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	2026-04-04	Explainable AI-driven hybrid deep learning framework for accurate skin cancer diagnosis 2026 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076261438923 PMID:41928825	研究论文	本文提出了一种混合可解释深度学习框架，用于多类别皮肤癌的准确诊断	结合了EfficientNetB0与随机森林分类器，并采用概率级融合，提高了模型在不同采集条件下的鲁棒性，同时通过Grad-CAM提供临床可解释的决策依据	数据增强仅限于训练集以防止泄露，但未详细讨论模型在外部验证集上的泛化能力	开发并评估一种混合可解释深度学习方法，以提升皮肤癌分类的准确性和临床可解释性	皮肤癌病变图像，包括HAM10000数据集（7类）和ISIC2019+DermNet组合数据集（8类）	计算机视觉	皮肤癌	深度学习，图像预处理（Dull Razor去毛发，各向异性扩散滤波）	CNN, Random Forest	图像	HAM10000数据集和ISIC2019+DermNet组合数据集，具体样本数未明确说明	TensorFlow, PyTorch	EfficientNetB0	准确率, F1分数, 灵敏度, AUC	未明确说明
82	2026-04-04	Development of a multi-label deep neural network model for predicting immediate paravalvular leakage and new-onset conduction disturbances after transcatheter aortic valve replacement: A retrospective cohort study 2026 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076261427502 PMID:41928824	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多标签预测模型，用于同时预测经导管主动脉瓣置换术后即刻的瓣周漏和新发传导障碍	采用多标签建模策略，同时预测两种并发症，克服了现有模型多关注单一并发症且忽略其相互关联性的局限	研究为回顾性队列研究，可能存在选择偏倚；模型在单中心数据上开发，外部泛化能力有待验证	开发一个能够同时预测TAVR术后两种主要并发症（PVL和CDs）的预测模型，以辅助临床决策	接受首次TAVR手术的主动脉瓣狭窄患者	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习, 神经网络	临床特征数据	966名患者（771名训练，195名测试）	NA	Muex, 神经网络	AUROC, 集成校准指数	NA
83	2026-04-04	Deep Learning Radiomics of Multiparametric MRI for Individualized Prediction of Axillary Lymph Node Response After Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer 2026, Breast cancer (Dove Medical Press) DOI:10.2147/BCTT.S568337 PMID:41928849	研究论文	本研究开发了一种基于纵向多参数乳腺MRI的深度学习放射组学模型，用于预测乳腺癌患者新辅助治疗后腋窝淋巴结的病理完全缓解	首次将纵向多参数MRI与基于深度学习的放射组学相结合，用于预测新辅助治疗后的腋窝淋巴结反应	单中心回顾性研究，需要外部验证	预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结的个体化反应	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	多参数MRI	深度学习, 机器学习	MRI图像	254名乳腺癌患者（训练队列144人，验证队列110人）	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
84	2026-04-04	Investigating discrepancies in accuracy, agreement and interpretability for single-frame embryo classification tasks conducted by embryologists and deep learning models 2026, Frontiers in reproductive health IF:2.3Q3 DOI:10.3389/frph.2026.1778326 PMID:41928854	研究论文	本研究评估了胚胎学家与深度学习模型在单帧胚胎图像分类任务中的准确性、一致性和可解释性差异	首次在胚胎阶段分类任务中综合比较人类专家与深度学习模型的准确性、一致性和可解释性，并利用可解释人工智能技术分析模型决策	单中心回顾性研究，样本量有限（n=245），仅使用单帧图像，未考虑时间序列信息	评估人工智能工具在辅助生殖技术中的安全性和透明度，通过整合准确性、一致性和可解释性建立评估框架	人类胚胎发育阶段的单帧图像	计算机视觉	生殖系统疾病	单帧图像分析	CNN	图像	245张单帧胚胎图像	PyTorch, TensorFlow	ResNet-34, VGG16	准确率, Cohen's kappa系数	NA
85	2026-04-04	Artificial intelligence-driven assessment of sarcopenia in orthopedic geriatrics: technical progress and clinical implications 2026, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2026.1779448 PMID:41928875	综述	本文综述了人工智能，特别是深度学习，在骨科老年医学中用于自动化、高通量机会性筛查肌少症的技术进展及临床意义	利用AI（尤其是深度学习）从常规临床影像中实现自动化、高通量的机会性筛查，以解决传统诊断方法在急性骨科环境中的不实用性，并将AI衍生指标整合到临床决策支持系统和电子病历中，推动从被动骨折管理向主动预防的范式转变	在技术标准化、生物变异性和模型可解释性方面仍存在显著挑战	总结人工智能如何解决传统肌少症诊断方法在骨科老年医学中的局限性，并探讨其临床转化意义	骨科老年患者，特别是患有肌少症的人群	数字病理学	老年疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN	临床影像	NA	NA	NA	Dice相似系数	NA
86	2026-04-04	Artificial intelligence support for diagnosis of neurodevelopmental disorders during childhood: an umbrella review 2026, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2026.1697185 PMID:41929366	综述	本文是一篇伞状综述，旨在综合评估人工智能在儿童神经发育障碍诊断中的应用证据	首次通过伞状综述的形式，系统性地汇总了关于AI在多种儿童神经发育障碍（如ASD、ADHD）诊断中应用的系统综述和荟萃分析证据，并评估了其方法学质量	纳入研究的方法学质量普遍较低（80%为极低质量），缺乏外部验证、数据收集和模型开发标准化不足，以及报告不一致	评估人工智能作为辅助工具，在儿童神经发育障碍早期诊断中的潜力和现有证据	儿童神经发育障碍，包括自闭症谱系障碍、注意缺陷多动障碍、智力障碍、沟通障碍、发育性协调障碍和特定学习障碍	机器学习	神经发育障碍	NA	支持向量机, 人工神经网络, 卷积神经网络	神经影像, 电生理, 临床/社会人口学, 运动/传感器数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
87	2026-04-04	Biologically informed dual deep learning for skeletal maturity prediction in pediatrics 2026, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2026.1774498 PMID:41929406	研究论文	本文提出了一种基于生物学信息的双深度学习框架，用于儿科骨骼成熟度预测	结合生物学先验知识与双神经网络架构，通过整合已发表的生理数据来概念性地支持骨龄预测，相比传统AI模型能提高训练稳定性、减少预测变异性并更好地对齐正常生长轨迹	仅基于模拟和概念分析，未收集新的人类或动物数据，未来需在真实世界影像数据集上验证并评估其临床集成	开发一种准确、可解释且高效的骨龄估计方法，以改进临床诊断、法医评估和生长研究	儿科骨骼成熟度预测，基于公开可用的放射影像数据集	计算机视觉	NA	深度学习	双神经网络	放射影像	NA	NA	NA	NA	NA
88	2026-04-04	Deep learning based approach for Behavior classification in diagnoses of Autism Spectrum Disorder using naturalistic videos 2026, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2026.1626315 PMID:41929585	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的模型，利用自然主义视频对自闭症谱系障碍（ASD）中的行为进行分类，以辅助诊断	提出了一种结合CNN和GRU的深度学习模型，用于从非结构化日常活动视频中提取时空特征，以分类自闭症相关行为，并在公开数据集上表现出优于其他模型的性能	研究依赖于公开数据集，可能未涵盖所有自闭症行为类型；模型在真实世界未控制视频中的泛化能力需进一步验证	开发一种基于视频行为分析的自动化工具，以辅助自闭症谱系障碍的快速、准确筛查	自闭症谱系障碍儿童在非结构化日常活动中的行为视频	计算机视觉	自闭症谱系障碍	视频行为分析	CNN, GRU, LSTM	视频	使用公开的多类自我刺激行为数据集（SSBD），具体样本数量未在摘要中明确说明	NA	CNN-GRU, 3D-CNN + LSTM, MobileNet, VGG16, EfficientNet-B7	准确率	NA
89	2026-04-04	Towards practical application of deep learning in diagnosis of Alzheimer's disease 2026 Jan-Dec, Journal of Alzheimer's disease reports DOI:10.1177/25424823261415808 PMID:41929976	研究论文	本研究探索了深度学习模型在阿尔茨海默病不同阶段诊断中的实际应用	设计了全脑3D版本的知名2D CNN架构，并用于多阶段AD诊断，同时通过模型集成提升了性能	计算复杂度高、训练时间长、标记数据集有限，因此全脑3D CNN不常用，许多研究依赖2D变体	探索深度学习在阿尔茨海默病诊断中的实际应用，以改进疾病治疗和预防	阿尔茨海默病患者在不同疾病阶段的脑部数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	NA	CNN	图像	超过1500个全脑体积数据用于模型训练和评估	NA	3D CNN	分类准确率	NA
90	2026-04-04	Urological diagnostics based on kidney stone detection in CT imaging using YOLOv8 deep learning framework 2026, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2026.1702159 PMID:41930103	研究论文	本研究评估了四种深度学习目标检测模型在CT图像中自动检测肾结石的性能	首次在肾结石CT检测中系统比较了YOLOv8、YOLOv5、Faster R-CNN和RetinaNet四种模型，并强调了YOLOv8在准确性与实时性之间的最佳平衡	研究仅基于4,000张标注CT切片和170名患者的数据集，可能需要进行更大规模和多中心的验证	评估深度学习目标检测模型在CT图像中自动检测肾结石的性能，以辅助泌尿科诊断	肾结石	计算机视觉	肾结石病	非对比计算机断层扫描（CT）	目标检测模型	CT图像	170名患者的4,000张标注CT切片	PyTorch	YOLOv8, YOLOv5, Faster R-CNN, RetinaNet	mAP@0.5, 精确率, 召回率, 假阳性率, 假阴性率, 推理速度	NA
91	2026-04-04	Classification of pediatric dental diseases from panoramic radiographs using natural language transformer and deep learning models 2026, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2026.1754498 PMID:41930217	研究论文	本研究提出了一种基于文本驱动的框架，利用自然语言Transformer从全景X光片生成结构化文本描述，并通过深度学习模型进行儿科牙科疾病的分类	首次将自然语言Transformer应用于全景X光片生成文本描述，并比较文本驱动与图像驱动深度学习模型在儿科牙科疾病分类中的性能	模型在不同疾病类型间的泛化能力存在不一致性，需要更大、更多样化的数据集来验证临床适用性	探索文本驱动方法作为传统图像驱动深度学习替代方案，用于儿科牙科疾病的准确分类	儿科牙科疾病的全景X光片	自然语言处理,计算机视觉	儿科牙科疾病	全景X光成像	1D-CNN, LSTM, BERT, CNN	图像,文本	未明确说明	未明确说明	1D-CNN, LSTM, BERT, 预训练CNN	准确率,敏感性	未明确说明
92	2026-04-04	Mamba-enhanced codebook learning with anatomical constraints for liver and tumor segmentation in 3D CT volumes 2026, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2026.1708094 PMID:41930224	研究论文	提出一种用于3D CT图像中肝脏和肿瘤分割的端到端分层网络，集成了多尺度上下文建模、全局关系学习和结构化特征表示	首次将新兴的Mamba架构引入3D医学图像分割，用于建模跨切片的远程依赖关系；提出可学习的码书模块量化高维特征为语义原型；结合解剖学先验知识（肿瘤必须位于肝脏内）通过包含损失函数显式正则化分割输出	仅在公开的LiTS数据集上进行验证，需要更多外部数据集验证泛化能力；未讨论计算效率与实时性；解剖学约束仅考虑了空间包含关系，可能忽略其他解剖学先验	提高3D CT图像中肝脏和肿瘤分割的准确性和可靠性，以辅助临床诊断和治疗规划	3D CT扫描图像中的肝脏及其肿瘤	数字病理学	肝癌	CT扫描	深度学习网络	3D CT图像	使用公开LiTS数据集（具体样本数量未在摘要中说明）	NA	分层网络，包含多尺度纹理编码器、基于Mamba架构的全局关系表示模块、可学习码书模块	Dice分数，体积重叠误差（VOE），边界度量（ASD，95HD）	NA
93	2026-04-04	Next-generation viral detection through AI-enhanced nanotechnology: advances, challenges, and future directions 2026, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2026.1750124 PMID:41930247	综述	本文综述了人工智能与纳米技术结合在病毒检测中的最新进展、挑战及未来方向	探讨AI与纳米技术协同作用，实现实时病毒预测、监测和管理，提升检测系统的灵敏度和个性化	仍需大量临床验证和监管成熟，面临数据隐私、算法偏见和监管障碍等挑战	探索AI与纳米技术集成作为变革性方法，用于病毒检测和公共卫生响应	病毒检测系统，包括病毒突变识别、爆发轨迹预测和复杂病毒学数据分析	机器学习	NA	纳米传感器、纳米颗粒诊断、芯片实验室设备	机器学习, 深度学习	复杂病毒学数据	NA	NA	NA	NA	NA
94	2026-04-04	Fully Automated Stain Quantification Framework for IHC Whole Slide Images in Breast Cancer 2026 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338251407734 PMID:41930704	研究论文	本文提出了一种用于乳腺癌IHC全玻片图像的全自动、分区特异性H评分框架	开发了一个包含肿瘤-间质分割、细胞核分割和H评分估计三个深度学习模块的全自动框架，其性能与病理专家相当，并支持灵活配置以平衡准确性与计算效率	框架在87个专家标注的patch上进行微调，样本量相对有限；外部验证中CD73评分的平均绝对误差为21±10，显示在某些评分上存在误差范围	开发一个全自动、可重复的IHC评分框架，以减少人工评分的耗时和观察者间/内变异性，支持乳腺癌的诊断和治疗决策	乳腺癌的免疫组化全玻片图像	数字病理学	乳腺癌	免疫组化	深度学习	图像	87个专家标注的patch用于微调，100个专家标注的WSI用于内部验证，并进行了外部验证	NA	NA	Spearman等级相关系数, 准确率, 平均绝对误差	NA
95	2026-04-01	Comprehensive perturbation of transcription factors in human cardiomyocytes reveals the regulatory architecture of congenital heart disease 2026-Jan-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.15.694070 PMID:41446109	研究论文	本文通过系统扰动人类干细胞心肌细胞分化过程中的转录因子，揭示了先天性心脏病的调控架构	首次在人类心肌细胞分化中大规模扰动1983个转录因子，结合深度学习Transformer模型预测扰动转录因子，并构建了TF-基因调控网络以解析先天性心脏病的调控机制	研究基于体外干细胞分化模型，可能无法完全模拟体内心脏发育的复杂性；增强子扰动数量有限（981个），可能未覆盖所有调控元件	解析先天性心脏病的基因调控架构，识别与疾病相关的转录因子和调控网络	人类干细胞分化的心肌细胞、先天性心脏病相关基因和转录因子	计算生物学	先天性心脏病	转录因子扰动、增强子扰动、RNA测序	Transformer	基因表达数据（转录组）	涉及1983个转录因子和981个增强子的扰动实验	NA	Transformer	预测准确性	NA
96	2026-04-01	Getting Started on Artificial Intelligence in Health Care and Clinical Research: Includes Rigor Checklist for Authors and Reviewers 2026-Jan, Advances in wound care IF:5.8Q1 DOI:10.1177/21621918251380217 PMID:41039915	综述	本文为研究人员、临床医生和审稿人提供了在医疗保健和临床研究中严谨应用人工智能的路线图，涵盖基础概念、核心技术和实际应用	提出了一个从基础到应用的三层结构化框架，并强调人工智能的成功采用始于人员培养而非技术本身，提供了严谨性检查清单和系统性的人力建设方法	作为一篇指导性综述，未涉及具体实验数据或模型性能的实证分析，主要侧重于概念框架和方法论指导	为医疗保健和生物医学研究领域的人工智能应用提供系统性、严谨的入门指南和评估框架	研究人员、临床医生、审稿人及医疗保健机构中的人工智能应用实践	机器学习	NA	专家系统、机器学习、深度学习、可解释人工智能、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、分布式人工智能/多智能体系统	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
97	2026-04-01	Artificial intelligence-based dairy cattle behavior recognition for estrus detection via ensemble fusion of two camera views 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340999 PMID:41544085	研究论文	本研究提出了一种基于多视角CCTV视频和深度学习技术的奶牛行为识别系统，用于发情检测	采用同步的俯视和正视双摄像头视角，结合YOLOv8模型、IoU身份-行为关联和决策级融合方法，实现对奶牛六种关键行为（包括与发情相关的骑跨和下巴倚靠行为）的识别	NA	通过人工智能技术识别奶牛行为以进行发情检测，提升牧场生产效率和动物福利	奶牛	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	视频	NA	NA	YOLOv8	NA	NA
98	2026-04-01	Computational Ligand-Binding Site Prediction 2026, Advances in experimental medicine and biology DOI:10.1007/978-3-032-07511-6_7 PMID:41652164	综述	本章综述了计算配体结合位点预测方法，包括结构对接、机器学习和基于物理的分子动力学技术	特别关注了基于物理的SILCS技术及其优势，并讨论了深度学习方法在结合位点预测中的应用	NA	介绍配体结合位点预测的计算方法，以辅助药物设计	蛋白质和RNA上的配体结合位点	计算机辅助药物设计	NA	结构对接、机器学习、深度学习、分子动力学、SILCS技术	NA	蛋白质和RNA结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
99	2026-04-01	Microelements and biochemical biomarkers-based machine learning for predicting adverse pregnancy outcomes in Wilson's disease: risk stratification by integrating hepatic fibrosis and cerebral function 2026, Frontiers in nutrition IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fnut.2026.1768588 PMID:41783819	研究论文	本研究基于微量元素和生化标志物开发机器学习算法，用于预测威尔逊病患者的妊娠不良结局	首次整合微量元素谱、生化标志物、肝纤维化和脑功能分层分析，构建并比较多种机器学习模型以预测妊娠不良结局	样本量相对较小（114例患者），深度学习模型泛化能力较差，部分模型存在过拟合问题	开发并验证基于机器学习的预测模型，用于识别威尔逊病患者的妊娠不良结局风险	威尔逊病女性患者，包括57例妊娠不良结局和57例无事件妊娠	机器学习	威尔逊病	血清/尿液微量元素检测、生化标志物分析、肝纤维化评估	GLM, DL, RF, GBM	临床数据（微量元素、生化标志物、肝纤维化指标）	114例威尔逊病患者	NA	广义线性模型, 深度学习, 随机森林, 梯度提升机	准确率	NA
100	2026-04-01	Imaging intravoxel vessel size distribution in the brain using susceptibility contrast enhanced MRI 2026, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.1173 PMID:41868968	研究论文	本文提出了一种基于磁化率对比增强MRI的新方法，用于无创成像脑内体素内血管尺寸分布，以更全面、定量地评估血管重塑	首次结合高分辨率光片荧光显微镜图像、GESFIDE MRI信号模拟和深度学习模型，实现了从MRI信号直接预测脑血容量和血管尺寸分布	在肿瘤体素上的预测准确性（CBV: r=0.78, VSD: BC=0.82）低于健康组织，且方法仍需进一步验证才能转化为临床工具	开发一种无创成像方法，用于定量评估疾病和治疗引起的血管重塑	啮齿动物脑部血管网络（包括健康组织和肿瘤组织）	医学影像分析	癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压、糖尿病	光片荧光显微镜、梯度回波自由感应衰减和自旋回波采样磁共振成像	深度学习模型	三维血管网络图像、模拟的MRI信号	训练体素32,000个，测试体素3,132个，公共数据集小鼠脑血管1,000个，肿瘤体素706个	NA	NA	皮尔逊相关系数、巴氏系数	NA