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
901	2026-04-10	Large Language Models and Otolaryngology: A Review 2026-Apr-01, JAMA otolaryngology-- head & neck surgery DOI:10.1001/jamaoto.2025.5335 PMID:41642593	综述	本文回顾了大型语言模型（LLMs）在耳鼻喉科学中的应用现状、潜力与挑战	强调了LLMs在耳鼻喉科学这一依赖多模态数据的专科中作为强大但未充分利用工具的潜力，并借鉴其他专科的广泛方法学应用	耳鼻喉科学领域的大多数研究仍局限于可行性评估，且多使用闭源模型，限制了其临床效用和转化潜力	为耳鼻喉科医生提供一个基础，以推进LLMs技术在其领域的应用，并促进其从可行性研究向临床验证和实施研究发展	大型语言模型（LLMs）及其在耳鼻喉科学中的应用	自然语言处理	NA	NA	大型语言模型（LLMs）	多模态数据（文本、影像、电生理学、视频）	NA	NA	NA	NA	NA
902	2026-04-10	New Directions in Digital Pathology 2026-Apr, Dermatologic clinics IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.det.2026.01.012 PMID:41951334	综述	本文回顾了数字皮肤病理学的现状与未来方向，重点介绍了全切片成像和人工智能的作用	强调了AI工具在诊断、分诊和预后方面的应用，其准确性可与专家病理学家相媲美	实施成本高、图像质量存在变异性以及算法学习中的偏见	探讨数字病理学在临床实践中的整合与未来发展方向	数字皮肤病理学中的全切片成像和人工智能工具	数字病理学	NA	全切片成像	深度学习, 卷积神经网络	图像	NA	NA	NA	准确性	NA
903	2026-04-06	Developing an artificial intelligence tool for detecting fractures of child abuse: preliminary findings 2026-Apr-04, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12513-8 PMID:41934493	研究论文	本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的AI工具（BoneView），用于检测儿童虐待导致的骨折，通过初步训练提升了模型性能	首次将商业可用的深度学习算法应用于儿童虐待骨折的自动检测，并通过针对性的放射影像数据重新训练，初步验证了其性能提升的潜力	研究为单中心回顾性试点研究，样本量相对有限（1740名患者），且参考标准依赖于放射学报告和单一观察者的回顾性审查，可能存在偏差	开发并评估一种人工智能工具，以提高儿童虐待所致骨折的诊断准确性，辅助临床决策	5岁以下因疑似身体虐待接受骨骼检查的儿童及其放射影像	数字病理学	儿童虐待	放射影像学检查（骨骼检查）	深度学习模型	图像（放射影像）	1740名患者（平均年龄8.77个月，1026名男性），其中1227项阳性研究中329项被标注用于训练	NA	BoneView	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
904	2026-04-06	Application of transformer-enhanced convolutional neural network: multicenter MRI assessment of muscle invasion in bladder cancer 2026-Apr-04, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12497-5 PMID:41934494	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer增强卷积神经网络的深度学习模型，用于多中心MRI评估膀胱癌的肌层浸润情况	通过深度学习模型克服了传统MRI解读中因病灶形态（带蒂与无蒂）导致的诊断偏差，特别是在无蒂病灶中显著提高了特异性	研究未明确说明模型在其他类型病灶或不同MRI设备上的泛化能力，且样本量虽为多中心但可能仍存在选择偏倚	准确评估膀胱癌的肌层浸润情况，以指导治疗选择	膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	MRI	CNN, Transformer	图像	1374名患者	PyTorch	nnU-Net, ConvNeXt-tiny	Dice系数, AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
905	2026-04-06	A deep learning-based multimodal model with automated body composition analysis predicts prognosis in advanced clear cell renal cell carcinoma 2026-Apr-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46515-9 PMID:41935094	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态预测模型，通过整合自动化的身体成分分析与临床病理特征，用于预测晚期透明细胞肾细胞癌的预后	首次将深度学习自动化的身体成分分析（Comp2Comp模型）与临床病理特征结合，构建了可解释的多模态预测模型，并通过转录组学分析探索了关键成像特征的生物学基础	研究为回顾性多中心设计，存在潜在的选择偏倚；初步外部验证队列规模可能有限，需要进一步前瞻性验证	开发自动化、可解释的预测模型，以评估晚期透明细胞肾细胞癌的预后并探索其潜在机制	接受根治性肾切除术的晚期透明细胞肾细胞癌患者	数字病理学	肾细胞癌	CT成像，转录组学分析，免疫组织化学	深度学习，机器学习	CT图像，临床病理数据，转录组数据	未在摘要中明确指定患者数量，但涉及多中心回顾性队列和独立外部验证队列	未在摘要中明确指定，但提及了深度学习模型（Comp2Comp）和机器学习模型	Comp2Comp（用于身体成分分析），MLP（多层感知器），SVC（支持向量分类器）	AUC（曲线下面积），校准和区分度指标	未在摘要中明确指定
906	2026-04-06	LTF-MSPCNet: A synergistic approach combining attention mechanisms and local texture features for oil spill segmentation in SAR images 2026-Apr-03, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.119689 PMID:41934891	研究论文	本文提出了一种结合注意力机制和局部纹理特征的SAR图像溢油分割新方法LTF-MSPCNet	在TransUNet框架基础上，集成了LBP纹理特征提取方法到多尺度大核卷积模块，并引入了可学习的特征提取与重建机制，结合SE注意力机制抑制背景噪声	未明确说明模型在极端天气条件或复杂海况下的泛化能力，也未讨论计算效率与实时性	提高SAR图像中溢油区域的分割精度，特别是对小规模溢油区域的检测能力	合成孔径雷达（SAR）图像中的海洋溢油区域	计算机视觉	NA	合成孔径雷达（SAR）成像	CNN, Transformer	图像	1655个训练样本，370个测试样本（来自Sentinel-1 SAR图像）	NA	TransUNet, LTF-MSPCNet（基于TransUNet的改进架构）	Mean Dice, Mean IoU	NA
907	2026-04-06	From statistics to deep learning in single-molecule fluorescence resonance energy transfer analysis 2026-Apr-03, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2026.103268 PMID:41934925	综述	本文综述了基于深度学习的方法在单分子荧光共振能量转移分析中的应用，并与传统统计方法进行比较	探讨深度学习在smFRET分析中提升精度、准确性和速度的潜力，这是该领域的前沿研究方向	NA	比较深度学习与传统方法在smFRET信号分析中的性能	单分子荧光共振能量转移信号	机器学习	NA	单分子荧光共振能量转移	深度学习模型	荧光信号	NA	NA	NA	精度, 准确性, 速度	NA
908	2026-04-06	Prediction of Early-onset Preeclampsia Using Deep Learning: A Scoping Review of Clinical and Imaging Models 2026-Apr-03, Pregnancy hypertension DOI:10.1016/j.preghy.2026.101462 PMID:41935450	综述	本文对使用深度学习模型预测早发型子痫前期的临床和影像学方法进行了范围综述，总结了现有证据、模型性能及方法学局限性	首次对早发型子痫前期预测的深度学习模型进行范围综述，系统比较了临床模型与影像学模型，并识别了多模态模型在提升判别能力方面的潜力	纳入研究数量有限（15项），多数研究缺乏外部验证，模型泛化性不足，存在参与者选择、预测因子处理和分析程序等方法学局限	系统梳理和评估深度学习模型在预测早发型子痫前期方面的现有证据、性能及临床适用性	早发型子痫前期	机器学习	子痫前期	NA	深度学习, 机器学习	临床数据, 影像数据	NA	NA	深度神经网络, 随机森林, 梯度提升, XGBoost	AUC	NA
909	2026-04-06	Advances in Artificial Intelligence in Cosmetic Dermatology 2026-Apr, Actas dermo-sifiliograficas IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ad.2025.104560 PMID:41418903	综述	本文综述了人工智能在美容皮肤科中的应用进展，包括皮肤评估、个性化治疗开发以及相关移动应用和临床设备	总结了AI在美容皮肤科中从皮肤诊断到激光治疗预测和化妆品配方优化的多方面革命性应用，并指出了当前面临的挑战	面临数据偏见和临床验证不足等挑战	探讨人工智能在美容皮肤科领域的应用现状与未来潜力	美容皮肤科中的皮肤评估、诊断、治疗预测及产品推荐	机器学习	NA	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	准确性	NA
910	2026-04-06	Intelligent interferometric analysis of lipid layer thickness for clinical evaluation of dry eye disease 2026-Apr, The ocular surface DOI:10.1016/j.jtos.2026.02.011 PMID:41794130	研究论文	本研究开发并验证了一个全自动深度学习框架，用于从白光干涉图像中定量分析泪膜脂质层厚度，以支持干眼症和睑板腺功能障碍的临床评估	首次将深度学习分割模型与基于物理的光学映射方法相结合，实现泪膜脂质层厚度的全自动定量测量，消除了传统定性或半定量评估的限制	研究主要基于特定动物模型和临床数据集，未涉及大规模多中心验证，且可能受成像条件变化的影响	开发一个全自动、可扩展的定量泪膜脂质层厚度分析工具，用于干眼症和睑板腺功能障碍的客观临床评估	BALB/c小鼠的临床前图像以及健康志愿者和睑板腺功能障碍患者的临床数据集	计算机视觉	干眼症	白光干涉成像	深度学习分割模型	图像	动物和人类数据集，具体样本数量未明确说明	NA	U-Net, DeepLabV3+, Unet++	Dice系数, R2	NA
911	2026-04-06	Artificial Intelligence in Vitreoretinal Surgery: A Systematic Review of Current Applications and Future Directions 2026-Apr, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-026-01347-8 PMID:41795058	综述	本文系统回顾了人工智能在玻璃体视网膜疾病和手术中的应用现状，并探讨了未来发展方向	首次全面评估了AI在玻璃体视网膜手术多个环节（术前预测、术中引导、工作流支持）的应用，并识别了知识空白	大多数研究为回顾性、单中心设计，外部验证有限，临床转化需前瞻性验证	评估人工智能在玻璃体视网膜疾病诊断、手术预后预测及术中辅助的应用潜力与挑战	玻璃体视网膜疾病患者、手术过程及相关医学影像数据	计算机视觉, 自然语言处理	玻璃体视网膜疾病	光学相干断层扫描	机器学习, 深度学习	医学影像, 临床变量, 文本	37项研究（具体样本量未明确）	NA	NA	R2, AUROC, 准确率, 精确率	NA
912	2026-04-06	Validation of the Eyerobo FC Portable Fundus Camera for Diabetic Retinopathy Screening Using Public Datasets and Deep Learning 2026-Apr, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-026-01353-w PMID:41814043	研究论文	本研究验证了便携式免散瞳眼底相机Eyerobo FC在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断性能，通过迁移学习方法，将基于桌面相机图像训练的人工智能算法应用于该便携设备图像	首次采用迁移学习方法，将基于标准桌面眼底相机图像训练的AI模型直接应用于新型便携式设备Eyerobo FC的图像，验证了跨成像平台的算法泛化能力	前瞻性验证队列样本量相对较小（N=104只眼），且研究主要关注糖尿病视网膜病变的二元分类（可转诊vs不可转诊）	验证新型便携式免散瞳眼底相机Eyerobo FC在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断性能是否不劣于标准桌面眼底相机	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底成像	CNN	图像	训练数据来自EyePACS和APTOS 2019公共数据集；参考标准评估使用Messidor-2数据集（N=1748只眼）；前瞻性验证使用Eyerobo FC采集的图像（N=104只眼）	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet-B4	灵敏度, 特异性, AUC, 准确率, Cohen's kappa	NA
913	2026-04-06	Improving Fairness and Mitigating Bias in Multicenter Electronic Health Records Models to Predict Glaucoma Outcomes 2026-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2026.101119 PMID:41883731	研究论文	本研究评估了在多中心电子健康记录中预测青光眼进展模型中使用偏倚缓解方法的有效性，并提出了一个平衡性能与公平性的新评估指标	提出了FairOdds-AUC这一复合指标，用于平衡模型性能与公平性，并在多中心青光眼数据上系统比较了多种偏倚缓解方法	后处理和预处理偏倚缓解策略在不同外部站点间的泛化能力较弱，结果变化较大	评估偏倚缓解方法在青光眼进展预测模型中的有效性，并促进临床人工智能的公平性	来自美国七个机构的50,656名青光眼患者	机器学习	青光眼	电子健康记录分析	XGBoost, 神经网络, Transformer	电子健康记录	50,656名患者	Python	Transformer, 全连接网络	AUROC, 均衡机会差异, FairOdds-AUC	NA
914	2026-04-05	Label-free pathological subtyping of non-small cell lung cancer using deep classification and virtual immunohistochemical staining 2026-Apr-03, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02557-x PMID:41933080	研究论文	本研究提出了一种无标记方法，利用自发荧光成像和深度学习技术对非小细胞肺癌进行病理亚型分类和虚拟免疫组化染色	采用无标记的自发荧光成像结合深度学习，实现非小细胞肺癌亚型的快速准确区分，并生成临床级虚拟免疫组化染色，避免了传统染色过程的耗时与成本	未明确说明样本来源的多样性或外部验证集的情况，可能影响模型的泛化能力	开发一种无标记、快速且准确的非小细胞肺癌病理亚型分类方法，以加速诊断流程	非小细胞肺癌组织样本，包括非癌组织、腺癌、鳞状细胞癌及其他亚型	数字病理学	肺癌	自发荧光成像（强度成像和寿命成像）	深度学习	图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	未明确说明具体架构	曲线下面积	未明确说明
915	2026-04-05	Improving Diabetic Foot Care With Infrared Thermography and Artificial Intelligence: A Review 2026-Apr-03, Journal of diabetes science and technology IF:4.1Q2 DOI:10.1177/19322968261432639 PMID:41933482	综述	本文综述了红外热成像与人工智能在糖尿病足护理中的应用，分析了37篇相关研究	整合红外热成像与人工智能技术，用于糖尿病足并发症的识别和风险预测，强调了自动诊断系统的潜力	研究多局限于使用预准备数据集进行足部热图分类，分割方法研究有限，且因缺乏大规模多样化数据集而限制了深度学习的应用	评估红外热成像与人工智能在糖尿病足护理中的潜力，以改善决策、减少错误并支持预后评估	糖尿病足并发症的识别和风险预测	计算机视觉	糖尿病足	红外热成像	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
916	2026-04-05	INB3P: A Multi-Modal and Interpretable Co-Attention Framework Integrating Property-Aware Explanations and Memory-Bank Contrastive Fusion for Blood-Brain Barrier Penetrating Peptide Discovery 2026-Apr-03, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202523984 PMID:41933929	研究论文	提出一个名为INB3P的多模态可解释共注意力框架，用于发现血脑屏障穿透肽，该框架整合了属性感知解释和记忆库对比融合技术	提出了物理化学引导突变（PCGM）这一新颖的数据增强策略，通过强制生化约束来扩展训练多样性而不违反生物流形；同时开发了双向共注意力机制融合序列和结构信息，并通过对比学习和Stable-MCC损失进行优化	未明确说明模型在极端数据稀缺情况下的泛化能力极限，也未详细讨论计算资源需求	解决功能肽（特别是血脑屏障穿透肽）发现中因数据极度稀缺和深度学习“黑箱”性质带来的限制	血脑屏障穿透肽（BBBPPs）	生物信息学，机器学习	神经系统疾病相关药物递送	物理化学引导突变（PCGM），对比学习	多模态深度学习框架，共注意力机制	序列数据，结构数据	NA	NA	双向共注意力机制	NA	NA
917	2026-04-05	Dynamic modulation of social gaze by sex and familiarity in marmoset dyads 2026-Apr-02, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.105034 PMID:41925718	研究论文	本研究开发了一种新框架，用于精确追踪自由活动的普通狨猴的面部特征和三维头部注视方向，并量化了性别和熟悉度对其社交注视行为的影响	开发了一种结合深度学习计算机视觉工具和三角测量算法的新框架，能够在自由活动状态下准确追踪多只狨猴的面部特征和三维头部注视方向，克服了传统方法需限制头部运动的局限	NA	研究非人灵长类动物在自然状态下的社交注视行为，并探究性别和熟悉度对其的影响	自由活动的普通狨猴	计算机视觉	NA	深度学习, 三角测量算法	CNN	视频	NA	NA	NA	NA	NA
918	2026-04-05	AI-based methods for simulating, sampling, and predicting protein ensembles 2026-Apr-02, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2026.103251 PMID:41932144	综述	本文综述了基于AI的蛋白质集合模拟、采样和预测方法的最新研究进展	强调了通过模型训练、模拟和推理的闭环来克服训练数据可用性挑战，并推动下一代模型发展	当前方法的技术成熟度尚需现实评估，且训练数据可用性存在挑战	推动基于AI的蛋白质集合预测技术发展	蛋白质集合	机器学习	NA	NA	生成模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
919	2026-04-05	Reconstruction of blood flow velocity with deep learning information fusion from spectral ct projections and vessel geometry 2026-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2423883 PMID:39512150	研究论文	本文研究了一种基于深度学习信息融合的新方法，从增强X射线投影和血管几何中重建变形血管内的血流速度	提出了一种结合Radon投影和血管网格的线性或非线性降维技术，通过信息融合重建血流速度场，优于简单的PCA-net方法	NA	开发一种深度学习重建方法，用于从X射线投影和血管几何中准确估计血流速度	变形血管内的血流速度场	计算机视觉	心血管疾病	对比增强X射线投影	深度学习神经网络	图像投影数据、血管网格数据	NA	NA	多种神经网络架构	准确性	NA
920	2026-04-05	Structure-Preserving Two-Stage Diffusion Model for CBCT Metal Artifact Reduction 2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3628764 PMID:41187053	研究论文	本文提出了一种用于CBCT金属伪影减少的两阶段扩散模型，强调结构保留和领域泛化	采用两阶段扩散框架，结合结构感知扩散模型和分割引导采样策略，以提取无伪影边缘图作为结构先验，并利用IOS与CBCT融合数据监督训练，提升对真实世界数据的泛化能力	未明确说明模型在极端金属植入物情况下的性能或计算效率限制	减少CBCT中的金属伪影，同时保留牙齿解剖结构	CBCT图像，特别是受金属植入物影响的牙齿区域	计算机视觉	牙科疾病	CBCT, 口腔内扫描(IOS)	扩散模型	图像	NA	NA	扩散模型	NA	NA