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
321	2026-06-16	Artificial intelligence-enabled histological analysis in pre-clinical respiratory disease models: a scoping review 2026-Apr, European respiratory review : an official journal of the European Respiratory Society IF:9.0Q1 DOI:10.1183/16000617.0243-2025 PMID:42270117	综述	对人工智能在临床前呼吸系统疾病模型组织学分析中的应用进行范围综述，总结现有研究的特点、进展与不足	首次系统梳理AI在临床前呼吸系统模型组织学分析中的应用现状，识别了验证、透明性和标准化方面的关键差距	大部分研究使用‘黑箱’模型，缺乏可解释性技术；外部验证缺失，数据集和代码共享较少，影响可重复性	评估人工智能在临床前呼吸系统疾病模型组织学分析中的应用潜力与当前挑战	临床前呼吸系统疾病模型（主要使用小鼠模型）的组织学图像	数字病理学	肺癌、肺纤维化、结核病	组织学染色（苏木精-伊红、胶原或免疫标记物染色）	卷积神经网络	图像	29篇符合纳入标准的原始研究（来自6271篇筛选文献）	NA	NA	准确率（≥90%，7项研究）；其他指标因研究而异	NA
322	2026-06-15	Empirical evaluation of variability and multi-institutional generalizability of deep learning survival models: application to renal cancer CT scans 2026-Apr-15, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111603 PMID:41806695	研究论文	系统评估深度生存模型在肾癌CT影像中的变异性与多机构泛化能力	首次系统性分析数据划分、数据顺序、模型初始化和数据增强策略对CT影像深度生存模型泛化性能的影响	样本量有限（525名患者），仅针对肾癌CT影像，未探索其他癌症类型或影像模态	探究方法论选择如何影响深度生存模型在外部验证队列中的泛化能力	肾癌患者的CT影像数据及生存预测	计算机视觉,医学影像分析	肾癌	CT扫描	3D ResNet-18	CT影像	525名患者，来自9个机构（TCGA-KIRC、TCGA-KICH、TCGA-KIRP和KITS19公共数据集）	NA	3D ResNet-18	一致性指数(C-index),风险比(HR)	NA
323	2026-06-15	Machine learning-assisted HS-GC-IMS for discrimination and traceability of baby bottles based on volatile fingerprints 2026-Apr-12, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2026.466833 PMID:41747496	研究论文	开发了结合顶空气相色谱-离子迁移谱与机器学习的分析方法，用于区分和追溯九种奶瓶的材料和品牌	首次将HS-GC-IMS与机器学习结合用于奶瓶的挥发性有机物指纹分析，并通过OPLS-DA的VIP评分与RF特征重要性整合确定关键判别标记，显著提升分类效率	NA	建立快速、可靠的奶瓶鉴别与追溯分析框架，用于食品接触材料的防伪与安全保障	九种不同材料和品牌的奶瓶	机器学习	NA	HS-GC-IMS	CNN, Transformer, RF, SVM, DT, OPLS-DA, PCA, HCA	挥发性有机物的质谱数据	九种奶瓶样品	NA	CNN, Transformer, RF, SVM, DT, OPLS-DA	分类效率（基于特征重要性优化）	NA
324	2026-06-15	Deep Learning for Content-Based Medical Image Retrieval in Picture Archiving and Communication Systems for Brain Tumor Detection: Algorithm Development and Validation 2026-Apr-06, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/78300 PMID:41941563	研究论文	开发并验证基于深度学习的脑肿瘤图像检索系统，集成到影像存档与通信系统中	将深度学习特征提取算法与开源项目相结合，成功将基于内容的医学图像检索系统嵌入到标准临床PACS环境中，并针对7种脑肿瘤类型进行优化	数据集来自单中心且不公开，可能影响泛化性；系统旨在提高检索效率而非直接提升诊断准确性	开发一个集成于PACS的基于内容的医学图像检索系统，辅助放射科医生检索相关历史医学图像，提供定量决策支持	脑磁共振图像中的7种不同脑肿瘤类型	数字病理学	脑肿瘤	MRI成像	深度学习模型	图像	658名参与者，共15873张图像	NA	GoogLeNet	平均精度均值, Precision@10	NA
325	2026-06-15	Domain adversarial gated bilinear attention networks for cross domain drug target interaction prediction 2026-Apr-02, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2026.153448 PMID:41687302	研究论文	提出一种结合门控双线性注意力和域自适应的深度学习框架GBAN-DA，用于跨域药物-靶点相互作用预测	首次将门控双线性注意力机制与条件域对抗网络结合，实现亚结构级相互作用建模和跨域特征分布对齐	未提及具体计算资源消耗，且仅在两个公开数据集上验证，未见多中心或临床数据验证	提高药物-靶点相互作用预测在分布偏移数据上的泛化能力和准确性	药物分子和蛋白质靶点之间的相互作用	自然语言处理，机器学习	NA	深度学习，图卷积网络， CNN-Transformer混合模型	GBAN-DA：门控双线性注意力网络结合条件域对抗网络	药物分子结构数据和蛋白质序列数据	BindingDB和BioSNAP两个数据集	PyTorch	图卷积网络， CNN-Transformer，门控双线性注意力模块，条件域对抗网络	AUROC， AUPRC	NA
326	2026-06-15	Monitoring systemic ventriculoarterial coupling after cardiac surgery using continuous transoesophageal echocardiography and deep learning 2026-04, Journal of clinical monitoring and computing IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s10877-025-01328-5 PMID:40676456	研究论文	开发了一种结合经食管超声心动图和深度学习的新工具autoMAPSE，用于连续监测心脏手术后患者的室内动脉耦合和左心室功能	首次将深度学习的autoMAPSE与经食管超声心动图结合，实现对术后室内动脉耦合的连续无创监测，并能关联术后心脏生物标志物变化	样本量较小（50例患者），监测时间仅为手术后120分钟，且未提供深度学习的详细模型架构和计算资源信息	评估autoMAPSE在心脏手术后监测系统性室内动脉耦合及检测术后心脏生物标志物变化的可行性	心脏手术后的患者	机器学习、数字病理（超声影像分析）	心血管疾病（心脏手术后心脏功能监测）	经食管超声心动图	深度学习模型（具体未明确）	超声图像、血压测量数据、生物标志物数据	50例心脏手术后患者，每5分钟监测一次，持续120分钟	NA	NA	相关性系数（rho）、P值	NA
327	2026-06-15	Horizontal nystagmus identification with joint SAM segmentation and time series classification 2026-Apr, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00405-025-09950-4 PMID:41663530	研究论文	提出一种结合SAM分割和时间序列分类的水平眼震检测模型	首次将SAM分割与多尺度一维时间序列卷积分类器结合，用于水平眼震检测，有效提取瞳孔运动轨迹并提高检测精度	瞳孔定位准确率（79.53%）仍有限，可能受视频质量或干扰帧影响	提高水平眼震的检测效率，辅助前庭疾病的早期筛查和干预	水平眼震患者的眼动视频	计算机视觉，时间序列分析	前庭疾病，水平眼震	视频眼动记录	CNN， SAM（Segment Anything Model），多尺度卷积分类器	视频	临床收集的水平眼震视频数据集（具体数量未提及）	PyTorch（推测）	SAM， CNN，多尺度一维时间卷积网络	准确率，精确率	NA
328	2026-06-15	De novo engineering of protein interactions: Retrospective and current advances 2026-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2026.103240 PMID:41759349	综述	回顾从头设计蛋白质相互作用的研究进展，重点讨论基于深度学习的计算方法及其在蛋白结合体设计中的应用	总结了AlphaFold等新型结构预测模型及深度生成模型在蛋白质结合体设计中的创新应用，实现了高实验成功率的全新蛋白质折叠设计	未明确提及当前方法的局限性	探讨蛋白质结合体设计方法的发展历程，重点关注前沿技术及其应用与新的挑战	蛋白质结合体设计方法与深度学习方法	机器学习	NA	蛋白结合体设计	结构预测模型、深度生成模型	蛋白质序列与结构数据	NA	NA	AlphaFold	实验成功率	NA
329	2026-06-15	Unsupervised segmentation of dynamic pulmonary MRI using cross-modality adaptation with annotated CT images 2026-Apr, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-026-03584-5 PMID:41784882	研究论文	提出一种利用标注CT数据实现无监督肺动态MRI分割的跨模态自适应方法	首次利用掩码自编码器学习模态不变特征，结合时间一致性损失和选择-精炼流程生成高质量伪标签，消除对MRI标注的依赖	仅使用31个无标签4D MRI和30个标注CT训练，测试集来自两个中心，泛化性可能受限	实现肺实质在动态MRI中的准确无监督分割，辅助临床诊断和治疗规划	肺实质分割	计算机视觉, 医学影像分析	肺部疾病	动态肺MRI, CT成像	掩码自编码器, 分割网络	4D MRI图像, CT图像	31个无标签4D MRI, 30个标注CT, 20和12个4D MRI测试图像	PyTorch	掩码自编码器, U-Net	Dice系数, 平均表面距离	NA
330	2026-06-15	Influence of deep learning image reconstruction and adaptive statistical iterative reconstruction-V on automated Alberta stroke program early CT score- evaluation 2026-Apr, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-026-03938-5 PMID:41706087	研究论文	研究深度学习图像重建与自适应统计迭代重建V对自动Alberta卒中项目早期CT评分的影响	首次系统比较了DLIR和ASIR-V两种重建技术对自动ASPECTS评分的影响，并发现DLIR-M在重新分类和专家共识一致性方面表现最佳	单中心回顾性研究，样本量有限，且未评估重建技术对临床结局的影响	评估深度学习图像重建和自适应统计迭代重建V对自动ASPECTS评分的影响	疑似大脑中动脉梗死患者的非对比CT图像	计算机视觉	脑血管疾病	CT	NA	图像	173名患者（中位年龄79岁，39%女性）	NA	NA	Bland-Altman分析、Cohen's κ系数	NA
331	2026-06-13	An educational machine learning demonstration framework for plastic surgeons using open datasets 2026-Apr, Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS DOI:10.1016/j.bjps.2026.02.010 PMID:41762764	研究论文	提出一个用于整形外科医生的教育性机器学习演示框架，利用公开数据集开展黑色素瘤分类教学案例	为整形外科医生构建了基于开放数据、可复现的深度学习模型训练与部署的教育框架，并将轻量级MobileNetV3-Small模型转换为TensorFlow.js实现浏览器端部署，便于智能手机上实时推理	仅使用单一公开数据集（SIIM-ISIC 2020），未在真实临床环境中验证；模型性能需额外比较更多皮肤科医生基准；教育框架的普适性需通过更广泛的应用场景评估	演示整形外科医生如何利用开放数据集构建透明、可部署的AI工具，通过黑色素瘤分类案例促进数据科学教育	SIIM-ISIC 2020黑色素瘤公开数据集中患者级分层后的皮肤镜图像	数字病理学, 机器学习	黑色素瘤	患者级分层, 图像缩放, 色彩平衡, 数据增强, 深度学习训练, TensorFlow.js转换	卷积神经网络 (CNN)	图像	SIIM-ISIC 2020数据集（具体样本量未明确说明，基于公开数据集规模较大）	TensorFlow, TensorFlow.js	EfficientNet-B3, MobileNetV3-Small	准确率, 召回率, 特异性, AUC-ROC, F1分数	未具体描述GPU资源，但提及模型可部署至标准智能手机（推理时间<2秒）
332	2026-06-13	Critical assessment of machine learning approaches for classification, dynamic prediction and surrogate Modeling in food fermentation 2026-Apr-01, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2026.118403 PMID:41763759	研究论文	对葡萄酒发酵中机器学习方法在分类、动态预测和替代建模三任务上进行批判性评估	首次在有限数据条件下系统比较监督式机器学习与传统知识模型在食品发酵中的表现，并开发了将知识预测与残差神经网络结合的混合模型	ML模型在有限数据或训练条件外预测时表现不佳，依赖大规模和多样化数据集	评估监督式ML技术（决策树、SVM、神经网络）与知识模型在食品发酵中的优劣，探索互补性	葡萄酒发酵过程中的酵母菌株分类、发酵动态预测和快速替代建模	机器学习	NA	NA	决策树、支持向量机、神经网络、深度学习、残差神经网络	时间序列数据和合成数据	葡萄酒发酵实验数据，具体样本量未提及	PyTorch	残差神经网络	准确率、归一化均方根误差	NA
333	2026-06-13	Simultaneous detection and visualization of lipid and protein oxidation in frozen-thawed chicken meat using hyperspectral imaging 2026-Apr-01, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2026.118463 PMID:41763786	研究论文	使用高光谱成像技术同时检测并可视化冷冻解冻鸡肉中的脂质和蛋白质氧化	提出了一种新颖的多任务深度学习框架，将Gramian角差场（GADF）与多任务卷积神经网络（MTCNN）集成，实现端到端的同时预测脂质和蛋白质氧化指标，避免了传统方法需要为每个指标单独训练模型的低效问题	未提及具体限制	评估冷冻解冻鸡肉中的脂质和蛋白质氧化程度	冷冻解冻鸡肉样品	计算机视觉	NA	高光谱成像	多任务卷积神经网络	高光谱图像	经过十次冻融循环的鸡肉样品	NA	Gramian角差场（GADF），多任务卷积神经网络（MTCNN）	相关系数（R），均方根误差（RMSEP），残差预测偏差（RPD）	NA
334	2026-06-13	Seeing structure, sensing softening: Decoding the microstructural mediation between optical properties and peach firmness using spatial frequency domain imaging 2026-Apr-01, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2026.118510 PMID:41763828	研究论文	利用空间频域成像解码桃子光学性质与硬度的微观结构介导机制	构建多维“光学-结构-力学”框架，采用Cellpose-SAM深度学习模型实现复杂细胞形态的高通量稳健分割，通过中介分析和结构方程模型揭示了光学性质与硬度之间的生物物理机制	NA	揭示桃子光学性质与硬度之间的微观结构介导机制，为光学品质评估提供生物物理学基础	‘沪景’桃子在成熟和储藏阶段的光学性质、生理属性及微观结构特征	计算机视觉, 机器学习	NA	空间频域成像（SFDI）	深度学习模型（Cellpose-SAM）	图像	NA	PyTorch	Cellpose-SAM	决定系数（R²）	NA
335	2026-06-13	Efficacy of Automatic 3D Segmentation of the Upper Airway in CBCT or CT Scans via Artificial Intelligence Versus Manual Segmentation by Human Experts: A Systematic Review and Meta-Analysis 2026-Apr, Clinical and experimental dental research IF:1.7Q3 DOI:10.1002/cre2.70314 PMID:41764765	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析，比较人工智能与人类专家在CBCT或CT扫描中对上呼吸道进行自动3D分割的效果	首次通过荟萃分析系统评估AI在上呼吸道3D分割中的效能	纳入研究数量有限（11项），需要更多研究才能得出决定性结论	评估人工智能在CBCT或CT扫描中自动3D分割上呼吸道的效能	上呼吸道	计算机视觉	NA	CBCT, CT扫描	深度学习, 机器学习	图像	11项研究，其中6项纳入荟萃分析	NA	NA	精确率, Dice相似系数, 交并比, 召回率, 总体积差异	NA
336	2026-06-13	Has AI Reshaped Drug Discovery, or Is There Still a Long Way to Go? 2026-Apr, Drug development research IF:3.5Q2 DOI:10.1002/ddr.70257 PMID:41766174	研究论文	本文探讨了人工智能（AI）在药物发现中的应用现状、优势与局限性，并分析了其重塑药物研发的潜力与挑战	系统评估了AI在药物发现全流程中的实际效果，揭示了尽管AI加速了早期阶段，但尚无AI独立研发的药物获得完全监管批准，这一发现挑战了当前乐观预期	数据质量差、模型可解释性不足、计算预测与化学可行性之间存在差距，以及生物系统复杂性导致转化成功率低	评估AI对药物发现流程的实际影响，分析其是否已根本改变传统研发模式	传统药物发现流程与AI辅助药物发现流程的比较分析	人工智能	不适用	分子属性预测、蛋白质结构建模、自然语言处理、ADME/Tox预测	深度学习	文本	不适用	NA	NA	NA	NA
337	2026-06-13	The Evaluation of Machine Learning Models Using Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry (MALDI-TOF-MS) Spectra for the Prediction of Antibiotic Resistance in Klebsiella pneumoniae 2026-Apr, MicrobiologyOpen IF:3.9Q2 DOI:10.1002/mbo3.70257 PMID:41771780	综述	评估利用MALDI-TOF-MS质谱数据构建机器学习模型预测肺炎克雷伯菌抗生素耐药性的研究	系统评估了MALDI-TOF-MS结合机器学习在抗生素耐药性快速检测中的应用，展示了高准确率（高达97%）和AUROC值（可达0.99以上），强调其将诊断时间从数天缩短至数分钟或数小时的优势	模型受限于有限的外部验证、质谱预处理协议差异以及不同MALDI-TOF-MS平台间的变异性，影响泛化能力和临床转化	评估利用MALDI-TOF-MS质谱数据创建机器学习模型预测肺炎克雷伯菌抗生素耐药性的有效性和局限性	肺炎克雷伯菌的抗生素耐药性预测	机器学习	肺炎克雷伯菌感染	MALDI-TOF-MS	集成算法（随机森林、XGBoost、LightGBM）、深度学习模型（CNN）	质谱数据	35至超过15,000个分离株	NA	随机森林、XGBoost、LightGBM、CNN	AUROC、准确率	NA
338	2026-06-13	Understanding flow experiences in online EFL learning: Perspectives from Vietnamese undergraduates 2026-Apr, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106580 PMID:41793996	研究论文	调查越南英语学习者在线上学习环境中的心流体验	从八个心流维度全面分析越南大学生在线英语学习中的心流体验，并探讨了影响心流的内部和外部障碍	仅针对越南大学生群体，样本来源有限，可能影响结果的普适性	识别越南大学生在线英语学习中体验心流的程度、关键维度及其描述	越南英语专业大学生	自然语言处理	NA	NA	NA	调查问卷与半结构化访谈数据	239名大学生参与问卷调查，12人参与半结构化访谈	NA	NA	NA	NA
339	2026-06-13	Curiosity as a catalyst for conceptual change: A schema-based model of learning and development 2026-Apr, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106570 PMID:41795553	研究论文	本文提出了SEEK模型，探讨好奇心作为知识发展驱动力的机制，并整合了动机、情感和认知维度	首次通过基于图式理论的四机制交互框架（增补、调谐、重构和图式形成）系统阐释好奇心驱动长期知识发展的计算过程	未提供实证数据验证模型各机制的动态交互关系，且未能明确区分自动好奇与有意好奇的神经基础差异	构建统一的认知发展模型以解释好奇心如何促进深层学习与创造性思维	不同发展阶段的个体（从早期感知驱动好奇到后期元认知引导探究）	机器学习	NA	NA	图式理论驱动的计算模型（SEEK框架）	NA	理论模型未涉及具体样本	NA	增补机制、调谐机制、重构机制、图式形成机制	NA	NA
340	2026-06-13	Bioactive peptide matrikines: discovery approaches for skin rejuvenation 2026-Apr-01, American journal of physiology. Cell physiology DOI:10.1152/ajpcell.00881.2025 PMID:41770626	综述	综述了生物活性肽基质素在皮肤年轻化中的发现方法及其演变	强调从传统体外测试到计算机预测的转变，并介绍了一种从计算机到体内的发现流程，整合了衰老相关裂解预测与体内外测试，识别出两种协同作用的四肽	未明确说明，但可能涉及早期方法依赖重复体外测试的低效性及计算机预测方法的验证挑战	探索生物活性肽基质素用于皮肤年轻化的发现策略，并推动新型肽的转化应用	生物活性肽基质素，特别是用于皮肤再生和修复的肽序列	机器学习和计算机预测	皮肤老化	计算机预测、蛋白酶裂解预测、蛋白质序列基序筛选、分子对接、机器学习算法	深度学习模型	蛋白质序列数据	NA	NA	深度学习裂解预测模型	NA	NA