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
4201	2026-07-13	ChatGPT, Bard, and Bing Chat Are Large Language Processing Models That Answered Orthopaedic In-Training Examination Questions With Similar Accuracy to First-Year Orthopaedic Surgery Residents 2025-03, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.08.023 PMID:39209078	研究论文	评估三种大语言模型（ChatGPT、Bard和Bing Chat）在骨科住院医师培训考试中的表现，并与不同年级住院医师的准确率进行比较	首次比较三种主流大语言模型与骨科住院医师在标准化考试上的表现，并建立AI在骨科领域知识水平的基线	未使用图像等补充信息，且AI模型表现与人类对比仅限于考试题目，未涉及临床实际应用场景	评估大语言模型在骨科诊断和治疗方面的知识掌握程度，为未来AI在骨科临床支持中的应用提供参考	三种大语言模型（ChatGPT、Bard、Bing Chat）、医学生、不同年级骨科住院医师	自然语言处理	骨科疾病	NA	大语言模型	文本（骨科考试题目）	420道骨科住院医师培训考试题目（OITE）	NA	GPT-3.5、Bard原生架构、Bing Chat原生架构	准确率	NA
4202	2025-10-07	Editorial Commentary: Thoughtful Application of Artificial Intelligence Technique Improves Diagnostic Accuracy and Supportive Clinical Decision-Making 2025-03, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.12.009 PMID:39675394	评论	探讨人工智能技术在医学影像诊断中的合理应用及其对临床决策的支持作用	强调AI技术需要根据具体临床问题量身定制，提出分步整合和透明化应用的实施路径	未提供具体技术实现细节或临床验证数据	促进AI技术在骨科医学影像领域的合理应用和临床整合	骨科医学影像AI应用	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
4203	2026-07-13	Ethical and security challenges in AI for forensic genetics: From bias to adversarial attacks 2025-03, Forensic science international. Genetics DOI:10.1016/j.fsigen.2025.103225 PMID:39874746	研究论文	探讨人工智能在法医遗传学中面临偏见与对抗攻击等伦理与安全挑战	通过模拟场景证明人工智能方法（如深度学习）在法医遗传学两个常见应用（生物地理祖先预测和亲缘推断）中可能导致误判，揭示其黑箱特性带来的伦理与安全风险	仅采用模拟场景作为概念验证，未使用真实法医案例数据或进行实际系统漏洞测试	评估人工智能方法在法医遗传学中的潜在偏见、责任性与对抗性攻击等风险，强调严格评估与伦理监督的必要性	法医遗传学中的生物地理祖先预测和亲缘推断两个应用场景	机器学习	NA	NA	深度学习, 机器学习	模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
4204	2026-07-13	Medical Imaging Applications Developed Using Artificial Intelligence Demonstrate High Internal Validity Yet Are Limited in Scope and Lack External Validation 2025-02, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.01.043 PMID:38325497	综述	这篇综述评估了人工智能在运动医学影像中的应用，发现模型具有高内部效度但缺乏外部验证且范围有限	系统性地评估了深度学习模型在运动医学领域的临床影响得分，并指出了外部验证不足的问题	仅纳入55项研究，且多数模型缺乏外部验证，临床适用性评分低（平均2分，满分5分）	回顾深度学习在运动医学影像应用中的概念和定义，并识别知识转化差距	运动医学影像深度学习模型的研究文献	计算机视觉	运动医学疾病	磁共振成像、X光摄影、超声、计算机断层扫描	深度学习模型	影像	55项研究	NA	NA	ROC曲线下面积	NA
4205	2026-07-13	"Patients Aren't Datasets": Generating Return on Investment via Automation, Responsibly 2025, Frontiers of health services management DOI:10.1097/HAP.0000000000000237 PMID:41292082	评论	探讨如何在医疗健康领域通过自动化技术（如机器学习、生成式AI和深度学习）负责任地实现投资回报	强调在利用患者数据进行AI训练以产生投资回报时需平衡数据隐私、合规性和风险管理的责任策略	未具体说明定量评估结果或技术方案的局限性，仅提出框架性讨论	分析AI和新兴技术在医疗健康中实现投资回报的责任策略，包括数据货币化、护理加速和成本降低	美国医疗健康系统中的自动化技术应用、患者数据及利益相关者	机器学习	非特定疾病	NA	机器学习模型、生成式AI模型、深度学习模型	患者数据	NA	NA	NA	投资回报率	NA
4206	2026-07-13	Predicting Adherence to Computer-Based Cognitive Training Programs Among Older Adults: Study of Domain Adaptation and Deep Learning 2024-09-16, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/53793 PMID:39283346	研究论文	利用深度学习和领域自适应技术预测老年人坚持计算机化认知训练程序的情况	首次使用领域自适应技术预测老年人对认知训练程序的日常依从性	NA	提高预测依从性中断的准确性，以开发定制化依从支持系统，促进老年人参与认知训练	老年参与者	机器学习	老年疾病	深层卷积神经网络、领域自适应、Gramian角场	深度卷积神经网络	时间序列	来自两项认知训练干预研究的数据	NA	深层卷积神经网络	准确率	NA
4207	2026-07-13	Markerless Motion Capture to Quantify Functional Performance in Neurodegeneration: Systematic Review 2024-08-06, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/52582 PMID:39106477	综述	系统综述无标记运动捕捉技术在神经退行性疾病中量化功能表现的应用	首次系统全面地探讨无标记运动捕捉技术使用全身追踪量化痴呆、轻度认知障碍和帕金森病患者的运动与功能表现，并评估其临床潜力	纳入的研究主要集中在步态分析，缺乏对日常生活活动的评估；仅有6项研究进行了与金标准运动捕捉模型的严格对比；临床实用性仍需进一步验证	调查无标记运动捕捉技术在量化神经退行性疾病患者功能表现中的应用情况	痴呆、轻度认知障碍和帕金森病患者	machine learning	痴呆、轻度认知障碍、帕金森病	深度摄像头、标准视频摄像头、手机摄像头	深度学习模型	视频	26项符合条件的研究	NA	NA	NA	NA
4208	2026-07-13	Assessment of image quality and diagnostic accuracy for cervical spondylosis using T2w-STIR sequence with a deep learning-based reconstruction approach 2024-08, 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/s00586-024-08409-0 PMID:39007984	研究论文	评估基于深度学习重建的T2w-STIR序列在颈椎病MRI中的图像质量和诊断准确性	首次将深度学习重建（DLR）技术应用于3.0T颈椎快速MRI的T2w-STIR序列，显著提升图像质量并缩短扫描时间	NA	探讨深度学习重建处理在3.0T颈椎快速MRI图像中提升图像质量、保持观察者间一致性及提高疾病诊断效能的潜力	71名志愿者的颈椎MRI图像	机器学习	颈椎病	MRI	深度学习重建模型	图像	71名志愿者	NA	NA	质量指标中位数, 观察者间一致性	NA
4209	2026-07-13	Multinational External Validation of Autonomous Retinopathy of Prematurity Screening 2024-04-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.0045 PMID:38451496	研究论文	验证基于人工智能的自主早产儿视网膜病变筛查系统在 multinational 外部数据集中的性能	首次在多个国家的独立外部数据集上验证自主AI筛查ROP的有效性，并证明其检测type 1 ROP的完美灵敏度	仅使用两个外部数据集，且每个数据集的注释可能基于专家评估而非金标准	评估自主AI系统检测超过轻度ROP和type 1 ROP的准确性	早产儿视网膜病变的视网膜检查图像	计算机视觉	早产儿视网膜病变	深度学习影像处理	CNN	眼底图像	训练：843名婴儿2530次检查；外部验证：SUNDROP 1545名婴儿6245次检查，AECS 2699名婴儿5635次检查	NA	NA	AUROC, 灵敏度, 特异度	NA
4210	2026-07-12	High confidence Raman spectroscopy of tumor biomarker proteins through experimental and theoretical cross-validation 2026-Aug-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127748 PMID:41863219	研究论文	提出一种基于实验与理论交叉验证的高置信度拉曼光谱方法，用于肿瘤生物标志物蛋白检测	结合超滤纯化实验与第一性原理密度泛函理论计算，实现实验光谱与理论光谱的相互验证，并通过理论-实验交叉验证提升AI蛋白质分类准确率7.62%	仅针对乳腺癌的四种肿瘤生物标志物蛋白进行验证，且需要高计算资源进行DFT理论计算，可能限制其在大规模应用中的效率	开发一种快速、准确且低成本的肿瘤生物标志物蛋白检测方法，用于癌症筛查和组织活检病理诊断	四种乳腺癌肿瘤生物标志物蛋白	机器学习	乳腺癌	拉曼光谱, 密度泛函理论, 超滤纯化	深度学习模型（文中未明确具体类型）	拉曼光谱数据	四种蛋白质样品	NA	NA	准确率	需要高计算资源进行DFT计算（未具体说明GPU型号）
4211	2026-07-12	Hierarchical attention-assisted feature pyramid network with Variational Sparse Autoencoder for cancer classification using gene data 2026-Aug, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2026.109005 PMID:41861429	研究论文	提出一种结合分层注意力辅助特征金字塔网络与变分稀疏自编码器的癌症基因分类方法	创新地将稀疏感知表征学习、结构诱导空间嵌入与分层多尺度注意力融合在一个框架中，并使用改进梯度下降优化超参数	未提及	提高基于基因表达数据的癌症分类性能	基因表达数据中的癌症类型分类	机器学习	癌症	基因表达数据降维与图像转换	变分稀疏自编码器（VSAE）、分层注意力辅助特征金字塔网络（HA-FPN）	基因表达数据	两个公开数据集	NA	VSAE、HA-FPN	准确率、精确率、召回率、F1分数	NA
4212	2026-07-12	Enhancing the accuracy of seawater intrusion vulnerability assessment using a hybrid GALDIT framework in tropical low-lying coastal settings 2026-Jul, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.119585 PMID:41861586	研究论文	提出一种结合GALDIT框架与混合深度学习技术的海水入侵脆弱性评估方法，并在热带低洼沿海地区验证了其准确性	首次大规模应用CNN-XGBoost混合模型进行海水入侵脆弱性评估，通过集成土壤介质和井密度层改进GALDIT框架，并使用AHP和Wilcoxon符号秩检验优化参数权重与排序	传统GALDIT和修改后的Mod-GALDIT模型无法充分捕捉海水入侵的非线性空间复杂性，且研究可能受限于特定区域（奥里萨邦沿海）的数据和条件	提高热带低洼沿海地区海水入侵脆弱性评估的准确性，为地下水枯竭、盐分入侵和沿海水管理提供稳健解决方案	奥里萨邦沿海区域的海水入侵脆弱性	机器学习	NA	NA	CNN, XGBoost	空间数据（地理层、水文数据）	NA	NA	CNN, XGBoost	AUC, R值	NA
4213	2026-07-12	Artificial intelligence-based prediction of boar reproductive fitness and health: Current status in research and practice 2026-Jun, Animal reproduction science IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.anireprosci.2026.108172 PMID:41861691	综述	本文综述了人工智能和机器学习在公猪繁殖健康评估中的研究与实践现状，重点介绍了基于成像数据（如流式细胞术、CASA）和光谱技术（如拉曼光谱、近红外）的精液质量预测方法，以及在实际生产中的应用	系统总结了AI/ML技术从传统精液描述性评估向预测性、精确化、整体性繁殖管理转变的进展，涵盖了超声灰度分析、跛行检测和精液运输监控等新应用领域	数据标准化不足、模型可解释性差、经济可行性受限是当前主要挑战	总结AI和ML技术在公猪繁殖能力和健康预测方面的创新与应用，推动猪业繁殖管理的转型	公猪（boar）精液质量、繁殖健康相关数据（如精子形态、活力、运输过程等）	机器学习	NA	深度学习方法应用于成像数据（流式细胞术、CASA）、拉曼/近红外光谱、超声灰度分析	深度学习模型（如CNN等）、机器学习模型	图像数据（成像流式细胞术、CASA图像）、光谱数据、超声图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
4214	2026-07-12	Reliability of Rectus Femoris Ultrasound Measurements and Relationship With Truncal Muscle Mass in Healthy Individuals Using Concurrent CT Measurements as the Reference Standard: A Pilot Study 2026-Jun-01, Ultrasound quarterly IF:0.7Q4 DOI:10.1097/RUQ.0000000000000737 PMID:41860417	研究论文	评估健康个体中股直肌超声测量的可靠性及其与CT躯干肌质量的关系	首次评估自动与手动超声测量方法的一致性，并结合深度学习和CT参考标准验证超声在肌质量评估中的可靠性	样本量较小（40例），仅针对健康肝脏捐献者，相关性较弱，可能限制临床推广	评估股直肌超声测量（横截面积和剪切波弹性成像）的可靠性，并探索其与CT躯干肌质量的关系	40名接受腹部CT的健康活体肝脏捐献者	机器学习	NA	超声成像，CT成像，深度学习	深度学习模型	图像（超声和CT图像）	40名健康活体肝脏捐献者	NA	NA	组内相关系数，Dice系数，皮尔逊相关系数，调整R²	NA
4215	2026-07-12	Foodie traps within facebook cannabis promotional posts: Deploying multimodal deep learning AIs to monitor audience engagement 2026-Jun-01, Drug and alcohol dependence IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.drugalcdep.2026.113128 PMID:41861608	研究论文	利用多模态深度学习AI分析Facebook上大麻推广帖子中的视觉策略与观众互动的关系	首次结合多模态大型语言模型（LLaVA和GPT-4o）系统分析社交媒体大麻广告的视觉线索与受众参与度的关联，揭示食物线索和特定颜色（红、黄、橙）对互动的显著影响	未提及样本的全面代表性及因果推断的可能性，可能存在平台特异性或时效性限制	监测大麻促销内容对青少年和年轻成人的暴露风险，并为公共卫生与监管政策提供依据	Facebook平台2021至2022年间的大麻促销帖子及其视觉内容	自然语言处理, 计算机视觉	NA	多模态深度学习	多模态大型语言模型	图像, 文本	Facebook帖子数据集，涵盖2021年至2022年期间	NA	LLaVA, GPT-4o	NA	NA
4216	2026-07-12	Independent evaluation of deep learning models for detecting focal cortical dysplasia 2026-May, Epilepsy research IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.eplepsyres.2026.107778 PMID:41861767	研究论文	独立评估三种深度学习工具在磁共振图像中检测局灶性皮质发育不良的性能	首次对三种最先进的FCD检测工具（DeepFCD、MELD分类器和MELDGraph）进行独立评估，并校准DeepFCD的预测阈值以提高特异性	深度学习模型在FCD诊断中的准确性、可靠性和可解释性有限，测试-重测一致性较低	评估深度学习模型在FCD诊断中的临床应用潜力	局灶性皮质发育不良（FCD）病变	计算机视觉, 机器学习	癫痫	MRI	深度学习	磁共振图像	101名FCD阳性癫痫患者和101名FCD阴性癫痫患者，共21人进行重复MRI扫描	NA	DeepFCD, MELD分类器, MELDGraph	准确率, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, Dice系数	NA
4217	2026-07-12	Multifunctional Flexible Sensor with Bionic Micro-Nano Hierarchical Structure for Dual-Mode Pressure and Temperature Sensing 2026-May, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.73163 PMID:41858305	研究论文	提出一种受生物启发的多功能柔性传感器，具有微纳分级结构，可实现压力和温度双模式传感	模仿蚂蚁、蜘蛛、蚊子和荷叶的生物结构，设计微纳分级结构，同时实现高疏水性和压力温度双模传感，且传感器性能优异	未提及	开发一种多功能柔性传感器，用于压力和温度双模式传感，并应用于医疗健康、智能机器人和人机交互	多功能柔性传感器	机器学习	NA	MXene涂覆三聚氰胺泡沫和碳纳米管/聚偏氟乙烯纳米纤维膜制备	深度学习	图像	NA	NA	NA	压力灵敏度、温度灵敏度、响应时间	NA
4218	2026-07-12	LiBRe: A Ligand-Aware Sequence-Based Binding Residue Prediction Model for Virtual Screening 2026-Apr-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02883 PMID:41856929	研究论文	提出一个名为LiBRe的配体感知序列结合残基预测模型，用于虚拟筛选	显式结合蛋白质序列残基级信息和配体信息进行结合残基预测，显著优于现有序列和结构基线方法	NA	开发一种能考虑配体信息的序列结合残基预测模型，提升虚拟筛选和药物发现中的性能	蛋白质-配体结合残基	机器学习	NA	NA	深度学习模型	蛋白质序列和配体信息	NA	NA	NA	NA	NA
4219	2026-07-12	Leveraging Residual Graph Convolutional Networks with Cross-Attention Mechanisms for High-Accuracy Protein Function Prediction 2026-Apr-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00101 PMID:41861353	研究论文	提出RCHGO框架，利用残差图卷积网络和交叉注意力机制从蛋白质序列预测基因本体注释	创新性地融合残差图卷积网络与交叉注意力机制，分别利用手工特征和蛋白质语言模型特征进行决策级融合，实现了蛋白质功能的高精度预测	未明确说明局限性	开发一种从蛋白质序列直接推断基因本体注释的高精度深度学习方法	1,493个非冗余蛋白质	机器学习	NA	蛋白质语言模型	残差图卷积网络, 交叉注意力机制	蛋白质序列	1,493个非冗余蛋白质	NA	残差图卷积网络, 交叉注意力机制	准确率, 精确率, 召回率, F1值, AUC	NA
4220	2026-07-12	Predicting Recurrence and Outcomes After Stressor-Associated Atrial Fibrillation Using ECG-Based Deep Learning 2026-Apr-07, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.125.047146 PMID:41859908	研究论文	利用心电图深度学习模型预测应激相关房颤复发及预后	首次将基于心电图的AI模型用于评估应激相关房颤的复发风险，并验证其优于传统临床因素模型	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；ECG模型基于既往验证，未在外部数据集中独立验证	评估心电图深度学习模型预测应激相关房颤患者房颤复发风险的能力	住院期间出现应激相关房颤的心内科及初级保健患者	机器学习	心血管疾病（房颤）	心电图（ECG）	深度学习模型（AI模型）	心电图信号数据	3371名应激相关房颤患者	NA	NA	AUC（ROC曲线下面积）	NA