis 2025-Dec-19, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02246-1 PMID:41419633	研究论文	本研究开发了一个名为TongVMoe的多任务深度学习模型，用于通过舌象分析进行肝纤维化的居家监测	首次将多任务深度学习模型应用于舌象分析以检测肝纤维化，并同时识别七种关键舌象特征，模型性能优于现有先进方法	研究样本量相对有限（1601名患者），且模型在模拟远程筛查中的准确率为77.8%，仍有提升空间	开发一种非侵入性、可解释且移动兼容的工具，用于肝纤维化的早期检测和监测，特别是在资源有限地区	肝纤维化患者及相关的舌象图像	数字病理学	肝纤维化	舌象诊断	多任务深度学习模型	图像	来自1601名患者的2202张舌象图像	NA	TongVMoe	AUC, 准确率, 灵敏度	NA
207	2026-01-26	Deep learning-based fractured tooth detection in occlusal radiographs 2025-Dec-18, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07445-6 PMID:41413887	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动检测和分类牙齿骨折的方法，利用YOLOv9进行牙齿定位，并结合多个预训练CNN模型进行骨折分类	首次将YOLOv9与多个预训练CNN模型（VGG19、EfficientNetB0、InceptionResNetV2、InceptionV3）结合，并通过多数投票融合策略提升牙齿骨折检测性能	数据集仅包含200张咬合片X光片，样本量较小，且仅针对牙齿11和21进行检测，泛化能力有待验证	开发一种自动、准确的牙齿骨折检测与分类系统，以辅助牙科临床诊断	牙齿11和21的咬合片X光图像	计算机视觉	牙齿骨折	咬合片X光摄影	CNN, YOLO	图像	200张咬合片X光片	YOLOv9, TensorFlow/Keras	YOLOv9, VGG19, EfficientNetB0, InceptionResNetV2, InceptionV3	平均精度均值(mAP50), mAP50-95, 准确率	NA
208	2026-01-26	Research on engine power-loss fault diagnosis method based on time-series data mining 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32777-2 PMID:41402412	研究论文	本研究提出了一种基于时间序列数据挖掘的商用车发动机功率损失故障智能诊断新方法	提出了一种结合时间序列数据挖掘的双框架诊断策略，根据油门开度变化率将数据分类，并针对不同类别分别采用机器学习算法和深度学习模型进行诊断	未明确说明模型在更广泛车型或不同工况下的泛化能力，也未讨论数据采集终端的标准化问题	开发一种远程、在线的商用车发动机功率损失故障智能诊断方法，以减少对现场路测的依赖并节省人力物力资源	商用车的发动机功率损失故障	机器学习	NA	时间序列数据挖掘	机器学习算法, 深度学习模型	时间序列数据	NA	NA	NA	准确率, 特异性	NA
209	2026-01-26	Multicenter study on the versatility and adoption of AI-driven automated radiotherapy planning across cancer types 2025-Dec-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67581-z PMID:41398177	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习剂量预测与临床目标导向逆向优化的混合策略，用于在五分钟内生成可直接交付的放疗计划，并在多中心癌症类型中验证其灵活性和应用潜力	通过整合深度学习剂量预测与临床目标导向的逆向优化，实现了快速生成个性化、可直接交付的放疗计划，提高了自动化计划的灵活性和临床适用性	研究基于单机构数据训练模型，虽在多中心测试，但可能未完全覆盖所有临床场景的多样性，且自动化计划的采纳率仍有提升空间	开发并验证一种高效、灵活的自动化放疗计划策略，以简化放疗工作流程并减少计划质量变异性	五种不同疾病部位的癌症患者放疗计划	数字病理	癌症	深度学习	深度学习模型	放疗计划数据	250个自动化计划，涉及多中心数据集	NA	NA	临床标准符合率、偏好率、剂量学分析	NA
210	2026-01-26	Deep learning based thyroid prediction with opposition learning based red panda optimization feature selection 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32801-5 PMID:41398443	研究论文	本文提出了一种结合级联自编码器、新型特征选择算法和增强Transformer模型的甲状腺预测深度学习方法	提出了基于对立学习的红熊猫优化算法进行特征选择，并构建了级联自编码器-简单循环模型与增强Transformer模型的混合架构	未提及模型在临床环境中的验证情况、跨数据集泛化能力的详细分析以及计算复杂度评估	开发高精度的甲状腺疾病预测模型	甲状腺疾病患者数据	机器学习	甲状腺疾病	深度学习	自编码器, Transformer, 循环神经网络	医学数据（具体类型未明确）	三个公开数据集（具体样本量未说明）	未明确说明	级联自编码器-简单循环模型, 增强Transformer模型	准确率, 特异性, 敏感性, F分数, 阳性预测值, 阴性预测值, 错误率	NA
211	2026-01-26	Reconstruction of Antarctic sea ice thickness from sparse satellite laser altimetry data via deep learning 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06390-x PMID:41372249	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于稀疏的卫星激光测高数据，重建了高时空分辨率的南极海冰厚度数据集	首次开发了基于深度学习、覆盖全南极、具有5天和12.5公里高时空分辨率的连续海冰厚度数据集，并具备近实时更新能力	数据重建依赖于稀疏的卫星轨道观测，可能在某些区域或时段存在不确定性	重建高时空分辨率的南极海冰厚度数据，以支持大规模海冰质量平衡过程的研究	南极海冰厚度	机器学习	NA	卫星激光测高	深度学习	卫星遥感数据	ICESat (2003-2009) 和 ICESat-2 (2018-2024) 的沿轨激光测高海冰厚度反演数据	NA	NA	准确性	NA
212	2026-01-25	Graph attention-based heterogeneous multi-agent deep reinforcement learning for adaptive portfolio optimization 2025-Dec-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32408-w PMID:41455760	研究论文	本文提出了一种基于图注意力的异构多智能体深度强化学习框架，用于自适应投资组合优化	创新性地整合了图神经网络和异构智能体架构，利用图注意力网络建模时变的资产关联性，并部署了风险、收益和市场感知三种异构智能体	未明确说明框架在极端市场事件或高频率交易环境下的表现	解决传统投资组合优化方法在捕捉复杂资产关系和适应动态市场条件方面的局限性	金融市场中的投资组合	机器学习	NA	深度强化学习, 图神经网络	深度强化学习, 图注意力网络	金融市场时间序列数据	S&P 500, NASDAQ 100, 和 Russell 2000 数据集	NA	图注意力网络	年化收益率, 夏普比率, 最大回撤	NA
213	2026-01-25	Deep learning-based disease detection in potato and mango leaves: a comparative study of CNN, AlexNet, ResNet, and EfficientNet 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32607-5 PMID:41436834	研究论文	本研究使用深度学习模型对马铃薯和芒果叶片病害进行自动检测，并比较了CNN、AlexNet、ResNet和EfficientNet四种架构的性能	在植物病害检测领域，首次对CNN、AlexNet、ResNet和EfficientNet四种深度学习架构进行了系统性比较，并验证了EfficientNet在叶片病害分类中的优越泛化能力	研究仅使用了两个公开数据集（马铃薯和芒果叶片），样本多样性可能有限，且未在更广泛的植物种类或实际田间环境中进行验证	开发一个自动化的植物叶片病害识别系统，以支持精准农业和早期病害防治	马铃薯和芒果植物的叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN, AlexNet, ResNet, EfficientNet	图像	马铃薯叶片病害数据集2,152张图像，芒果叶片病害数据集4,000张图像	NA	CNN, AlexNet, ResNet, EfficientNet	准确率, 精确率, 召回率, 损失值	NA
214	2026-01-25	Generalizable compound protein interaction prediction with a model incorporating protein structure aware and compound property aware language model representations 2025-Dec-19, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-025-01844-0 PMID:41413187	研究论文	本文提出了一种名为GenSPARC的深度学习模型，用于预测化合物-蛋白质相互作用，该模型整合了蛋白质结构感知和化合物性质感知的语言模型表示	提出GenSPARC模型，首次将AlphaFold2预测的蛋白质结构表示与FoldSeek的三维相互作用字母表相结合，并利用图卷积网络和预训练化学语言模型提取化合物特征，通过注意力机制增强相互作用建模	未明确提及具体局限性，但暗示当前模型仍受限于标记数据的缺乏	提高化合物-蛋白质相互作用预测的准确性和泛化能力，以推动人工智能驱动的药物发现	小分子化合物与蛋白质之间的相互作用	机器学习	NA	深度学习，图卷积网络，语言模型	深度学习模型，图卷积网络，注意力机制	蛋白质序列与结构数据，化合物分子图数据	多个CPI基准数据集（具体数量未提及）	NA	GenSPARC（整合AlphaFold2, FoldSeek, 图卷积网络，化学语言模型，注意力机制）	泛化能力评估，虚拟筛选任务中的竞争性结果（具体指标未提及）	NA
215	2026-01-25	Probing the thermal decomposition mechanism of CF3SO2F by deep learning molecular dynamics 2025-Dec-19, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-025-01847-x PMID:41420003	研究论文	本研究利用深度学习分子动力学方法，探究了绝缘气体替代品CF3SO2F的热分解机理及其产物	首次将深度学习势函数与分子动力学结合，用于研究CF3SO2F的热分解，实现了从头算精度与经验分子动力学效率的统一	研究主要基于模拟，实验验证仅针对特征分解产物，未涵盖所有可能的中间产物或反应路径	评估CF3SO2F作为SF6环保替代绝缘气体的环境可行性，理解其热分解路径以指导安全应用	三氟甲磺酰氟（CF3SO2F）气体分子	机器学习	NA	深度学习分子动力学，热分解实验平台	深度学习势函数	分子动力学模拟数据，实验产物数据	NA	NA	NA	NA	NA
216	2026-01-25	Air quality prediction using multi-source remote sensing data integration with hybrid deep learning framework 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32466-0 PMID:41398224	研究论文	本文提出了一种结合LSTM和CNN的混合深度学习框架，利用多源遥感数据预测空气质量	提出了一种新颖的多模态注意力时空网络（MAST-Net），整合卫星影像、气象变量和地面观测数据，并引入动态特征选择策略和不确定性量化以提高可靠性	NA	空气质量预测，用于城市环境管理中的实时空气质量控制系统	PM2.5、PM10、NO₂和O₃的浓度	机器学习	NA	多源遥感数据集成	LSTM, CNN	卫星影像、气象变量、地面观测数据	NA	NA	MAST-Net	RMSE, 相关系数	NA
217	2026-01-25	PhenoProfiler: advancing phenotypic learning for image-based drug discovery 2025-Dec-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67479-w PMID:41392045	研究论文	本文介绍了一个名为PhenoProfiler的端到端深度学习框架，用于将高内涵多通道细胞图像转化为低维定量表示，以提升基于图像的药物发现中的表型分析能力	PhenoProfiler通过高效的端到端深度学习框架，直接处理高内涵细胞图像，避免了传统多步骤流程的计算密集和易错问题，并引入了定制的表型校正策略以增强处理诱导的变异检测	NA	提升基于图像的药物发现中细胞表型响应的准确捕获能力，以理解药物机制和预测疗效	高内涵多通道细胞图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习框架	图像	近400,000张高内涵图像和8.42百万张单细胞图像	NA	NA	准确性, 鲁棒性	NA
218	2026-01-25	Development of a deep learning model to classify choroidal melanoma risk factors based on color fundus photographs 2025-Dec-11, AJO international DOI:10.1016/j.ajoint.2025.100167 PMID:41567739	研究论文	本研究开发了一种基于彩色眼底照片的深度学习模型，用于分类脉络膜黑色素瘤的风险因素	首次利用深度学习模型仅基于眼底图像来识别脉络膜痣转化为黑色素瘤的五个关键风险因素，无需多模态成像设备	模型依赖于眼底图像，可能无法完全替代需要专业设备和专家的多模态评估	开发一种基于深度学习的方法，以在资源有限的环境中识别高风险脉络膜痣	脉络膜痣的眼底图像	计算机视觉	脉络膜黑色素瘤	彩色眼底摄影	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	预测性能评估	NA
219	2026-01-24	Morphometry-based detection of deep learning faults in glomerular segmentation 2025-Dec-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.23.696291 PMID:41509371	研究论文	本研究探讨了利用形态测量学自动评估深度学习肾小球分割结果的方法，旨在高效识别和纠正分割错误	首次系统性地将形态分析应用于肾小球分割错误的自动检测，提出了能够区分三种不同类型分割不一致性的形状描述符组合	研究主要基于特定数据集和分割模型，方法的普适性在不同病理图像类型和分割算法中仍需进一步验证	开发自动检测和纠正肾小球深度学习分割错误的策略，减少病理学家手动验证的工作量	肾活检图像中的肾小球分割结果	数字病理学	肾脏疾病	深度学习分割	NA	医学图像	超过168000个肾小球预测	NA	NA	错误富集效率	NA
220	2026-01-24	Application of deep learning for transformation of Chinese traditional cultural narrative patterns and enhancement of cultural identity empowered by AIGC 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32302-5 PMID:41444384	研究论文	本研究应用深度学习技术，基于Stable Diffusion v2.1和CLIP模型构建了一个文本-图像-风格的三模态生成框架，旨在实现中国传统文化的可控叙事内容生成并增强文化认同	提出了基于LoRA机制的轻量化传统文化风格特征嵌入方法，提升了小样本条件下的模型风格适应性，并构建了包含生成质量、语义一致性和文化认同的三级评价体系	NA	实现中国传统文化的可控叙事内容生成并增强文化认同	中国传统文化叙事内容	自然语言处理,计算机视觉	NA	深度学习	扩散模型,对比学习模型	文本,图像	NA	PyTorch	Stable Diffusion v2.1,CLIP	Fréchet Inception Distance,Learned Perceptual Image Patch Similarity,风格识别准确率,BLEU分数,CLIP文本-图像相似度,叙事风格匹配度,用户叙事共鸣评分,意象准确度评分,问答任务通过率	NA