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
1341	2026-02-22	Real-World Prospective Validation and Economic Evaluation of Deep Learning- Based Diabetic Retinopathy Detection From Fundus Photographs: A Systematic Review and Meta-analysis 2026-Mar-01, Diabetes care IF:14.8Q1 DOI:10.2337/dc25-1493 PMID:41259706	系统综述与荟萃分析	本研究通过系统综述和荟萃分析，评估了基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测系统在真实世界前瞻性验证中的诊断性能和经济性	首次系统性地综合了深度学习糖尿病视网膜病变检测系统在真实世界前瞻性环境中的验证证据，并评估了其在不同国家背景下的经济可行性	缺乏评估多种糖尿病视网膜病变严重程度或糖尿病性黄斑水肿的研究，限制了亚组分析的能力；低收入国家的研究不足，限制了相关洞察	评估基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测系统在不同国家实施的前瞻性验证可行性和经济证据	使用眼底照片进行糖尿病视网膜病变检测的深度学习系统	数字病理学	糖尿病视网膜病变	深度学习	深度学习模型	眼底照片	47项研究纳入荟萃分析	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积	NA
1342	2026-02-22	AI in ethnopharmacology, the pharmaceutical industry, and its applications 2026-Mar, Annales pharmaceutiques francaises IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.pharma.2025.11.011 PMID:41338450	综述	本文综述了人工智能在民族药理学、制药工业及其应用中的角色，特别是在药物发现、质量控制和可持续发展方面的作用	将人工智能技术（如机器学习、深度学习和自然语言处理）整合到民族药理学实践中，用于数据挖掘、分子对接、生物活性预测和临床验证，以提升传统药物研究的效率和证据基础	标准化和验证任务以及监管框架仍需改进	探讨人工智能如何增强民族药理学实践，促进药物发现和传统知识与现代制药科学的融合	民族药理学中的传统知识、药用植物、药物化合物以及制药工业应用	自然语言处理	NA	数据挖掘分析、分子对接系统、生物活性预测建模、临床验证过程、组学研究（基因组学、代谢组学、蛋白质组学）	机器学习, 深度学习	民族植物学记录、组学数据、临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
1343	2026-02-22	Quantitative CT and Artificial Intelligence in Chronic Lung Disease 2026-Mar-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000867 PMID:41417666	综述	本文综述了定量CT和人工智能技术在慢性肺病（如COPD和ILD）诊断与管理中的应用、优势、挑战及未来方向	系统总结了基于密度和纹理特征的定量CT技术以及新兴的机器学习和深度学习方法在慢性肺病评估中的应用，并讨论了其在超越视觉评估和传统密度方法方面的鲁棒性和可重复性	文章指出了当前这些技术在临床应用中所面临的挑战和局限性，包括采纳障碍和待解决的问题	探讨定量CT和人工智能技术在慢性肺病（特别是COPD、ILD和肺移植/造血干细胞移植后的闭塞性细支气管炎综合征）的影像评估中的应用价值与发展方向	慢性阻塞性肺疾病（COPD）、纤维化性间质性肺疾病（ILD）以及肺/造血干细胞移植受者的闭塞性细支气管炎综合征患者	数字病理学	肺癌	CT成像，定量CT分析	机器学习，深度学习	CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
1344	2026-02-22	Artificial Intelligence in Coronary Computed Tomography: Current Applications, Future Potentials, and Real-world Challenges 2026-Mar-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000873 PMID:41527165	综述	本文综述了人工智能在冠状动脉计算机断层扫描（CT）成像中的当前应用、未来潜力及现实挑战	系统性地总结了AI在心脏CT成像全流程（从图像采集、重建到分析）中的最新进展，并前瞻性地探讨了生成式AI、大语言模型和数字孪生等前沿技术在心血管精准医疗中的革命性潜力	面临数据多样性与标准化不足、模型可解释性有限以及监管审批流程复杂等挑战，阻碍了AI技术在临床实践中的全面整合	探讨人工智能技术在冠状动脉CT成像领域的应用现状、发展前景及面临的现实障碍，以推动心血管精准医疗的发展	冠状动脉疾病（CAD）的CT成像数据、临床数据及实验室数据	医学影像分析, 机器学习	心血管疾病	心脏计算机断层扫描（CT）成像	深度学习, 机器学习, 生成式AI, 大语言模型（LLMs）	医学影像（CT图像）, 临床数据, 实验室数据	NA	NA	NA	NA	NA
1345	2026-02-22	Deep learning architectures for modeling and forecasting stroke cases in Ghana 2026-Mar, Journal of stroke and cerebrovascular diseases : the official journal of National Stroke Association DOI:10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2026.108570 PMID:41577309	研究论文	本研究利用深度学习模型对加纳的卒中病例进行建模与预测，以支持数据驱动的公共卫生策略	在加纳卒中预测中首次应用并比较了多种深度学习架构，包括LSTM、BLSTM、ConvLSTM和BConvLSTM，并纳入糖尿病患病率作为协变量	研究仅使用了月度卒中病例数据，可能未涵盖所有相关风险因素；模型在ConvLSTM和BConvLSTM上表现不佳，表明架构选择需进一步优化	建模和预测加纳的卒中发病率，为公共卫生规划和干预提供数据支持	加纳的卒中病例数据	机器学习	卒中	NA	LSTM, BLSTM, ConvLSTM, BConvLSTM	时间序列数据	2018年至2023年的月度卒中病例数据	Python, R	LSTM, BLSTM, ConvLSTM, BConvLSTM	MAE, MSE, RMSE, MAPE	NA
1346	2026-02-22	Pediatric Personalized Deep Learning Models for Segmentation of Hepatoblastoma at CT and MRI 2026-Mar, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.250041 PMID:41718532	研究论文	本研究评估了成人训练模型在儿童肝母细胞瘤分割中的泛化能力，并开发了专门针对儿童CT和MRI影像训练的深度学习分割模型	开发了首个专门针对儿童肝母细胞瘤的深度学习分割模型，证明了针对特定人群（儿科）定制模型优于通用（成人）模型	研究数据来自单一临床试验（AHEP0731），模型性能可能受限于该特定数据集的分布	评估成人训练模型在儿科影像分割中的泛化能力，并开发针对儿科患者的专用分割模型	儿童肝母细胞瘤患者的CT和MRI影像	数字病理学	肝母细胞瘤	CT, MRI	CNN	医学影像	CT数据集104名参与者，MRI数据集123名参与者	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 体积百分比误差	NA
1347	2026-02-22	Feasibility of the Belun sleep platform for obstructive sleep apnea diagnosis: A pilot case series from India 2026-Mar-01, Lung India : official organ of Indian Chest Society IF:1.3Q4 DOI:10.4103/lungindia.lungindia_593_25 PMID:41721675	研究论文	本研究评估了Belun Ring设备在印度人群中诊断阻塞性睡眠呼吸暂停的可行性，并与多导睡眠图进行对比	首次在印度人群中评估基于光电容积脉搏波描记法和深度学习的Belun Ring家庭睡眠呼吸暂停测试设备，作为多导睡眠图的替代方案	样本量小（仅6名成人），设备在50%的病例中错误分类OSA严重程度，主要低估中度疾病，限制了其诊断适用性	评估Belun Ring设备在资源有限环境中诊断阻塞性睡眠呼吸暂停的可行性和诊断性能	六名连续接受多导睡眠图检查的疑似阻塞性睡眠呼吸暂停的印度成人患者	数字病理学	阻塞性睡眠呼吸暂停	光电容积脉搏波描记法，深度学习分析	深度学习模型	生理信号数据	6名成人患者	NA	NA	灵敏度，Pearson相关系数，呼吸暂停低通气指数，氧减指数	NA
1348	2026-02-20	MRI-based deep learning radiomics in predicting histological differentiation of oropharyngeal cancer: a multicenter cohort study 2026-Mar, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-025-04042-5 PMID:40903693	研究论文	本研究开发并评估了一种基于MRI的深度学习放射组学框架，用于预测口咽癌的组织学分化等级	首次将放射组学特征与深度学习特征相结合，构建了深度学习放射组学模型，用于预测口咽癌的组织学分化，并在多中心数据上验证了其性能优于单独的放射组学或深度学习模型	回顾性研究，样本量相对较小（122例），仅在中国三家医疗机构进行，需要更大规模的前瞻性研究进一步验证	预测口咽癌的组织学分化等级，以辅助术前精准诊断和临床决策	口咽癌患者	数字病理学	口咽癌	磁共振成像	深度学习	医学影像	122例口咽癌患者（来自三家医疗机构），其中训练集85例，测试集37例	NA	深度学习放射组学模型	AUC, 决策曲线分析	NA
1349	2026-02-20	Deep learning-based obstructive coronary artery disease prediction from myocardial perfusion SPECT 2026-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07655-8 PMID:41247514	研究论文	本文应用深度学习技术，基于心肌灌注SPECT数据预测阻塞性冠状动脉疾病，旨在替代侵入性冠状动脉造影作为诊断金标准	首次将深度学习应用于心肌灌注SPECT数据的衰减校正和CAD预测，结合临床因素提升预测性能，并在多中心外部数据集验证	研究为回顾性设计，样本量有限（515例），且仅使用特定放射性示踪剂（Tc-99m-sestamibi或Tl-201），可能影响泛化能力	开发基于深度学习的非侵入性方法，用于预测阻塞性冠状动脉疾病，减少对侵入性冠状动脉造影的依赖	来自3个临床中心的515名匿名患者的心肌灌注SPECT数据	医学影像分析	冠状动脉疾病	心肌灌注SPECT（MP-SPECT），使用Tc-99m-sestamibi或Tl-201示踪剂	深度学习模型	医学影像（SPECT图像）	515名患者（主要数据集212例，外部数据集1为108例，外部数据集2为195例）	NA	NA	AUC（曲线下面积），准确度	NA
1350	2026-02-20	Dynamic frame-by-frame motion correction for 18F-flurpiridaz PET-MPI using convolution neural network 2026-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07660-x PMID:41261210	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动运动校正框架，用于18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像，以改善心肌血流量和血流储备的量化准确性	首次将3D-ResNet架构应用于18F-flurpiridaz PET的动态帧间运动校正，实现了自动化的校正过程，减少了人工干预和观察者间变异性	研究基于单中心临床试验数据，样本量相对有限，且依赖于模拟向量进行数据增强，可能无法完全覆盖真实世界中的运动变异	开发一种自动化的运动校正方法，以提高18F-flurpiridaz PET中心肌血流量和血流储备量化的准确性和效率	18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像数据，来自32个站点的III期临床试验患者	数字病理学	心血管疾病	PET成像	CNN	3D图像	来自32个站点的III期临床试验数据，具体样本数量未明确说明	NA	3D-ResNet	AUC, 95%置信限, 平均差异	NA
1351	2026-02-20	[Wolff-Parkinson-White syndrome : Comparison of different algorithms] 2026-Mar, Herzschrittmachertherapie & Elektrophysiologie DOI:10.1007/s00399-025-01128-z PMID:41575500	综述	本文系统比较了用于Wolff-Parkinson-White综合征旁路定位的不同心电图算法，包括经典规则、现代规则以及深度学习模型	首次系统性地综述并比较了经典、现代规则算法与深度学习模型在WPW综合征旁路定位中的性能，并强调了人工智能与多模态方法整合的未来潜力	NA	评估和比较不同心电图算法在Wolff-Parkinson-White综合征旁路定位中的准确性和临床价值	Wolff-Parkinson-White综合征患者的心电图数据及旁路定位算法	医学信息学	心血管疾病	心电图分析	深度学习模型	心电图数据	NA	NA	NA	准确率, 敏感性, 特异性, AUROC	NA
1352	2026-02-20	Deep Learning Artificial Intelligence and Restriction Spectrum Imaging for Patient-level Detection of Clinically Significant Prostate Cancer on Biparametric Magnetic Resonance Imaging 2026-Mar, European urology open science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.euros.2026.01.014 PMID:41695400	研究论文	本研究评估了结合限制谱成像最大限制分数与深度学习模型，在双参数磁共振成像上提升患者层面临床显著性前列腺癌检测性能的效果	首次将快速获取的限制谱成像序列与3D深度学习架构（3D-DenseNet）相结合，并采用留一中心交叉验证方法，用于增强基于PI-RADS标准的临床显著性前列腺癌患者层面检测	参考标准（活检）存在不完美性，排除了髋关节植入物病例，缺乏外部校准，RSI序列可用性有限，且缺少个体放射科医生及其专业知识的病例层面信息	评估结合RSIrsmax与深度学习模型是否能提升患者层面临床显著性前列腺癌的检测性能	接受磁共振成像并经由活检确诊前列腺癌的患者	数字病理学	前列腺癌	磁共振成像，限制谱成像	CNN	图像	来自7个机构的1892名患者，其中876名活检确诊患者用于模型性能评估	PyTorch	3D-DenseNet	AUC, 敏感性, 特异性, 净重分类改善, 综合判别改善	NA
1353	2026-02-20	Clinical evaluation of deep learning-based CT-free PET reconstruction image: a dual-center study 2026-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07618-z PMID:41091188	研究论文	本研究通过双中心回顾性分析，评估了基于深度学习的CT-free PET重建图像在临床诊断中的性能，并与传统方法进行比较	提出了一种新颖的基于分解的深度学习算法，用于CT-free PET重建，并在多扫描仪和多示踪剂场景下进行了全面临床评估	研究为回顾性分析，且Decomposition-based DL方法在部分半定量指标上未始终表现出最低误差	评估基于深度学习的PET重建技术能否在无需CT衍生的衰减和散射校正的情况下，维持足够的图像质量以支持可靠的临床诊断	359名患者的原始PET/CT数据，涉及4台扫描仪和4种示踪剂	医学影像分析	NA	PET/CT成像，深度学习重建	深度学习	PET/CT图像数据	359名患者	NA	Decomposition-based DL算法，传统2D-DL，传统3D-DL	视觉评分（5点Likert量表），诊断准确性（基于病灶的假阳性/假阴性率），半定量指标（SUVmax一致性）	NA
1354	2026-02-19	Leveraging human pose estimation for diagnostic feedback: Action research on instructional mediation and sustainable learning in coach education 2026-Mar, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2025.106128 PMID:41520452	研究论文	本研究探讨了在大学体育实践课程中整合人体姿态估计工具，以提升学生的诊断推理、反思参与和教学互动	将AI辅助视觉反馈与教学策略结合，支持从工具表面使用到概念理解和应用生物力学推理的发展转变，并提出了AI增强的认知学徒模型	研究样本仅包括31名本科生，时间跨度为三周，可能限制结果的普遍性	旨在通过整合人体姿态估计工具，增强体育教育中的诊断推理、反思学习和教学互动	31名大学本科生在体育实践课程中的学习过程	计算机视觉	NA	人体姿态估计	NA	诊断报告、学生反思、教师日志	31名本科生	NA	NA	NA	NA
1355	2026-02-19	Comparison of VADER and TextBlob labeling for sentiment analysis using machine learning and deep learning models: A study on generative AI user experience 2026-Mar, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106268 PMID:41570547	研究论文	本研究通过情感分析探讨生成式AI的用户体验，比较了VADER和TextBlob两种情感标注方法在机器学习和深度学习模型中的表现	比较了VADER和TextBlob两种情感标注方法对机器学习与深度学习模型性能的影响，发现TextBlob标注的数据集能提升分类效果	研究仅基于88,343条用户评论，可能未覆盖所有生成式AI用户群体，且情感标注方法比较有限	通过情感分析研究生成式AI的用户体验，以提升服务交付和吸引新用户	生成式AI（特别是ChatGPT）的用户评论	自然语言处理	NA	情感分类、主题建模、情感分析	GRU, SVM	文本	88,343条用户评论	NA	GRU, SVM	准确率	NA
1356	2026-02-19	Deep Learning-Based Detection of Papilledema on Retinal Photographs From Handheld Cameras: A Prospective Study 2026-Mar-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002394 PMID:40867029	研究论文	本研究评估了一种深度学习系统在手持相机采集的视网膜照片上检测视盘水肿和其他视神经病变的性能	首次在大型前瞻性数据集中使用深度学习系统对手持非散瞳相机采集的视网膜照片进行视盘水肿检测，并实现了优异的诊断性能	研究主要基于特定手持相机（Aurora, Optomed, Finland）采集的数据，可能在其他设备或条件下的泛化能力有待验证	评估深度学习系统在神经眼科临床环境中自动检测视盘水肿和其他视神经病变的准确性和可行性	视网膜照片，包括来自全球31个中心的20,533张照片（10,647名患者）	计算机视觉	视神经病变	视网膜摄影	深度学习系统	图像	20,533张视网膜照片（10,647名患者），包括18,981张散瞳照片（9,830名患者）用于训练和内部验证，1,552张前瞻性采集的非散瞳照片（817名患者）用于外部测试	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率	NA
1357	2026-02-19	AI-driven emotional intelligence in piano education: Deep learning models for expressive performance coaching 2026-Mar, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106264 PMID:41558311	研究论文	本研究开发了一个基于AI的钢琴演奏表现力评估系统，通过对比实验验证了AI反馈在提升学生钢琴演奏情感表达方面的有效性	首次将现代BiLSTM注意力技术应用于钢琴演奏表现力分析，并设计了结合客观分析与专家评估的混合评分系统进行实证研究	研究样本仅限中国本科生，年龄范围较窄（18-22岁），且训练周期仅为三个月	评估AI驱动的反馈系统是否能比传统教学更有效地提升钢琴演奏的表现力	290名中国本科钢琴专业学生	机器学习	NA	深度学习	BiLSTM	音频	290名本科生（实验组145人，对照组145人）	NA	BiLSTM with attention	混合100分评分系统，效应量d值	NA
1358	2026-02-19	Automated Nonperfusion Quantification in Diabetic Retinopathy on Ultra-Widefield Swept-Source OCT Angiography 2026-Mar, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.101059 PMID:41704649	研究论文	本研究开发了一种基于多尺度U-Net的深度学习算法，用于在超广角扫频源OCTA图像上自动分割无灌注区，并评估其在糖尿病视网膜病变严重程度分级中的效用	首次在超广角扫频源OCTA上应用带有挤压-激励注意力的多尺度U-Net进行无灌注区自动分割，并整合结构OCT图像以区分真实无灌注区与阴影伪影	研究为横断面设计，未进行纵向验证；样本量相对有限（180只眼）	开发自动化算法用于糖尿病视网膜病变中无灌注区的定量分析	糖尿病视网膜病变患者的超广角扫频源OCTA图像	数字病理学	糖尿病视网膜病变	超广角扫频源OCT血管成像	CNN	图像	122名参与者的180只眼，涵盖所有糖尿病视网膜病变严重程度分级	未明确提及	多尺度U-Net	F1分数, Bland-Altman分析, 组内相关系数	NA
1359	2026-02-18	Emerging Trends and Innovations in Radiologic Diagnosis of Thoracic Diseases 2026-Mar-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001179 PMID:40106831	综述	本文总结了胸部影像学领域的关键进展，包括成像模态、计算工具和临床应用，并概述了未来方向	整合了人工智能驱动的计算机辅助检测系统、放射组学分析、光子计数探测器CT和低场MRI等新兴成像技术，以提升胸部疾病的诊断和管理	作为一篇综述文章，未涉及原始研究数据，且可能未涵盖所有最新技术进展	回顾和总结胸部疾病放射学诊断的新兴趋势和创新技术	胸部疾病，包括肺癌、肺结节、间质性肺病、慢性阻塞性肺病、COVID-19肺炎和肺栓塞	医学影像	肺癌	CT纹理分析、灌注成像、光子计数探测器CT、低场MRI、双能CT、暗场放射摄影	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1360	2026-02-18	Clinical Neuroimaging Over the Last Decade: Achievements and What Lies Ahead 2026-Mar-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001192 PMID:40239043	综述	本文回顾了过去十年临床神经影像学的关键进展，包括技术革新、科学发现及其对临床实践和研究的影响	整合了光子计数CT、高低场磁共振成像、对比剂、定量成像技术以及深度学习和医学信息学等数据分析方法的进展，并强调了如类淋巴系统等基础神经科学发现	作为综述文章，主要基于已发表文献进行总结，可能未涵盖所有最新研究或技术细节	回顾临床神经影像学在过去十年的成就，并展望未来发展方向	临床神经影像学领域的技术、方法及基础科学发现	数字病理学	NA	光子计数计算机断层扫描、低场和高场磁共振成像、对比剂、定量成像技术	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA