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
2841	2026-08-28	Exploring the link between intravoxel incoherent motion measured brain diffusivity during wakefulness and sleep macrostructure in the elderly 2026-Sep, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.122096 PMID:42392341	研究论文	本研究探讨老年人在清醒状态下脑组织扩散率与睡眠宏观结构及身体活动水平之间的关联。	首次将IVIM MRI与睡眠宏观结构及身体活动水平联系起来，并使用深度学习Transformer估计器计算IVIM参数。	样本量较小（19名健康老年人），且为观察性研究，无法确定因果关系。	探索IVIM指标与睡眠质量及身体活动水平之间的关系，以揭示睡眠与脑清除机制的联系。	19名健康老年人（平均年龄72.2±5.0岁）	医学影像学	老年疾病	扩散加权磁共振成像（IVIM MRI）	Transformer	MRI图像、睡眠脑电图、身体活动数据	19名健康老年人	PyTorch	Transformer	NA	NA
2842	2026-08-28	Fully automated AI-based digital workflow for orbital fracture mirroring: A multicenter approach 2026-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2026.104637 PMID:42418924	研究论文	本研究开发并验证了一种全自动、基于AI的数字工作流程，用于眼眶骨折镜像，整合深度学习分割和算法镜像，以提高手术规划的效率与可重复性。	首次提出结合深度学习分割与PCA-ICP镜像算法的全自动工作流程，并在多中心数据集上验证其临床适用性，减少人工操作依赖，标准化重建流程。	研究未详细讨论不同CT扫描参数对分割性能的影响，以及算法在极端骨折或复杂病理病例中的表现；还需临床前瞻性验证。	开发并验证一个全自动的AI工作流程，实现眼眶骨折的自动分割与镜像，以改善手术规划的效率和可靠性。	502例颅部CT扫描数据，来自德国、罗马尼亚和美国的多中心数据集。	计算机视觉	眼眶骨折	CT成像	3D nnU-Net	医学影像（CT扫描）	502例颅部CT扫描	NA	nnU-Net	Dice相似系数、平均表面距离、Hausdorff距离、角偏差	NA
2843	2026-08-28	Deep Learning Reconstruction Versus Hybrid Iterative Reconstruction for Acute Cerebral Infarction Detection on 135 kVp Non-Contrast Brain CT 2026-Sep, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-026-01661-5 PMID:42043547	研究论文	本研究比较了深度学习重建（DLR）与混合迭代重建（Hybrid IR）在135 kVp非对比脑CT图像质量及急性脑梗死检测中的表现。	首次在135 kVp非对比脑CT中评估DLR对急性脑梗死检测的潜在优势，并采用患者和区域两种分析方法评估敏感性。	样本量有限（81例），且为单中心研究，可能限制结果的普遍性；DLR的临床价值需进一步多中心验证。	评估DLR相比混合迭代重建在薄层脑CT中降低噪声、提高对比度噪声比及改善急性脑梗死检测敏感性的效果。	急性脑梗死患者与非梗死对照的脑CT图像，共81例，其中39例有急性梗死，42例无梗死。	计算机视觉，医学影像	急性脑梗死，脑血管疾病	CT成像，深度学习重建，混合迭代重建	深度学习模型（DLR）	医学图像（CT）	81例患者的脑CT图像，每例均进行DLR和Hybrid IR重建	未提及（可能为专有框架）	未明确说明，但一般DLR基于卷积神经网络	图像噪声，对比度噪声比，敏感性（患者及区域分析）	未提及
2844	2026-08-28	A multi-task deep learning model for quality control of periapical radiographs: simultaneous technical error classification and quality grading 2026-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twag021 PMID:42139199	研究论文	开发了一个多任务深度学习模型，用于根尖周X光片的自动化质量控制，同时进行技术错误分类和质量分级。	首次将多任务学习应用于根尖周X光片的质量控制，同时进行六种常见技术错误的多标签分类和按两个标准（NRPB和CGDent）的分级质量评估，并展示了显著的效率提升。	未明确提及局限性，但可能包括数据集来自两中心、依赖特定影像设备等。	自动化根尖周X光片的质量控制，提高效率并标准化质量保证流程。	根尖周X光片，包括3510张来自两个中心的影像。	计算机视觉	牙科疾病	放射影像	卷积神经网络和变换器架构	图像	3510张根尖周X光片	未指定	EfficientNet	ROC-AUC、敏感性、特异性、精确度、准确率、F1分数	未指定
2845	2026-08-28	Mantle cell lymphoma artificial intelligence prognostic index using hematoxylin and eosin histology 2026-Sep, Leukemia IF:12.8Q1 DOI:10.1038/s41375-026-03036-8 PMID:42414604	研究论文	介绍了一种名为MAIPI的深度学习算法，该算法仅利用套细胞淋巴瘤（MCL）患者的苏木精-伊红（H&E）染色组织切片图像来评估患者预后。	首次提出仅基于H&E图像、无需分子检测或专家病理学家评估即可独立预测MCL患者预后的深度学习指数MAIPI；算法能自动选择感兴趣区域，且其预后信息独立于已有的MIPI和Ki67指标。	未在摘要中明确提及，但可能受限于训练和验证队列的特定治疗背景（如是否含ibrutinib）及样本量。	开发一种仅基于常规H&E组织学图像、无需分子检测或专家评估，即可为MCL患者提供预后信息的深度学习工具，以辅助早期风险分层和治疗决策。	套细胞淋巴瘤（MCL）患者的诊断活检H&E图像及其临床结局数据。	数字病理学	套细胞淋巴瘤（血液恶性肿瘤）	苏木精-伊红（H&E）染色组织病理学成像	深度学习算法（可能是卷积神经网络CNN，但摘要未明确具体类型）	病理组织切片图像（H&E图像）	训练集包含来自临床试验的428例MCL患者；独立验证集包含140例接受免疫化疗（±ibrutinib）的患者	未明确，但可能基于深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow），因摘要未提及，故标记为NA	未明确具体架构，可能为基础深度学习模型，因摘要未提及，故标记为NA	未明确具体指标，可能包括生存分析指标（如C指数、时间依赖性AUC等），因摘要未提及具体指标，故标记为NA	未明确提及，故标记为NA
2846	2026-08-28	Predictive Modeling of Coronary Artery Disease Using Color Fundus Photography-Based Features of Retinal Vasculature 2026-Sep, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-026-01444-8 PMID:42470520	研究论文	本研究首次利用同次就诊的彩色眼底照片特征与冠状动脉造影结果，通过机器学习评估冠心病预测能力	首次同时使用可解释的眼底血管特征和同次冠状动脉造影结果作为终点，利用SHAP分析揭示特征重要性	CFP特征对冠心病分类的预测性能改善有限，需要复杂建模和进一步方法论改进	评估基于眼底血管的CFP特征在冠心病预测中的效能及其局限性	冠状动脉疾病患者眼底血管特征及冠状动脉造影结果	机器学习	冠心病	彩色眼底摄影	机器学习模型	图像	632名患者（1293只眼睛），从977名筛选患者中选出	NA	NA	AUROC, AP, Brier score, NRI, IDI	NA
2847	2026-08-28	The Role of Machine Learning and Artificial Intelligence in Enhancing Critical Care Nursing Practice: A Scoping Review 2026-Sep, Nursing in critical care IF:3.0Q1 DOI:10.1111/nicc.70629 PMID:42638190	综述	本文通过范围综述全面探讨了人工智能和机器学习在重症监护护理中的应用现状，涵盖决策支持系统、预测分析、工作流自动化和患者参与工具，并识别出五个关键主题和存在的实施差距。	虽然不声称绝对新颖，但该综述在单一证据综合中同时映射了预测分析、临床决策支持、工作流自动化和实施挑战，填补了一个独特且及时的空白。	主要局限包括对长期结果、护士参与度和伦理实施方面的评估不足，且范围综述本身可能存在检索偏倚。	全面探索AI和ML在重症监护护理中的应用，重点关注决策支持、预测分析、工作流自动化和患者参与工具。	重症监护护理中的AI和ML应用，涉及决策支持系统、预测分析、工作流自动化和患者参与工具。	自然语言处理	重症监护相关疾病	NA	机器学习模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2848	2026-08-28	Clinical evaluation of novel deep learning-based auto-segmentation software: Utility and potential pitfalls 2026-Sep, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70757 PMID:42638554	研究论文	评估新型深度学习自动分割软件RatoGuide在真实临床病例中的准确性和潜在缺陷	使用包含非典型病例（如起搏器、SpaceOAR植入物、人工股骨头置换和单侧肺不张）的真实临床数据集，对商业自动分割软件进行严格验证，并结合剂量学评估揭示临床风险	单中心回顾性研究，样本量有限，且未涉及其他解剖部位或更多类型的伪影	验证深度学习自动分割软件在临床实践中的准确性和脆弱性，为临床实施提供指导	胸部和男性盆腔的放疗靶区和危及器官	数字病理学、医学影像	胸部肿瘤、盆腔肿瘤	深度学习自动分割	深度学习模型	CT图像	69例（胸部和男性盆腔病例），其中包含典型和非典型病例	NA	深度学习自动分割模型	Dice相似系数（DSC）、95百分位豪斯多夫距离（HD95）、视觉评估量表、剂量学评估	NA
2849	2026-08-28	Artificial intelligence in prior authorization and coverage decisions: A systematic review of methods, evidence gaps, and future implications for patient access 2026-Sep, Journal of managed care & specialty pharmacy IF:2.3Q3 DOI:10.18553/jmcp.2026.32.9.1135 PMID:42640127	综述	系统综述了人工智能在预先授权和覆盖决策中的应用，绘制了基于工作流程的AI应用图谱，并识别了方法、证据空白及对患者获取的潜在影响	首次将AI在预先授权中的应用基于工作流程进行系统性映射，并利用PROBAST-AI评估偏倚风险，填补了该领域整合综述的空白	仅纳入16项研究，存在高分析偏倚、通用性有限、验证不足和亚组报告不充分等问题，患者和提供者中心结果及长期影响评估稀少	系统梳理AI在预先授权工作流程中的应用，评估模型开发、验证、公平性和实施结果，以指导管理式医疗药学实践	AI在预先授权中的应用，包括流程各阶段（启动、提交、支付方审查、上诉、患者参与）	机器学习	NA	NA	规则系统、经典机器学习、深度学习、大语言模型、混合模型	行政预先授权数据集、合成数据集	16项研究	NA	NA	F1分数、精确率、准确率、召回率、AUC	NA
2850	2026-08-28	Engaging students in an AI-driven RNA drug design research project through a crowd science-infused learning approach 2026-Aug-27, Journal of microbiology & biology education IF:1.6Q2 DOI:10.1128/jmbe.00084-26 PMID:42339822	研究论文	本文介绍了一项结合群体科学教学法的五天非湿实验室工作坊，让本科生和研究生参与AI驱动的siRNA抗病毒药物设计深度学习模型开发。	首次将学生作为直接贡献者融入真实的深度学习平台用于抗病毒RNA治疗设计，采用群体科学教学模式区别于传统课程型本科生研究体验。	未提及具体局限性信息。	通过群体科学学习方法，将高级AI抗病毒药物设计项目转化为可扩展的学习体验，培养AI素养的生物医学科学家。	本科生和研究生课程学生，以及AI驱动的siRNA药物设计研究项目。	机器学习	病毒性疾病	深度学习	深度学习模型	文本	未提及具体样本数量。	NA	NA	NA	NA
2851	2026-08-28	An integrated deep learning and Bayesian computational method-based quantification of angiogenesis in the chick embryo model 2026-08-27, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d6ay00983b PMID:42504888	研究论文	开发了一种集成深度学习和贝叶斯计算方法的管道，用于定量估算鸡胚模型中的血管生成	将标准图像处理、深度学习和贝叶斯分层Gompertz高斯过程模型相结合，用于概率性血管长度预测，并针对YSM测定法的低信噪比特点设计了分析工具	未提及具体局限性	开发一种用于鸡胚实验数据的血管生成定量估算的集成深度学习方法	鸡胚卵黄囊膜模型中的血管生成	计算机视觉	肿瘤、糖尿病视网膜病变	图像处理、深度学习	深度学习模型、贝叶斯分层Gompertz高斯过程模型	图像	未提及具体样本数量	未提及	未提及	未提及	未提及
2852	2026-08-28	Classification of fermentation methods for white mulberry products using fluorescence spectroscopy combined with deep learning 2026-08-27, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d6ay00510a PMID:42506987	研究论文	本研究利用荧光光谱结合深度学习模型，对白桑葚产品的酵母发酵提取物、乳酸菌发酵提取物和水提取物进行分类识别，并验证了Informer模型的优越性能	首次将荧光光谱与深度学习模型（特别是Informer）相结合，用于化妆品原料中植物发酵提取物与传统水提取物的准确分类，克服了传统化学计量学和机器学习在非线性特征提取和泛化能力方面的不足	未提及局限性	开发一种高效且准确的识别方法，以区分植物发酵提取物和传统水提取物，确保化妆品原料的质量和安全性	白桑葚（Morus alba L.）的酵母发酵提取物、乳酸菌发酵提取物和水提取物	机器学习，光谱分析	不适用	荧光光谱法	Informer, PatchTST, Transformer, TCN, LSTM, CNN	荧光光谱数据	966个白桑葚样品（包括酵母发酵提取物、乳酸菌发酵提取物和水提取物）	未提及	Informer, PatchTST, Transformer, TCN, LSTM, CNN, SVM, PCA-LDA, PLS-DA	准确率（accuracy），精确率（precision），召回率（recall），F1分数	未提及
2853	2026-08-28	DeepMech: a machine learning framework for chemical reaction mechanism prediction 2026-Aug-26, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d6sc02809h PMID:42427989	研究论文	提出DeepMech，一种基于图神经网络的可解释机器学习框架，用于预测化学反应的逐步机理，并构建了ReactMech数据集。	引入模板化机械操作（TMOp）实现逐步机理预测，结合原子和键级别的注意力机制，优先考虑反应性而非序列语法，且具有较强的可解释性和泛化能力。	依赖高质量标注数据，可能对未见催化剂、配体或机理类别的外推存在局限，且未明确讨论计算资源需求。	开发一种数据驱动的深度学习方法，实现从第一原理预测完整的化学反应机理，以加速机理理解和反应设计。	化学反应机理（CRMs），包括中间体和元步骤，应用于前生物化学、药物发现、材料科学等领域。	机器学习	不适用	不适用	图神经网络（GNN）	化学反应机理数据（结构数据）	ReactMech数据集包含约30,000个完整反应机理，共100,000个元素步骤。	PyTorch	图注意力网络（GAT）	准确率（accuracy）	不适用
2854	2026-08-28	Clinical validation pipeline of a deep learning model for segmenting and quantifying intracranial and ventricular volumes on computed tomography 2026-08-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49678-7 PMID:42637791	研究论文	本研究验证了基于3D架构的深度学习模型DeepCTE3D在CT扫描中分割和量化颅内体积及侧脑室体积的性能，并开发了用于生成真实结果的简化流程。	提出并验证了一种基于3D卷积神经网络的模型DeepCTE3D，用于CT图像中颅内和侧脑室体积的分割与量化，并开发了生成真实结果的简化流程。	未提及具体限制。	验证DeepCTE3D模型在CT扫描中分割和量化颅内体积和侧脑室体积的性能，并评估其临床适用性。	CT扫描中的颅内体积和侧脑室体积。	计算机视觉	不适用	计算机断层扫描（CT）	3D卷积神经网络（CNN）	图像（CT扫描）	包含多种患者人口统计和不同扫描仪型号的真实世界数据集，具体数量未提及	未提及	DeepCTE3D（基于3D架构的卷积神经网络）	相似性得分（如Dice系数等）	未提及
2855	2026-08-28	Developing and evaluating automated deep learning and human-in-the-loop vision-language systems for microplastic characterization 2026-Aug-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-67536-4 PMID:42637842	研究论文	本研究比较了基于EfficientNet-B0的深度学习分类器和基于Claude Vision API的视觉语言模型（VLM）在微塑料光学显微镜图像形态表征中的性能，并评估了人类在环（HITL）机制对VLM的改进效果	首次系统比较了特定领域的多任务深度学习分类器与通用视觉语言模型（VLM）在微塑料形态表征中的表现，并引入了人类在环（HITL）机制来增强VLM对模糊颗粒的分类能力，且将系统部署为免费网页应用	样本规模有限（约700张图像），且评估仅限于单一独立测试集，未涉及其他类型微塑料或不同成像条件	开发并评估用于微塑料形态表征的自动化深度学习分类器和人类在环视觉语言系统，以提供高效、可重复的表征工具	光学显微镜图像中的微塑料颗粒	计算机视觉	NA	光学显微镜成像	CNN, 视觉语言模型（VLM）	图像	约700张已标注的显微镜图像作为训练集，独立测试集未明确数量	Hugging Face Spaces	EfficientNet-B0, Claude Vision API	准确率, 宏平均精确率, 召回率, F1分数	NA
2856	2026-08-28	Deep learning differentiates myeloproliferative neoplasms and predicts JAK2 and CALR mutations from bone marrow smears 2026-Aug-25, Annals of hematology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s00277-026-07257-w PMID:42645155	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的注意力多实例学习模型，利用骨髓涂片全切片图像对骨髓增殖性肿瘤进行亚型分类并预测JAK2和CALR突变状态	首次利用骨髓涂片而非核心活检进行MPN的AI诊断，并采用自监督视觉基础模型提取特征	基于骨髓涂片的模型性能尚有限，且未纳入多模态数据整合	探索基于骨髓涂片的AI模型在MPN亚型分类和驱动突变预测中的应用潜力	骨髓涂片全切片图像	数字病理学	骨髓增殖性肿瘤	全切片成像	注意力多实例学习模型	图像	460张数字化骨髓涂片全切片图像	NA	自监督视觉基础模型、注意力多实例学习	ROC-AUC	NA
2857	2026-08-28	Uncovering hidden industrial wastewater discharges in urban rivers via deep learning-enhanced fiber-optic distributed acoustic sensing 2026-Aug-21, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2026.125534 PMID:42628670	研究论文	本研究提出了一种将光纤分布式声学传感与残差网络深度学习模型相结合的方法，用于检测和定位城市河流中隐蔽的工业废水排放口	首次将DAS技术与深度学习模型（ResNet）集成，实现对隐藏排污口的高精度检测和定位，达到米级精度，并能分析排放信号的频率特征	未提及具体限制，如环境噪声的多样性、模型泛化能力或实时部署的挑战	开发一种智能框架，利用深度学习和分布式声学传感，以检测、定位和表征城市河流中的隐蔽工业废水排放	城市河流中隐蔽的工业废水排放口，特别是隐蔽的纺织厂排污口	机器学习	NA	分布式声学传感（DAS）	残差网络（ResNet）	声学信号数据	未明确提及样本数量，但部署在一条中国河流中，用于训练和验证	NA	ResNet	识别准确率（超过92%）	未提及具体计算资源
2858	2026-08-28	Exploring deep learning potential to authenticate vegetable oils and detect fraud using a micro-spectroscopic technique and chemometrics 2026-08-20, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d6ay00555a PMID:42454456	研究论文	本研究利用便携式近红外微光谱技术结合化学计量学和机器学习方法，对初榨椰子油、椰子油、棕榈仁油和花生油进行真实性鉴别和掺假检测	采用便携式近红外微光谱仪（SCiO）结合多种化学计量学和机器学习模型，实现植物油分类和定量掺假检测的一体化方法	摘要中未提及具体局限性	开发快速、非破坏性的植物油真实性鉴别和欺诈检测方法	初榨椰子油、椰子油、棕榈仁油和花生油	机器学习	NA	近红外微光谱技术	KNN, LDA, SVM, 神经网络, PLSR	光谱数据	摘要中未明确样本数量	NA	KNN, LDA, SVM, 神经网络, PLSR	准确率, 决定系数	NA
2859	2026-08-28	A Bio-Inspired Framework for Reducing Appearance Bias Dominance and Framing Sensitivity in Chest X-Ray Classification 2026-Aug-20, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics11080595 PMID:42645312	研究论文	提出一种受生物启发的可解释且可靠的胸部X光分类框架，以减少外观偏差主导和框架敏感性，提高模型稳定性和平衡推理能力。	采用生物视觉原理（如图地分离、选择性注意和互补线索平衡使用）构建病理感知和因子感知的训练框架，并通过证据引导的反事实扰动模拟线索抑制分析来纠正病态行为，且不改变模型结构或增加推理成本。	未提供明确局限性信息。	通过纠正训练期间的病态行为和评估期间的模型行为，提高胸部X光分类的可解释性和可靠性。	胸部X光图像分类任务中的模型行为。	计算机视觉	胸部疾病（具体未指定）	NA	CNN	图像	NA	NA	DenseNet-121	F1分数	NA
2860	2026-08-28	Artificial intelligence-driven prediction of neoadjuvant chemotherapy response in adult patients with gastric cancer: a systematic review and meta-analysis 2026-08-19, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-111047 PMID:42624598	系统综述与荟萃分析	对人工智能模型在预测胃癌新辅助化疗反应方面的性能进行了系统综述和荟萃分析	首次系统性地评估人工智能模型在胃癌新辅助化疗反应预测中的性能，并使用PROBAST+AI工具评估模型质量和偏倚风险	证据确定性低至极低，研究存在高偏倚风险，外部验证有限，且研究地理分布集中（16/17来自中国）	评估人工智能模型预测胃癌新辅助化疗反应的性能，为临床决策提供依据	局部晚期胃癌成年患者	机器学习	胃癌	深度学习或非线性机器学习	人工智能模型（深度学习或非线性机器学习）	影像、病理和临床数据	纳入17项研究，涉及14个内部验证队列和10个外部验证队列	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积（AUC）	NA