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
461	2026-02-05	Machine-Learning for Phenotyping and Prognostication of Myocardial Infarction and Injury in Suspected Acute Coronary Syndrome 2024-Sep, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2024.101011 PMID:39372465	研究论文	本研究开发了机器学习模型，用于对疑似急性冠脉综合征患者的心肌损伤和梗死进行数字表型分析，并预测30天内的死亡或心肌梗死事件	首次利用机器学习和深度学习模型，根据第四版通用心肌梗死定义，对疑似ACS患者进行心肌损伤和梗死的数字表型分析，并预测短期临床结局	模型需要在随机临床试验中进行外部验证以评估其临床影响，且数据主要来自南澳大利亚医院，可能存在地域局限性	开发机器学习模型以改善疑似急性冠脉综合征患者的诊断表型分析和预后预测	疑似急性冠脉综合征患者	机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	XGBoost, 深度学习	电子健康记录数据	训练集6,722名参与者，测试集8,869名参与者	Python 3.6	XGBoost, 深度学习模型	AUC	NA
462	2024-10-08	Electrocardiographic Risk Stratification in Critically Ill Cardiac Patients: Can Deep Learning Fulfill its Promise? 2024-Sep, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2024.101168 PMID:39372472	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
463	2026-02-05	Enhancing Periodontal Treatment Through the Integration of Deep Learning-Based Detection with Bayesian Network Models 2024-08-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240758 PMID:39176544	研究论文	本研究将深度学习用于牙周病检测，并整合到贝叶斯网络临床决策支持模型中，以实现全面的牙周护理	结合深度学习（Faster R-CNN）与贝叶斯网络模型，用于牙周病检测和治疗计划推荐，提高了模型的准确性	NA	通过整合深度学习检测与贝叶斯网络模型，增强牙周治疗的效果	牙周病患者及其放射影像数据	计算机视觉	牙周病	放射影像分析	CNN, 贝叶斯网络	图像	NA	NA	Faster R-CNN	ROC曲线分析, 准确性	NA
464	2026-02-05	Deep Learning in High-Resolution Anoscopy: Assessing the Impact of Staining and Therapeutic Manipulation on Automated Detection of Anal Cancer Precursors 2024-Apr-01, Clinical and translational gastroenterology IF:3.0Q2 DOI:10.14309/ctg.0000000000000681 PMID:38270249	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络系统，用于在高分辨率肛门镜检查图像中自动区分高级别与低级别肛门鳞状上皮内病变，并评估了染色技术和肛门操作对算法性能的影响	首次评估了染色技术（如醋酸、卢戈氏碘液）和肛门操作对人工智能算法在高分辨率肛门镜检查中检测肛门癌前病变性能的影响，并展示了算法在不同条件下的优异表现	研究样本量相对有限（88名患者，103次检查），且未在外部数据集上进行验证，可能影响模型的泛化能力	开发并评估一个深度学习系统，用于在高分辨率肛门镜检查图像中自动区分高级别与低级别肛门鳞状上皮内病变	肛门鳞状细胞癌前病变，具体为高级别和低级别肛门鳞状上皮内病变	数字病理学	肛门癌	高分辨率肛门镜检查	CNN	图像	来自88名患者的103次高分辨率肛门镜检查，共计27,770张图像	NA	NA	灵敏度, 特异度, 准确度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
465	2026-02-05	Clinical correlates of CT imaging-derived phenotypes among lean and overweight patients with hepatic steatosis 2024-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-49470-x PMID:38167550	研究论文	本研究利用深度学习从腹部CT扫描中提取脾-肝衰减差作为肝脂肪变性的定量指标，并基于BMI分层分析瘦与超重患者中肝脂肪变性与临床表型的关联	首次在大型生物样本库中，通过深度学习量化CT影像特征，系统比较瘦与超重患者肝脂肪变性的流行病学差异及其与心血管、肾脏等疾病的关联	研究为回顾性设计，可能受选择偏倚影响；CT衍生的肝脂肪变性指标虽经验证，但非金标准；未考虑其他混杂因素如生活方式或遗传背景	定义肝脂肪变性的CT影像表型，并探究其与患者临床特征（特别是瘦与超重人群差异）的关联	肝脂肪变性患者，包括瘦（BMI < 25 kg/m²）和超重（BMI ≥ 25 kg/m²）个体	数字病理学	肝脂肪变性	腹部CT扫描	深度学习	医学影像（CT图像）	8914名患者，包括278名瘦且伴有脂肪变性、1867名瘦无脂肪变性、1863名超重伴有脂肪变性、4906名超重无脂肪变性	NA	NA	p值	NA
466	2026-02-05	Toward an intelligent computing system for the early diagnosis of Alzheimer's disease based on the modular hybrid growing neural gas 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241284349 PMID:39381826	研究论文	本文开发了一个基于模块化混合增长神经气体（MyGNG）的智能计算系统，用于阿尔茨海默病的早期诊断，通过分类任务（MCI-AD和CN-MCI-AD）实现	提出了一种混合和个体发育神经架构MyGNG，结合GNG聚类和感知机标记，在阿尔茨海默病早期诊断中表现优于其他机器学习方法	未明确说明数据集的局限性或模型在其他数据集上的泛化能力	开发智能计算系统以解决阿尔茨海默病的早期诊断问题	阿尔茨海默病患者，包括轻度认知障碍（MCI）和认知正常（CN）个体	机器学习	阿尔茨海默病	神经影像数据	混合神经网络架构（GNG和感知机）	结构化数据（患者特征）	MCI-AD任务495名患者，CN-MCI-AD任务819名患者，均来自ADNI数据库，每名患者有211个特征	NA	模块化混合增长神经气体（MyGNG），包含增长神经气体（GNG）和感知机	AUC, 敏感度	NA
467	2026-02-05	Differential diagnosis of frontotemporal dementia subtypes with explainable deep learning on structural MRI 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1331677 PMID:38384484	研究论文	本研究提出了一种基于结构MRI的可解释深度学习框架，用于自动区分额颞叶痴呆的三种临床亚型	采用多类型并行特征嵌入框架和集成梯度方法进行特征可视化，实现了对额颞叶痴呆亚型的可解释性分类	样本量相对较小且存在不平衡，数据来自多中心可能存在扫描仪差异的残留影响	自动区分额颞叶痴呆的三种临床表型，以辅助早期精确诊断和干预规划	277名额颞叶痴呆患者，包括行为变异型额颞叶痴呆、语义变异型原发性进行性失语和非流利变异型原发性进行性失语	数字病理学	老年疾病	结构MRI	深度神经网络	图像	277名患者（173名行为变异型额颞叶痴呆，63名非流利变异型原发性进行性失语，41名语义变异型原发性进行性失语）	NA	多类型并行特征嵌入框架	平衡准确度	NA
468	2026-02-05	Opportunities and obstacles for deep learning in biology and medicine 2018-04, Journal of the Royal Society, Interface DOI:10.1098/rsif.2017.0387 PMID:29618526	综述	本文探讨了深度学习在生物学和医学领域的应用机会与障碍	系统性地评估了深度学习在生物医学任务中的潜力与挑战，并指出其尚未彻底改变该领域但已取得有前景的进展	深度学习模型的可解释性仍存在开放挑战，且敏感健康数据的标注数据有限及法律隐私限制构成障碍	分析深度学习在生物学和医学中的应用潜力与局限性	生物医学数据与任务，包括患者分类、基础生物过程及患者治疗	机器学习	NA	NA	神经网络	复杂生物医学数据	NA	NA	NA	NA	NA
469	2026-02-04	Artificial Intelligence in Drug Discovery: Integrative Advances From Data to Therapeutic Innovation 2026-Apr, Drug development research IF:3.5Q2 DOI:10.1002/ddr.70229 PMID:41630488	综述	本文综述了人工智能在药物发现中的整合进展，从数据到治疗创新，加速了新药的识别、优化和开发	整合了机器学习、深度学习和强化学习等AI技术，革新了传统药物发现方法，提高了靶点识别、虚拟筛选、从头药物设计等关键过程的效率	存在数据质量、模型可解释性、监管接受度和伦理问题等局限性	加速药物发现过程，提高新药开发效率，推动个性化医疗	药物发现过程中的靶点、化合物、药物-靶点相互作用、化学合成路径及临床试验设计	机器学习	NA	机器学习、深度学习、强化学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
470	2026-02-04	Virtual Multi-Phase Contrast Enhanced Liver MRI Using Deep Learning for Evaluating Hepatocellular Carcinoma 2026-Mar, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70235 PMID:41629748	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于生成多期相（动脉期、门静脉期、过渡期和肝胆期）的对比增强磁共振成像，以检测肝细胞癌	提出了一种深度学习模型，能够快速合成多期相CE-MRI，无需使用钆基对比剂，且在图像质量和诊断性能上不劣于实际CE-MRI	研究仅纳入了717名患者，样本量相对有限，且未明确提及模型在不同人群或设备间的泛化能力	开发并评估一种基于深度学习的虚拟多期相对比增强肝脏MRI方法，用于肝细胞癌的检测和评估	肝细胞癌患者及其他非肝细胞癌肝病患者	计算机视觉	肝细胞癌	磁共振成像	深度学习模型	图像	717名患者	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUC	NA
471	2026-02-04	Air quality prediction model based on deep learning hybrid framework 2026-Feb-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-37896-y PMID:41629579	研究论文	提出了一种基于深度学习的混合模型CBLA，用于城市空气质量预测，结合了1D-CNN、BiLSTM和注意力机制，并利用XGBoosting集成气象数据以提高预测准确性	结合了1D-CNN、BiLSTM和注意力机制的混合模型，并首次引入XGBoosting集成气象数据以优化PM2.5浓度预测	仅在北京数据集上进行实验评估，未在其他城市或更广泛区域验证模型泛化能力	实现更准确的城市空气污染预测，为空气污染防治提供技术支持	城市空气质量数据，特别是PM2.5浓度	机器学习	NA	深度学习混合框架	CNN, LSTM	时间序列数据（空气质量与气象数据）	北京空气质量与气象数据集	NA	1D-CNN, BiLSTM	NA	NA
472	2026-02-04	Explainable multi-modal approach for uncovering key predictors of stroke-risk from ECG, EMG, blood pressure, and respiratory signals 2026-Feb-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-37777-4 PMID:41629619	研究论文	本研究开发了一种可解释的多模态模型，用于整合呼吸信号、血压、心电图和肌电图来预测中风风险	首次将呼吸信号（二氧化碳和呼吸流量）纳入中风风险预测模型，并应用可解释人工智能技术识别关键预测因子	样本量较小（64名受试者），需要在更大规模的数据集上进行验证	开发一种准确且可解释的中风风险预测方法	中风风险预测	机器学习	心血管疾病	多模态生物信号分析	感知机	时间序列信号	64名受试者	NA	单层感知机	准确率	NA
473	2026-02-04	Performance Evaluation of a Commercial Deep Learning Software for Detecting Intracranial Hemorrhage in a Pediatric Population 2026-Feb-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-026-01857-8 PMID:41629667	研究论文	本研究评估了一款基于成人数据训练的商业AI工具（Aidoc）在儿童颅内出血检测中的性能	首次在儿科人群中系统评估基于成人数据训练的商用深度学习软件对颅内出血的检测性能，揭示了儿科特异性特征对AI性能的影响	单中心回顾性研究，仅纳入6-17岁儿童，未包含婴幼儿群体，参考标准依赖放射科医师多数投票	评估商用AI工具在儿科颅内出血检测中的诊断性能	儿科患者（6-17岁）的头部CT影像	数字病理学	颅内出血	CT影像分析，自然语言处理	深度学习	医学影像（CT），文本报告	2502名儿科患者	Aidoc（商用软件）	NA	灵敏度，特异度，准确度	NA
474	2026-02-04	Artificial Intelligence-Driven Laser Capture Microdissection 2026, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-5154-4_14 PMID:41629719	研究论文	本文介绍了一种针对FFPE样本H&E染色切片优化的AI驱动激光捕获显微切割协议，旨在提升空间蛋白质组学的可扩展性和灵活性	开发了AI驱动的激光捕获显微切割协议，专门针对FFPE样本的H&E染色切片进行优化，提高了工作流程的可扩展性和临床适应性	当前工作流程缺乏可扩展性和灵活性，限制了在临床和转化环境中的广泛应用	优化激光捕获显微切割与质谱蛋白质组学结合的工作流程，以推进空间蛋白质组学的大规模应用	福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）患者样本的H&E染色切片	数字病理学	NA	激光捕获显微切割, 质谱蛋白质组学, H&E染色	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
475	2026-02-03	A dense recurrent unrolling network leveraging spatio-temporal priors for highly-accelerated dynamic MRI 2026-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110595 PMID:41397563	研究论文	本文提出了一种密集循环展开网络，利用时空先验知识来高度加速动态MRI重建	在稀疏先验更新模块中引入了双向循环卷积单元，通过循环聚合过去和未来帧的上下文信息来增强时间依赖性建模，并采用了中间特征传输而非仅单阶段输出的设计，以改善多阶段协作	未明确说明在极高加速因子（如24倍以上）下的性能极限或计算成本	提高动态MRI在高度欠采样条件下的重建准确性和时间保真度	动态MRI数据	计算机视觉	NA	动态磁共振成像	深度学习	图像	NA	NA	密集循环展开网络	重建准确性, 时间保真度	NA
476	2026-02-03	Dysmorphic neurons express markers of inhibitory glycinergic signaling in focal cortical dysplasia IIb 2026-Mar, Brain pathology (Zurich, Switzerland) DOI:10.1111/bpa.70043 PMID:40957662	研究论文	本研究利用深度学习技术对局灶性皮质发育不良IIb型进行解剖学映射，并结合空间转录组学分析，揭示了畸形神经元中非经典信号通路和神经递质通路的标记物	首次结合深度学习和空间转录组学，对FCD IIb型进行客观解剖学映射和分子特征分析，发现了畸形神经元中新的信号通路标记物	NA	研究局灶性皮质发育不良IIb型中畸形神经元的分子特征，以寻找新的治疗靶点	局灶性皮质发育不良IIb型中的巨细胞畸形神经元	数字病理学	癫痫	空间转录组学	深度学习	图像, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
477	2026-02-03	Deep learning-enhanced 3D imaging unveils semaglutide impact on cardiac fibrosis 2026-Mar, British journal of pharmacology IF:6.8Q1 DOI:10.1111/bph.70217 PMID:41121520	研究论文	本研究开发了一种结合三维光片荧光显微镜和深度学习的心脏纤维化量化方法，并用于评估GLP-1R激动剂司美格鲁肽在HFpEF小鼠模型中的抗纤维化疗效	开发了首个结合荧光胶原标记、组织透明化、三维光片荧光显微镜和深度学习的高通量全心脏成像平台，实现了微米分辨率的心脏纤维化区域异质性量化	研究仅在小鼠模型中进行，未在人类样本中验证；司美格鲁肽对替代性纤维化无显著影响	开发心脏纤维化的三维成像与深度学习量化方法，并评估GLP-1R激动剂的抗纤维化疗效	db/db UNx-ReninAAV小鼠模型（表现为糖尿病、肾衰竭、肥胖和高血压）	数字病理学	心血管疾病	荧光胶原标记、组织透明化、三维光片荧光显微镜	深度学习	三维图像	未明确样本数量，但分析了17个左心室节段	NA	NA	NA	NA
478	2026-02-03	Research on a spatiotemporal prediction method for two-dimensional temperature fields based on TDLAS array sensors and the SwinLSTM model 2026-Feb-02, The Analyst DOI:10.1039/d5an01304f PMID:41504477	研究论文	本文提出了一种基于TDLAS阵列传感器和SwinLSTM模型的二维温度场时空预测方法，用于火焰温度场的准确重构和短期预测	结合二维阵列TDLAS直接成像与深度学习，采用64像素阵列探测器替代传统单点传感器，并构建SwinLSTM模型以同时学习温度场的空间全局依赖性和时间动态特性	NA	开发一种能够准确重构和预测火焰二维温度场的时空预测诊断方法	火焰的二维温度场	计算机视觉	NA	可调谐二极管激光吸收光谱技术	LSTM	图像	NA	NA	SwinLSTM	SSIM, PSNR	NA
479	2026-02-03	Reduction of motion artifacts from photoplethysmography signals using learned convolutional sparse coding 2026-Feb-02, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae35cb PMID:41505906	研究论文	本文提出了一种结合信号分解和深度学习优势的框架，用于减少可穿戴设备中光电容积脉搏波信号的运动伪影	利用算法展开将PPG结构先验知识整合到深度神经网络中，提高了模型的可解释性，并采用学习卷积稀疏编码模型捕获重复形态模式	未明确说明模型在极端运动条件下的泛化能力或临床验证的详细结果	提高可穿戴设备中光电容积脉搏波信号的质量，以支持心血管疾病的监测	光电容积脉搏波信号及其运动伪影	信号处理	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度神经网络, 卷积稀疏编码	信号数据	使用PulseDB数据集和PPG-DaLiA数据集，具体样本数量未明确	NA	学习卷积稀疏编码模型	信噪比, 心率平均绝对误差	NA
480	2026-02-03	Instance-level quantitative saliency in multiple sclerosis lesion segmentation 2026-Feb-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-36560-9 PMID:41622299	研究论文	本文提出了两种用于语义分割的实例级可解释性方法，以生成定量显著性图，并应用于多发性硬化症白质病变的MRI分割任务	将SmoothGrad和Grad-CAM++方法扩展到语义分割任务，首次实现了针对单个特定病变实例的定量显著性分析，为多病灶疾病的模型决策机制提供了新的解释工具	研究主要针对多发性硬化症的MRI数据，方法在其他疾病或模态上的泛化能力尚未验证；显著性图的定量解释标准仍需进一步临床验证	开发用于语义分割的实例级可解释人工智能方法，以理解深度学习模型在医学图像分割中针对特定病灶的检测和轮廓绘制决策机制	多发性硬化症患者的白质病变MRI分割	数字病理学	多发性硬化症	磁共振成像	深度学习	医学影像	687名多发性硬化症患者，共4023个FLAIR和MPRAGE MRI扫描	PyTorch	3D U-Net, nnU-Net, Swin UNETR	Dice系数, 真阳性率, 假发现率, 假阴性率	NA