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
3781	2025-12-12	A novel hybrid deep learning model using MEResNext for autism spectrum disorder detection 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108619 PMID:40834741	研究论文	本文提出了一种结合MoNet和ResNeXt的混合深度学习模型MEResNeXt，用于自闭症谱系障碍的检测	提出了一种名为DeSEHO的特征选择方法（结合双指数平滑和麋鹿群优化器），并构建了新型混合深度学习模型MEResNeXt	未提及模型在独立外部数据集上的验证情况，也未讨论计算复杂度或实时应用可行性	开发一种用于自闭症谱系障碍检测的混合深度学习方法	自闭症谱系障碍患者的数据	机器学习	自闭症谱系障碍	Yeo-Jhonson变换，双指数平滑，麋鹿群优化器	深度学习，混合模型	未明确说明（可能是医学或行为数据）	NA	NA	MEResNeXt（MoNet与ResNeXt的组合）	准确率，灵敏度，特异性	NA
3782	2025-12-12	LYnet: Computational identification of tumor T cell antigens using convolutional and recurrent neural networks 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108630 PMID:40876398	研究论文	本研究提出了一种名为LYnet的新型深度学习模型，用于准确预测肿瘤T细胞抗原，以改进癌症疫苗的开发	构建了一个结合一维卷积神经网络和双向长短期记忆层的混合架构，以同时捕捉局部基序模式和长程序列依赖性，并采用SMOTE-Tomek策略处理类别不平衡问题	未在更广泛、更多样化的独立数据集上进行验证，模型性能可能受限于训练数据的质量和代表性	开发一种高精度的计算模型，以改进肿瘤T细胞抗原的识别，从而促进更有效的治疗性癌症疫苗的开发	肿瘤T细胞抗原的氨基酸序列	生物信息学/计算生物学	癌症	深度学习，序列特征提取（AAindex, AAK-mer, CKSAAP/CKSAAGP, 理化组成向量）	CNN, LSTM	序列数据（氨基酸序列）	使用了LYnet基准数据集进行训练和10折交叉验证，并在两个独立基准集（TAP 1.0和iTTCA-RF）上进行评估	NA	一维CNN与双向LSTM的混合架构（LYnet）	AUC, 灵敏度, 特异性, MCC	NA
3783	2025-12-12	Diagnosis of leukemia using microarray analysis based on Hidden Markov Model and Random Convolutional Kernel Transform 2026-Feb, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108676 PMID:40946356	研究论文	本研究提出了一种结合生成对抗网络、隐马尔可夫模型和随机卷积核变换的深度学习模型，用于基于微阵列数据的白血病高精度诊断	首次将GAN（U-Net架构）用于生成白血病诊断相关的合成微阵列数据，并结合HMM进行特征排序与ROCKET方法进行分类，实现了对五种白血病亚型的高精度分类	未明确说明模型在独立外部验证集上的泛化性能，也未讨论计算复杂度和临床部署可行性	提高基于微阵列数据的白血病亚型诊断准确率	白血病患者的基因微阵列数据	机器学习	白血病	微阵列分析	GAN, HMM, ROCKET	基因表达数据	NA	NA	U-Net	准确率	NA
3784	2025-12-12	Beehive-entrance imaging and deep learning for real-time monitoring of Varroa destructor in apiculture 2026-Feb, Journal of invertebrate pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.jip.2025.108465 PMID:41057107	研究论文	本研究提出了一种基于蜂巢入口成像和深度学习的方法，用于实时监测蜜蜂中的瓦螨（Varroa destructor）	通过改造传统蜂巢并部署基于YOLOv5s的检测器，实现了在蜜蜂运动和环境光照变化下的实时瓦螨检测，并提供了经济可行的规模化部署方案	未明确提及模型在不同气候或蜂种间的泛化能力，以及长期运行中的维护挑战	开发一种实时、自动化的瓦螨监测系统，以支持可持续和数据驱动的养蜂实践	蜜蜂（Apis mellifera）及其寄生虫瓦螨（Varroa destructor）	计算机视觉	NA	蜂巢入口成像	CNN	图像, 视频	1,600张标注图像，补充了螨虫特写	NA	YOLOv5s	平均精度均值（mAP@0.5）	NA
3785	2025-12-12	Using Deep Learning With Few-Shot Learning to Improve Data Capture in Total Hip Arthroplasty Operative Notes 2026-Jan, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.06.008 PMID:40484056	研究论文	本研究评估了使用GPT-4结合少样本学习技术，从全髋关节置换术手术记录中提取植入物固定方式、技术使用和手术入路信息的可行性	首次将GPT-4与自定义少样本学习提示结合，应用于骨科手术记录的自动化数据提取，并生成临床分类的详细理由	研究为单中心试点，样本量有限（240份记录），且仅针对全髋关节置换术，未验证在其他手术或医疗场景的泛化能力	提高全髋关节置换术手术记录中关键信息的自动化提取准确性和效率，以支持大规模骨科数据登记和分析	全髋关节置换术的手术记录文本	自然语言处理	骨科疾病	少样本学习	GPT-4	文本	240份独特手术记录（来自38名外科医生，2011年11月至2024年3月）	NA	GPT-4	准确率, Flesch-Kincaid等级分数, 自BLEU分数, 字符级序列匹配率	NA
3786	2025-12-12	Systematic review and meta-analysis of artificial intelligence models for diagnosing and subphenotyping ARDS in adults 2026 Jan-Feb, Heart & lung : the journal of critical care IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.hrtlng.2025.09.017 PMID:41037977	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能模型在成人ARDS诊断和亚表型识别中的诊断性能与方法学质量	首次对人工智能模型在ARDS诊断和亚表型识别方面的研究进行了全面的系统综述和荟萃分析，并评估了其方法学质量及AI特定指标	研究存在高异质性，校准报告缺失较多，外部验证不足，亚表型研究仍处于探索阶段	评估人工智能模型在成人ARDS及其亚表型识别中的诊断性能和方法学质量	成人ARDS患者	机器学习	急性呼吸窘迫综合征	NA	深度学习, 机器学习	图像, 非图像数据	63项研究，共135,762名参与者	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUROC	NA
3787	2025-12-12	Classifying retinal degeneration using OCT and histological images in a rodent model for retinal degeneration by deep learning 2026-Jan, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110748 PMID:41241339	研究论文	本研究首次使用深度学习模型，结合OCT和组织学图像，对啮齿类动物视网膜变性模型进行分期分类，并从OCT图像预测视力	首次在临床前视网膜变性模型中，同时使用OCT和组织学图像进行分期分类，并实现从OCT图像预测视力功能	研究仅在RCS大鼠模型中进行，尚未在人类或其他物种中验证	利用深度学习对视网膜变性进行客观、准确的分期分类和功能预测	皇家外科医生学院（RCS）大鼠，一种广泛使用的视网膜变性模型	计算机视觉	视网膜变性	光学相干断层扫描（OCT），组织学成像	CNN	图像	35只大鼠，OCT图像62,070张，组织学图像16,306张	NA	ResNet18	准确率，F1分数，均方误差，平均绝对误差	NA
3788	2025-12-12	Deep Learning Approaches for Thrombosis Detection and Risk Assessment Via Ultrasound Imaging: A Scoping Review 2026-Jan, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.09.019 PMID:41136271	综述	本文是一篇范围综述，探讨了深度学习技术在超声成像中用于血栓检测和风险评估的应用现状	系统性地综述了深度学习在静脉、动脉和心脏血栓超声检测与风险评估中的应用，并识别了当前的研究趋势和未来方向	纳入研究的数据集和验证方法存在显著异质性，且缺乏标准化、可公开访问的数据集	调查深度学习技术如何应用于超声成像，以增强血栓的检测和风险评估	超声成像中的血栓，涉及静脉、动脉和心脏等不同血管环境	计算机视觉	心血管疾病	超声成像，包括B型超声、多普勒超声、血管内超声和经食道超声心动图	CNN, U-Net, ResNet, ANN	图像	NA	NA	卷积神经网络, U-Net, 残差神经网络, 人工神经网络	灵敏度, 特异度, 准确率, AUC	NA
3789	2025-12-12	Biomarker-Specific Test-Retest Repeatabilities of Microperimetry in Neovascular Age-Related Macular Degeneration 2026-Jan, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100978 PMID:41362358	研究论文	本研究评估了微视野检查在新生血管性年龄相关性黄斑变性患者中针对特定生物标志物的设备内和设备间重复性	首次结合深度学习量化OCT生物标志物，系统评估了不同光照条件下微视野检查的重复性及其与特定生物标志物的关联	样本量较小（20只眼），仅纳入nAMD患者，未包含健康对照组或其他视网膜疾病	评估微视野检查在nAMD患者中的重复性，并探究OCT生物标志物对重复性的影响	20名新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的20只眼	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	微视野检查，OCT成像，深度学习图像分析	深度学习模型	图像，功能测试数据	20只眼（来自20名nAMD患者）	NA	NA	Bland-Altman图，重复性系数，组内相关系数，混合效应模型P值	NA
3790	2025-12-12	Predicting Attainment of Clinically Important Difference in the Japanese Orthopaedic Association Back Pain Evaluation Questionnaire: A Comparison of Deep Learning and Machine Learning 2026-Jan-01, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005534 PMID:41066627	研究论文	本研究比较了三种人工智能模型（TabNet、深度神经网络和弹性网络惩罚逻辑回归）在预测日本骨科协会背痛评估问卷临床重要差异达成方面的能力	首次将TabNet等深度学习模型应用于预测背痛手术后功能改善的临床重要差异，并通过多中心数据进行训练和外部验证	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；样本量相对有限，且仅基于日本患者数据，可能影响模型的泛化能力	评估人工智能模型在预测腰椎手术后患者报告结局改善方面的准确性和可靠性	来自三个脊柱中心的1149名接受腰椎手术的患者	机器学习	背痛	患者报告结局测量（JOABPEQ和VAS评分）	TabNet, DNN, ENLR	结构化临床数据（包括年龄、性别、术前评分等）	1149名患者（训练集981名，外部验证集168名）	NA	TabNet, 深度神经网络, 弹性网络惩罚逻辑回归	AUC, 准确率	NA
3791	2025-12-12	Transformer-based deep learning architecture for multivariable radioactive source term inversion 2026-Jan, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2025.107835 PMID:41082808	研究论文	本文开发了一种基于Transformer的深度学习架构，用于多变量放射性源项反演，以支持核应急响应和后果评估	首次将Transformer架构结合贝叶斯优化应用于放射性源项的多变量反演，并通过特征消融分析揭示了高浓度监测点对反演的重要性	在耦合所有三个变量的场景中，释放高度的决定系数较低（0.72），表明模型在该变量上的反演性能有待提升	开发一种深度学习模型，用于准确估计放射性源项的多个变量（释放速率、高度和位置）	放射性源项的反演，包括释放速率、释放高度和释放位置	机器学习	NA	CALMET-LAPMOD耦合模型，Kincaid示踪实验验证	Transformer	模拟数据集	针对五种代表性场景系统构建的数据集，具体样本数量未明确说明	NA	Transformer	决定系数（R），平均距离误差，95%置信水平	NA
3792	2025-12-12	Long-term projections of global groundwater storage under future climate change scenarios using deep learning 2025-Dec-20, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.181043 PMID:41319536	研究论文	本研究利用深度学习模型预测未来气候变化情景下全球地下水储量的长期变化	首次采用气候诱导的AI模型结合CMIP6 SSPs情景，对全球GRACE地下水储量进行长期预测至2100年，并识别温度作为主导驱动因素	模型依赖于CMIP6情景假设，未考虑局部人为干预或极端事件突变影响	评估未来气候变化对全球地下水储量的影响，为可持续水资源管理提供依据	全球地下水储量变化	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	气候数据、GRACE卫星数据	全球范围数据	NA	NA	NRMSE, IOA	NA
3793	2025-12-12	Chronic liver disease classification using deep learning with SHAP-optimized hybrid features 2025-Dec-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113972 PMID:41362625	研究论文	本研究提出了一种基于深度神经网络（DNN）的预测框架，结合特征排序和基于投影的算法，用于准确检测慢性肝病，并通过SHAP增强模型可解释性	提出了一种新颖的预测框架，将深度神经网络与特征排名和投影算法集成，并应用SHAP提高模型可解释性，以识别影响预测的最重要特征	NA	开发一种准确高效的慢性肝病检测方法，以支持早期干预并改善患者预后	慢性肝病	机器学习	肝病	NA	DNN	NA	NA	NA	深度神经网络	准确率	NA
3794	2025-12-12	Methods for sample preparation and signal amplification in antibiotic detection using surface-enhanced Raman scattering 2025-Dec-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146294 PMID:40934785	综述	本文综述了利用表面增强拉曼散射（SERS）进行抗生素检测的样品制备和信号放大方法	探讨了SERS与预浓缩、放大、磁性富集及分子印迹聚合物等工具的独用或混合应用趋势，并指出SERS耦合固/液相萃取领域尚待探索，以及深度学习在解析复杂SERS谱带中的潜力	SERS耦合固/液相萃取的研究不足，需要兼容的纳米颗粒和新型纳米吸附剂	开发用于复杂基质中抗生素检测的先进预处理、分离和鉴别工具	抗生素	机器学习	NA	表面增强拉曼散射（SERS）	深度学习	拉曼光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
3795	2025-12-12	Artificial intelligence in panoramic radiography interpretation: a glimpse into the state-of-the-art radiologic examination method 2025-Dec-11, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b6173229 PMID:40272192	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8的深度学习模型，用于在来自不同设备和设置的全景X光片中准确检测和分割多种牙齿问题及解剖结构	开发了一个多类别诊断标注模型，能够同时检测和分割33种不同的牙齿状况和解剖结构，而现有研究通常单独处理这些条件	未明确说明模型在不同设备和设置下的泛化能力的具体测试范围，以及临床实际应用中的验证情况	开发一个深度学习模型，用于辅助医生在全景X光片解读中的临床实践	全景X光片	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	CNN	图像	NA	NA	YOLOv8	精确度, 灵敏度, F1分数	NA
3796	2025-12-12	Investigation of data-driven stopping power calibration of treatment planning x-ray CT from simulated sparse-view proton radiographies 2025-Dec-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae2418 PMID:41289688	研究论文	本研究探索了利用深度学习融合质子放射成像和治疗计划X射线CT数据，以改进质子停止功率相对水（RSP）校准的方法	首次应用深度学习融合质子放射成像和治疗计划CT数据来改进RSP校准，相比传统优化方法，在特定探测器类型上实现了更低的校准误差	研究基于模拟数据，假设质子轨迹为直线，且未在真实临床数据上进行验证	改进质子治疗计划中X射线CT到质子停止功率的校准，以减少范围不确定性	质子治疗计划中的患者RSP图	医学影像分析	NA	蒙特卡洛模拟，质子放射成像	深度学习神经网络	模拟的X射线CT图像和质子放射成像数据	NA	NA	学习原始对偶（LPD）架构	中位数绝对百分比误差	NA
3797	2025-12-12	High-throughput atomic force microscopy measurements reveal mechanical signatures of cell mixtures for liquid biopsy 2025-Dec-11, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr04346h PMID:41347355	研究论文	本研究利用高通量原子力显微镜结合深度学习模型，揭示了混合循环肿瘤细胞的独特机械表型，以提高液体活检的灵敏度	首次将高通量原子力显微镜单细胞压痕检测与深度学习实时识别技术结合，用于构建混合循环肿瘤细胞的机械特征，实现自主高通量测量	方法依赖于光学亮场图像识别，可能受图像质量影响；实验在共培养细胞和血液样本中验证，但临床大规模应用仍需进一步测试	提高循环肿瘤细胞检测的灵敏度，以推进液体活检在肿瘤诊断和治疗中的应用	混合循环肿瘤细胞、共培养的贴壁细胞	数字病理学	癌症	原子力显微镜、微流控细胞分选	深度学习模型	图像	大量细胞（具体数量未明确说明）	NA	NA	NA	NA
3798	2025-12-12	Cervical sagittal alignment after multilevel ACDF: correction goes along with loss of compensation 2025-Dec-11, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09653-8 PMID:41372658	研究论文	本研究通过回顾性分析，探讨了多节段前路颈椎间盘切除融合术（ACDF）对颈椎矢状面排列及代偿机制的影响	首次利用深度学习模型量化分析多节段ACDF前后颈椎矢状面参数的变化，并揭示了手术节段前凸与未融合节段及上颈椎代偿机制之间的负相关关系	研究为回顾性设计，证据等级为IV级，可能存在选择偏倚，且未长期随访评估远期稳定性	明确多节段ACDF手术对颈椎矢状面排列和代偿机制的改变	因颈椎病接受2-3节段ACDF手术的290名患者	数字病理学	颈椎病	深度学习模型分析	深度学习模型	医学影像（X光片）	290名患者	NA	NA	NA	NA
3799	2025-12-12	Enhancing total knee replacement prediction: a longitudinal joint space radiomic model integrated with clinical symptoms 2025-Dec-11, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004427 PMID:41376347	研究论文	本研究开发并验证了一个结合关节间隙影像组学特征与临床症状的纵向模型，用于预测4年内需要进行全膝关节置换术的风险	首次将关节间隙影像组学特征与临床症状评分整合到一个纵向预测模型中，用于预测全膝关节置换术	研究样本仅来自骨关节炎倡议队列，模型在外部队列中的泛化能力有待验证	开发一个能够准确预测4年内需要进行全膝关节置换术的集成模型	患有症状性膝骨关节炎但基线时未进行全膝关节置换的患者膝关节	数字病理学	骨关节炎	MRI, 深度学习, 机器学习	深度学习, 机器学习	MRI图像, 临床评分数据	442个膝关节（来自骨关节炎倡议队列），共1227次膝关节MRI扫描	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, 比值比	NA
3800	2025-12-12	Efficacy of a virtual bronchoscopic navigation system improved by deep learning for biopsy of peripheral lung lesions: a single-center randomized controlled trial 2025-Dec-11, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004391 PMID:41376368	研究论文	本研究通过一项单中心随机对照试验，比较了经深度学习改进的虚拟支气管镜导航系统（SARS-pro）与原始VBN系统在周围型肺病变活检中的诊断阳性率	首次将深度学习技术应用于改进虚拟支气管镜导航系统，以重建2-3毫米的小气道树，从而提高对周围型肺病变的活检引导准确性	单中心研究，样本量相对较小（95例），研究时间范围有限（2023年8月至2024年12月）	比较改进的SARS-pro系统与原始VBN系统在周围型肺病变活检中的诊断效果	年龄≥18岁、有一个或多个周围型肺病变的患者	数字病理学	肺癌	虚拟支气管镜导航，深度学习	深度学习模型	医学影像数据	95名符合条件的受试者（全分析集），92名受试者（符合方案集）	NA	NA	诊断阳性率	NA