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
2621	2025-11-26	A multi-task deep learning framework for intraoperative diagnosis of thyroid cancer metastasis using whole slide images 2026-Feb, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106176 PMID:41237514	研究论文	开发基于CLAM的多任务深度学习框架，用于甲状腺癌术中冰冻切片全玻片图像的转移诊断	首次将聚类约束注意力多实例学习应用于甲状腺癌术中诊断，实现淋巴结转移检测、T分期分类和解剖定位三项临床任务	T分期分类性能相对较低，样本量有限，需要进一步外部验证	提升甲状腺癌术中淋巴结转移诊断的准确性和可解释性	甲状腺乳头状癌患者的术中冰冻切片全玻片图像	数字病理	甲状腺癌	全玻片图像分析	CNN, 多实例学习	病理图像	来自两个独立中心的569例患者样本	PyTorch	ResNet50, CLAM	AUC	NA
2622	2025-11-26	Enhancing the prediction accuracy of pathological downstaging in locally advanced rectal cancer using deep learning models with preoperative MRI and clinicopathological data 2026-Feb, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106142 PMID:41100929	研究论文	本研究开发并验证了基于术前T2加权MRI影像联合放射学和临床病理数据的深度学习模型，用于预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗后的病理T分期降期	首次将T2加权MRI影像与放射学特征和临床病理数据相结合构建深度学习模型，显著提高了病理降期预测准确率	回顾性研究设计，样本量相对有限（总样本406例），需要进一步前瞻性验证	提高局部晚期直肠癌新辅助放化疗后病理T分期降期的预测准确性	局部晚期直肠癌患者	数字病理	直肠癌	磁共振成像，深度学习	深度学习模型	医学影像，临床数据	总样本406例（训练集223例，内部测试集95例，外部测试集88例）	NA	NA	AUC，ROC曲线分析	NA
2623	2025-11-26	Hybridized artificial intelligence system for reducing neonatal mortality in Nigeria 2026-Feb, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106162 PMID:41138617	研究论文	开发了一种混合人工智能系统，用于检测多种新生儿疾病以降低尼日利亚新生儿死亡率	提出了一种新颖的混合LSTM-ANN架构，并在尼日利亚本地数据集上验证了其优越性能	需要外部验证和前瞻性临床试验才能进行临床部署	开发能够检测多种新生儿疾病的人工智能系统，促进早期干预	尼日利亚西南部的新生儿患者	机器学习	新生儿疾病	SMOTE过采样技术	ANN, LSTM, 混合LSTM-ANN	临床记录	4027名新生儿患者，来自三个州五家三级医院	NA	人工神经网络, 长短期记忆网络, 混合LSTM-ANN	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
2624	2025-11-26	Decoding the spectrum of meat quality: advances in hyperspectral imaging for multi-attribute analysis 2025-Dec-25, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146912 PMID:41197306	综述	本文系统评述了高光谱成像技术在新鲜肉类多属性质量分析中的最新进展与应用	全面探讨了人工智能、深度学习和数据融合等前沿数据分析方法在提升高光谱成像预测可靠性和实际应用中的作用	NA	评估高光谱成像技术在新鲜肉类质量多参数同时检测中的应用价值	新鲜牛肉、猪肉和禽肉的质量参数	计算机视觉	NA	高光谱成像	深度学习	高光谱图像	NA	NA	NA	预测可靠性	NA
2625	2025-11-26	Food defect detection technologies based on deep learning and prospects in detection of unsound wheat kernels 2025-Dec-25, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146910 PMID:41207261	综述	本文系统综述了基于深度学习的食品缺陷检测技术在不完善小麦籽粒检测中的研究现状与发展前景	聚焦深度学习技术在不完善小麦籽粒检测中的创新应用，涵盖图像采集系统、特征提取、模型优化、多模态融合和轻量化部署等关键技术进展	主要关注技术层面综述，缺乏具体实验数据验证和实际应用效果的系统评估	推动智能小麦质量检测技术发展，为智慧农业实践提供理论支持和方法指导	不完善小麦籽粒及其对粮食加工和储存的影响	计算机视觉	NA	机器视觉，深度学习	深度学习模型	图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2626	2025-11-26	Association Between Choroid Plexus Morphological Alterations, Alzheimer Pathologies, and Cognitive Impairment: A Longitudinal Study 2025-Dec-23, Neurology IF:7.7Q1 DOI:10.1212/WNL.0000000000213953 PMID:41284956	研究论文	本研究通过深度学习分析脉络丛形态特征与阿尔茨海默病病理及认知障碍的纵向关联	首次使用深度学习分割方法系统分析AD相关脉络丛高阶形态特征及其在AD病理与认知衰退间的中介作用	研究为回顾性设计，脉络丛形态特征的病理基础仍需通过影像-组织病理学对比研究进一步阐明	探讨阿尔茨海默病相关脉络丛形态特征及其与认知衰退的关联	无痴呆参与者，包括339名Aβ-和225名Aβ+个体	数字病理学	阿尔茨海默病	3D T1和3D FLAIR MRI, Aβ和tau PET, 认知评估	深度学习	医学影像	564名无痴呆参与者（平均年龄72.4±7.7岁，54.1%女性）	NA	NA	p值, 标准化β, 95%置信区间	NA
2627	2025-11-26	Automated lesion detection in endoscopic imagery for small animal models - a pilot study 2025-Dec-17, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2025-0179 PMID:40960131	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv7的自动化系统，用于检测和分类小鼠结肠镜检查视频中的肿瘤病变	首次将预训练于人类息肉图像的YOLOv7模型应用于小鼠结肠肿瘤检测，并结合粪便检测器和颜色过滤器提升检测性能	仅为初步研究，需要进一步评估系统性能	开发自动化工具以解决小鼠结肠镜检查视频分析中资源有限和人工审查耗时的问题	小鼠结肠镜检查视频中的肿瘤病变	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜检查	CNN	视频	28只小鼠的150个视频，其中125个包含肿瘤，时间跨度为6周	NA	YOLOv7	精确度, 召回率, 准确率	NA
2628	2025-10-06	Research progress and future prospects in intelligent lung sound diagnosis: models, lightweight design, and hardware platform implementation 2025-Dec-17, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2025-0197 PMID:40968576	综述	系统回顾了智能肺音诊断技术的研究进展，重点关注肺音分类模型构建、模型轻量化设计及硬件平台部署	深入探讨了基于软硬件协同设计的嵌入式平台部署路径，推动健康监测系统发展	NA	智能肺音识别技术在医疗辅助诊断领域的应用与发展	肺音信号	数字病理	呼吸系统疾病	深度学习	NA	音频信号	NA	NA	NA	NA	边缘设备、嵌入式系统、FPGA
2629	2025-11-26	Robust Radiomic Signatures of Intervertebral Disc Degeneration From MRI 2025-Dec-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005435 PMID:40539398	研究论文	本研究通过深度学习分割和影像组学特征识别，开发了用于椎间盘退变分类的稳健影像组学特征	首次通过深度学习分割结合影像组学特征识别出对椎间盘退变分类具有稳健性的特征，特别是2D球形度和四分位距	回顾性研究设计，样本仅来自芬兰北部出生队列，可能限制结果的普适性	从T2加权MRI中识别稳健的影像组学特征用于椎间盘退变分类	椎间盘退变患者	数字病理学	椎间盘退变疾病	T2加权磁共振成像	深度学习分割模型	医学影像	1397名45-47岁受试者的腰椎MRI扫描	NA	NA	平衡准确率, Cohen's kappa, Spearman相关系数	NA
2630	2025-11-26	Application of deep learning reconstruction in abdominal magnetic resonance cholangiopancreatography for image quality improvement and acquisition time reduction 2025-Dec, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.10.017 PMID:39455401	研究论文	比较深度学习与传统重建方法在腹部磁共振胰胆管成像中的应用，评估其对图像质量和采集时间的改善效果	首次系统评估深度学习重建在腹部MRI中的临床应用价值，证明其能同时提升图像质量和缩短采集时间	回顾性研究设计，样本量相对有限（144例患者），需多中心前瞻性研究进一步验证	评估深度学习重建方法在腹部磁共振成像中改善图像质量和加速采集的潜力	接受腹部MRI检查的患者	医学影像分析	腹部疾病	磁共振成像（MRI），磁共振胰胆管成像（MRCP）	深度学习	医学影像	144例患者（平均年龄62.2±14.1岁，83名男性）	NA	NA	信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），主观图像质量评分	NA
2631	2025-11-26	[Artificial intelligence in fracture diagnostics : Potentials and challenges in the clinical practice] 2025-Dec, Unfallchirurgie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00113-025-01653-z PMID:41222657	综述	探讨人工智能在骨折诊断中的潜力与临床实践挑战	系统分析AI作为'第二阅片者'在提高骨折诊断准确性、缩短诊断时间和改善患者安全方面的创新应用	训练数据异质性、复杂骨折诊断性能有限、监管要求严格	评估AI在骨折诊断中的应用价值与临床实施路径	骨折患者影像数据与临床诊断流程	医学影像分析	骨折	深度学习	CNN	医学影像	大型验证研究（具体数量未提及）	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异性	NA
2632	2025-11-26	KuSarcasm: Automated annotation of a sarcasm dataset using hybrid NLP techniques 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112215 PMID:41278145	研究论文	介绍KuSarcasm库尔德语讽刺表达检测数据集的构建方法和自动标注技术	首个针对低资源库尔德索拉尼语的讽刺检测数据集，采用结合多语言情感分类和语义相似度评分的混合NLP方法进行自动标注	主要依赖手动数据收集，语言资源有限可能影响模型泛化能力	开发库尔德索拉尼语的自动讽刺检测数据集和标注方法	库尔德索拉尼语文本数据，包括谚语、诗歌、习语和数字出版物	自然语言处理	NA	光学字符识别(OCR)、网络爬虫、多语言情感分类、语义相似度计算	Transformer	文本	16,833个条目	NA	mBERT, SBERT	NA	NA
2633	2025-11-26	Deep learning-enabled design of macrocyclic peptide binders 2025-Dec, Nature chemical biology IF:12.9Q1 DOI:10.1038/s41589-025-02062-4 PMID:41094129	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2634	2025-11-26	Construction of a deep learning model and identification of BSG, PPARD, and SLC16A8 expression as potential indicators in the context of strategies for precision therapy to acute myeloid leukemia 2025-Dec, Hematology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/16078454.2025.2592516 PMID:41284982	研究论文	通过单细胞RNA测序分析急性髓系白血病中T细胞异质性，构建深度学习预后风险模型并识别BSG、PPARD和SLC16A8作为精准治疗潜在生物标志物	首次在AML中基于特定T细胞亚群（Cluster 4）构建随机森林和LASSO回归预后模型，并鉴定BSG、PPARD和SLC16A8三个独立预后基因	未明确说明样本量具体数值，需要外部数据集进一步验证模型普适性	研究AML肿瘤微环境中T细胞异质性，开发预后预测模型和精准治疗策略	急性髓系白血病患者样本中的T细胞亚群	生物信息学	急性髓系白血病	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	随机森林, LASSO回归	单细胞RNA测序数据	AML患者样本（具体数量未明确）	NA	NA	ROC曲线下面积（AUC）	NA
2635	2025-11-26	[Artificial intelligence for the diagnosis of acute coronary syndromes] 2025-Dec, Giornale italiano di cardiologia (2006) DOI:10.1714/4599.46056 PMID:41287609	综述	本文综述人工智能在心电图诊断急性冠状动脉综合征中的应用价值与发展前景	首次系统总结AI在ST段抬高型和非ST段抬高型心肌梗死中的诊断效能，并探索其在血管闭塞定位和心功能参数预测等新兴应用	非ST段抬高型心肌梗死的临床异质性会降低AI诊断精度	探讨人工智能在急性冠状动脉综合征早期诊断和临床管理中的应用	急性心肌梗死患者的心电图数据	数字病理	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	心电图数字轨迹、纸质心电图照片	NA	NA	NA	灵敏度, 特异度, 准确度	NA
2636	2025-11-26	RADIFUSION: a multi-radiomics deep learning based breast cancer risk prediction model using sequential mammographic images with image attention and bilateral asymmetry refinement 2025-Nov-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1ee4 PMID:41223545	研究论文	提出一种基于多组学深度学习的乳腺癌风险预测模型RADIFUSION，利用序列乳腺X光图像进行风险评估	融合线性图像注意力机制、影像组学特征、新型门控机制和多视角融合，并引入双侧不对称性微调策略	仅在单一筛查队列（8723名患者）中验证，需要更多外部数据验证泛化能力	开发基于序列乳腺X光图像的乳腺癌风险预测模型	乳腺癌筛查人群	数字病理	乳腺癌	乳腺X光摄影	深度学习	序列医学图像	8723名患者，其中独立测试集1749名女性	NA	RADIFUSION（融合线性图像注意力的深度学习架构）	AUC（1年AUC，2年AUC，3年AUC）	NA
2637	2025-11-26	Deep Learning-Decoded Raman Spectroscopy for Hour-Scale iPSC Pluripotency Assessment via Lipid-Protein Biomarkers 2025-Nov-25, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03560 PMID:41230979	研究论文	结合深度学习与拉曼光谱技术，实现诱导多能干细胞多能性的小时级无标记评估	首次实现基于拉曼光谱的小时级iPSC多能性无标记评估，在培养基扰动1小时即可检测多能性异常，比形态变化更早	未明确说明样本规模和数据集的多样性限制	开发快速无标记的iPSC多能性评估方法	诱导多能干细胞(iPSC)	机器学习	再生医学	拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	一维卷积神经网络(1D-CNN)	准确率	NA
2638	2025-11-26	Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy 2025-Nov-25, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2593382 PMID:41264318	研究论文	通过批量分子对接策略从小球藻蛋白中筛选出新型基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶抑制肽用于皮肤抗衰老	开发了结合自定义Python脚本和AutoDock Vina的批量分子对接协议，首次从1965个理论抗消化肽中系统筛选多功能抗衰老肽	研究仅针对理论抗消化肽进行筛选，实际生物利用度需进一步验证	发现新型皮肤抗衰老肽	基质金属蛋白酶(MMP-1, MMP-9)和弹性蛋白酶	计算生物学	皮肤衰老	分子对接, 分子动力学模拟, 虚拟筛选	分子对接模型	蛋白质三维结构, 肽序列	1965个理论抗消化肽	AutoDock Vina, Python	NA	结合能(kcal/mol), IC50(μM)	NA
2639	2025-11-26	Breast cancer diagnosis from histopathological images and molecular signatures by fusing features with an explainable AI-based residual tabular network model 2025-Nov-25, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00709-x PMID:41286231	研究论文	提出一种基于可解释人工智能的残差表格网络模型，通过融合组织病理学图像和分子蛋白表达数据进行乳腺癌多模态诊断	首次结合组织病理学图像和分子蛋白表达数据进行多模态乳腺癌诊断，采用自适应组织感知高斯滤波、熵增强图分水岭分割和自适应海星优化等创新方法，并集成SHAP和LIME实现模型可解释性	未提及外部验证数据集和临床实际应用场景的测试结果	开发可解释的多模态人工智能模型用于乳腺癌精准诊断	乳腺癌组织病理学图像和分子蛋白表达数据	数字病理学	乳腺癌	组织病理学成像, 蛋白表达分析	CNN, 残差网络	图像, 表格数据	NA	Python	ResTab Net, 残差卷积块, 稠密层	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
2640	2025-11-26	Artificial intelligence in protein-based detection and inhibition of AMR pathways 2025-Nov-25, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00710-4 PMID:41286386	综述	本文综述了人工智能在抗微生物耐药性相关蛋白质检测、结构表征和抑制剂设计中的应用框架	系统整合了AI在AMR蛋白质功能注释、结构预测、分子对接、生物标志物识别和抑制剂设计等多个环节的最新工具与方法	作为综述文章，未涉及具体实验验证和性能比较分析	抗微生物耐药性(AMR)的高通量监测和精准干预策略开发	抗性相关蛋白质、耐药基因、抑制剂分子	生物信息学，计算生物学	抗微生物耐药性感染	质谱分析，分子对接，分子动力学模拟，宏基因组测序	深度学习，图神经网络，自然语言处理，大型语言模型，变分自编码器，生成对抗网络，扩散模型	蛋白质序列，蛋白质结构，质谱数据，宏基因组数据，科学文献文本	NA	TensorFlow，PyTorch	DeepGO，DeepGOPlus，DeepGO-SE，PFresGO，DPFunc，ProtENN，GraphSite，GrASP，AlphaFold，RoseTTAFold，ProtGPT-2，ESMFold，DeepNovo，Casanovo，Prosit，DeepARG，HMD-ARG，BacEffluxPred，DeepInteract，Pred_PPI，PLIP，DeepAIPs-Pred，DeepAIPs-SFLA，SBSM-Pro，Deep Stacked-AVPs，pNPs-CapsNet	NA	NA