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
6481	2026-03-29	MKMR: a multi-kernel machine regression model to predict health outcomes using human microbiome data 2023-05-19, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad158 PMID:37099694	研究论文	本文提出了一种多核机器回归模型，用于利用人类微生物组数据预测健康结果	首次开发了能够同时利用多种微生物组信号形式（如丰度、存在/缺失、系统发育关系）的预测模型	未明确说明模型在更广泛数据集或不同疾病类型中的泛化能力	开发一个预测模型，以利用人类微生物组数据预测健康结果	人类微生物组数据，包括喉咙和肠道微生物组	机器学习	NA	微生物组测序	多核机器回归	微生物组丰度数据、存在/缺失数据	NA	NA	多核机器回归	预测性能	NA
6482	2026-03-29	Prediction of postoperative infection in elderly using deep learning-based analysis: an observational cohort study 2023-Mar, Aging clinical and experimental research IF:3.4Q2 DOI:10.1007/s40520-022-02325-3 PMID:36598653	研究论文	本研究旨在开发和验证基于深度学习的模型，用于预测老年患者术后感染风险	首次在老年患者中应用深度学习模型整合围手术期风险因素进行术后感染预测	研究为观察性队列设计，样本量有限（2014例），且未在外部验证集中测试模型泛化能力	开发并验证深度学习模型以预测老年患者术后感染	2014年4月至6月期间中国28家医院接受择期手术的2014名老年患者	机器学习	老年疾病	NA	深度学习模型	临床特征数据	2014名老年患者（训练集1510例，验证集504例）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
6483	2026-03-29	Socioeconomic disparity in the association between fine particulate matter exposure and papillary thyroid cancer 2023-02-23, Environmental health : a global access science source IF:5.3Q1 DOI:10.1186/s12940-023-00972-1 PMID:36823621	研究论文	本研究评估了细颗粒物（PM2.5）累积暴露与乳头状甲状腺癌（PTC）的关联，并发现这种关联在社会经济群体中存在差异	首次使用深度学习神经网络模型结合气象和卫星数据计算PM2.5累积暴露，并揭示了PM2.5暴露与PTC诊断之间的关联在不同家庭收入群体中的差异	研究为回顾性病例对照设计，可能存在选择偏倚和未测量的混杂因素，且PM2.5暴露评估基于居住地邮政编码，未考虑个体移动性	评估PM2.5暴露与乳头状甲状腺癌（PTC）的关联，并确定高风险患者亚组	成年患者（年龄≥18岁），包括2013年1月至2016年12月期间新诊断为PTC的患者以及无甲状腺疾病的对照组患者	环境流行病学	甲状腺癌	深度学习神经网络模型，结合气象和卫星测量数据	深度学习神经网络	电子病历数据、气象数据、卫星数据	1990名PTC患者和6919名无甲状腺疾病的对照组患者	NA	NA	调整后比值比（aOR）、95%置信区间（95%CI）、交互作用p值	NA
6484	2026-03-29	EPViz: A flexible and lightweight visualizer to facilitate predictive modeling for multi-channel EEG 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0282268 PMID:36848345	研究论文	介绍了一种名为EPViz的新型开源可视化工具，用于辅助多通道脑电图（EEG）的预测建模开发、验证和结果报告	开发了一个轻量级、独立的软件包，能够加载PyTorch深度学习模型，将输出预测叠加在原始EEG时间序列上，并支持高分辨率图像保存，填补了EEG可视化领域的空白	NA	促进计算神经科学中时空预测分析的发展，并推动工程师与临床医生之间的合作	多通道头皮脑电图（EEG）数据	机器学习	NA	脑电图（EEG）	深度学习模型	时间序列数据	NA	PyTorch	NA	NA	NA
6485	2026-03-29	Deep learning models for the prediction of intraoperative hypotension 2021-04, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2020.12.035 PMID:33558051	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习算法，利用患者监测的生物信号波形，在低血压事件发生前5、10和15分钟进行实时预测的模型	提出了结合多种生物信号（如动脉压波形、心电图、光电容积脉搏波和二氧化碳波形）的多通道深度学习模型，相较于单一信号模型，在预测低血压事件方面表现出更高的性能	研究为回顾性观察性研究，可能存在选择偏倚；模型性能在非侵入性监测中相对较低，且未在外部数据集上进行验证	开发能够实时预测术中低血压事件的深度学习算法，以降低术后器官功能障碍的风险	接受非心脏手术的患者，通过患者监测获取的生物信号波形	机器学习	心血管疾病	生物信号波形分析	深度学习模型	生物信号波形数据	3301名患者	NA	NA	AUROC, MAE	NA
6486	2026-03-29	Flash-Flood Potential Mapping Using Deep Learning, Alternating Decision Trees and Data Provided by Remote Sensing Sensors 2021-Jan-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21010280 PMID:33406613	研究论文	本研究利用遥感传感器和GIS数据，通过四种集成模型评估罗马尼亚一个小流域的突发洪水潜在风险	结合深度学习神经网络与频率比、证据权重等传统方法，以及交替决策树，构建了四种集成模型来绘制突发洪水潜在图	研究区域局限于罗马尼亚的一个小流域，样本点数量有限（481个受影响点和481个随机点），可能影响模型的泛化能力	评估突发洪水潜在风险，为自然灾害监测和评估提供方法支持	罗马尼亚Bâsca Chiojdului河流域的突发洪水潜在风险	机器学习	NA	遥感传感器、地理信息系统（GIS）、高分辨率卫星图像	深度学习神经网络、交替决策树	图像、地理空间数据	962个点（481个受洪水影响点，481个随机非影响点）	NA	深度学习神经网络、交替决策树	灵敏度、特异性、总体准确率、K指数、ROC曲线、AUC	NA
6487	2026-03-29	Development of novel machine learning model for right ventricular quantification on echocardiography-A multimodality validation study 2020-05, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.) DOI:10.1111/echo.14674 PMID:32396705	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的机器学习模型，用于在超声心动图上自动追踪三尖瓣环，以量化右心室功能	首次提出一种全自动的机器学习模型，通过追踪三尖瓣环来评估右心室功能，无需额外成像或手动分析，具有高效率和零观察者变异性	模型在诊断性能方面（AUC 0.69-0.73）仍有提升空间，且样本量相对较小（101名患者）	开发并验证一种用于右心室功能自动量化的机器学习模型	右心室功能评估，特别是通过超声心动图追踪三尖瓣环	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图，心脏磁共振成像	CNN	图像	101名患者的前瞻性数据，包括7791个图像帧用于训练	NA	卷积神经网络	AUC, 阴性预测值, ICC	NA
6488	2026-03-29	Applications of Artificial Intelligence to Electronic Health Record Data in Ophthalmology 2020-02-27, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.9.2.13 PMID:32704419	综述	本文综述了人工智能技术在眼科电子健康记录数据中的应用，包括疾病诊断、风险评估和进展预测	聚焦于眼科领域，系统回顾了AI技术（如监督机器学习、深度学习和自然语言处理）在EHR数据中的具体应用，填补了该领域研究的空白	NA	概述人工智能方法在眼科电子健康记录数据中的应用，以促进患者护理和临床决策	眼科电子健康记录数据，特别是青光眼、糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和白内障相关数据	自然语言处理, 机器学习	青光眼, 糖尿病视网膜病变, 年龄相关性黄斑变性, 白内障	NA	监督机器学习, 深度学习, 自然语言处理	电子健康记录数据	NA	NA	NA	NA	NA
6489	2026-03-29	Classification of the urinary metabolome using machine learning and potential applications to diagnosing interstitial cystitis 2020, Bladder (San Francisco, Calif.) DOI:10.14440/bladder.2020.815 PMID:32775485	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的诊断模型，用于利用尿液代谢组学数据诊断间质性膀胱炎	首次将机器学习算法（SVM和逻辑回归）应用于间质性膀胱炎的尿液代谢组学诊断，并展示了在样本量较小的情况下仍能取得高区分能力	样本量相对较小（43名患者和16名健康对照），无法应用复杂的深度学习模型	开发一种基于机器学习的诊断方法，用于间质性膀胱炎的客观诊断	间质性膀胱炎患者和健康对照的尿液代谢组学数据	机器学习	间质性膀胱炎	代谢组学	SVM, LR	代谢组学数据	43名间质性膀胱炎患者和16名健康对照	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, AUC	NA
6490	2026-03-29	Data-efficient deep learning of radiological image data for outcome prediction after endovascular treatment of patients with acute ischemic stroke 2019-12, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2019.103516 PMID:31707199	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于CT血管造影图像直接预测急性缺血性卒中患者血管内治疗后的良好再灌注和功能结局，无需图像标注	首次将深度学习直接应用于卒中结局预测，而非复制传统影像生物标志物，并引入了结构化感受野和自编码器进行网络权重初始化	研究基于单一注册数据集（MR CLEAN Registry），样本量有限（1301名患者），且未在外部数据集上进行验证	开发数据高效的深度学习模型，以改善急性缺血性卒中患者血管内治疗后的结局预测和治疗选择	急性缺血性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	CT血管造影	CNN	图像	1301名患者	NA	ResNet, RFNN, AE	AUC	NA
6491	2025-11-22	NeuralFlux: Estimation of Reaction Fluxes at a Genome-Scale Level From Time-Resolved Isotope Labelling Patterns Using Deep Learning 2026-Apr, Plant biotechnology journal IF:10.1Q1 DOI:10.1111/pbi.70470 PMID:41264380	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6492	2026-03-28	Particulate matter emission area identification based on phenomenological atmospheric dispersion and deep learn algorithms 2026-Apr, Environmental technology IF:2.2Q3 DOI:10.1080/09593330.2025.2573837 PMID:41097995	研究论文	本研究开发了一个结合计算流体动力学和人工神经网络的集成框架，用于在平坦地形中精确定位颗粒物排放源	提出了一种结合CFD模拟和深度学习算法的新框架，用于实时识别PM排放源，在工业区和港口环境中实现了重大突破	研究仅针对平坦地形，未考虑复杂地形条件；模拟数据集规模相对有限（243次运行）	开发实时颗粒物排放源定位方法，以支持环境监管、工业责任追究和公共健康保护	工业区和港口区域的多重颗粒物排放源	机器学习	NA	计算流体动力学模拟，人工神经网络	LSTM, CNN	模拟数据	243次CFD模拟运行，包含不同风速、风向、排放高度和排放间隔的组合	NA	长短期记忆网络，一维卷积神经网络	F1分数	NA
6493	2026-03-28	Predicting ventilation from single breathing phase non-contrast CT using Swin Transformers 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70406 PMID:41881558	研究论文	本研究开发了一种基于Swin Transformer的深度学习模型，仅使用非对比增强4DCT的吸气相来预测肺通气功能，并评估了添加呼气相的影响	首次探索了仅使用单呼吸相CT进行深度学习肺通气预测的可行性，并展示了基于Swin Transformer的模型在此任务上的优越性能	研究样本量较小（44例），且仅基于特定数据集进行验证，可能限制了结果的泛化能力	开发并评估基于单相CT的深度学习模型，用于预测肺通气成像，以简化临床工作流程并减少成像伪影	肺通气成像预测，特别是基于非对比增强4DCT的吸气相和呼气相数据	医学影像分析	肺疾病	4DCT成像，SPECT通气成像	深度学习模型	CT图像	44例配对吸气CT和SPECT扫描病例	PyTorch	SwinUNETR, U-Net	Spearman相关系数	NA
6494	2026-03-28	Functional-based multi-omics early prediction of radiation pneumonitis in NSCLC using AI-generated perfusion and ventilation from planning CT 2026-Mar-27, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae5209 PMID:41825133	研究论文	本研究开发了一种基于功能区域的多组学模型，用于早期预测非小细胞肺癌患者放疗后肺炎	首次系统性地证明从CT衍生的高功能肺区域提取的特征能捕获重要的功能差异，并为放疗后肺炎提供强预测价值，整合影像组学、剂量组学和基于CT的功能信息进一步提升了预测性能	回顾性研究设计，样本量有限（121名患者），且仅使用单中心数据	开发早期预测非小细胞肺癌患者放疗后肺炎的预测模型	121名接受根治性调强放疗的局部晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习，超体素方法，CT成像	机器学习	CT图像，剂量分布图	121名患者	未明确说明	未明确说明	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
6495	2026-03-28	Accelerated Brain Aging in Young Women with Posttraumatic Stress Disorder 2026-Mar-27, Experimental neurobiology IF:1.8Q4 DOI:10.5607/en26007 PMID:41889261	研究论文	本研究利用深度学习模型分析年轻女性创伤后应激障碍（PTSD）患者的脑部MRI数据，发现PTSD与加速脑老化相关，且与特定症状维度（认知和情绪负性改变）的严重程度显著关联	首次在年轻女性群体中直接通过神经影像学证据证实PTSD与加速脑老化相关，并揭示了脑老化与特定PTSD症状维度（Criterion D）的关联	样本量相对较小（85人），且仅针对年轻女性，限制了结果的普适性；脑年龄预测模型为群体特异性，可能影响泛化能力	探究年轻女性PTSD患者是否存在加速脑老化现象，并分析其与症状严重度的关联	85名40岁以下女性（34名PTSD患者，51名年龄匹配的健康对照）	数字病理学	创伤后应激障碍	T1加权磁共振成像	深度学习模型	图像	85名女性（34名PTSD患者，51名健康对照）	NA	群体特异性深度学习模型	脑年龄差（BAG）	NA
6496	2026-03-28	The effect of deep learning-based compressed sensing on the image quality of contrast-enhanced 3D T1-weighted images of the maxillofacial region 2026-Mar-26, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-026-00913-x PMID:41886240	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6497	2026-03-28	Toward Robust End-to-End Delay Prediction: A GNN Approach With Routing-Aware Attention and Masked Subgraph Sampling 2026-Mar-26, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2026.3670186 PMID:41886318	研究论文	本文提出了一种基于图神经网络的端到端延迟预测模型，通过引入全局路由表示和路由感知注意力机制，提升了模型对未见路由方案的泛化能力	提出了不依赖路由序列的全局路由表示方法，设计了路由感知注意力机制，并采用掩码子图采样策略从部分流交互中推断全局路由相关性	未来需要在更复杂和动态的路由场景下进一步验证模型性能	提高端到端延迟预测的鲁棒性和泛化能力，以支持智能网络管理	网络流量端到端延迟	机器学习	NA	图神经网络	GNN	图数据	四个公开数据集：TnCwD、NSFNET、GBN、GEANT2	NA	图神经网络（含路由感知注意力机制）	预测精度	NA
6498	2026-03-28	Less is More: Infrared and Visible Images Fusion via Semantic-Guided Mixture of Multi-Feature Experts 2026-Mar-26, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2026.3675500 PMID:41886321	研究论文	本文提出了一种基于语义引导的多特征专家混合的红外与可见光图像融合方法，旨在提升融合图像质量并促进后续语义分割任务	引入语义引导的多特征专家混合机制，动态选择专家网络处理不同特征类型，有效减少模态冗余并提升融合效果	未明确说明方法在极端光照或复杂动态场景下的泛化能力，且计算复杂度可能较高	开发一种能够有效整合红外与可见光图像互补信息、减少冗余的红外与可见光图像融合方法	红外与可见光图像对	计算机视觉	NA	NA	专家网络混合模型	图像	在五个红外与可见光图像融合和分割基准数据集上进行了广泛实验	NA	语义引导的多特征专家混合架构	NA	NA
6499	2026-03-28	Distinctive DNA sequence features define epigenetic longevity of inflammatory memory 2026-Mar-26, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adz6830 PMID:41886579	研究论文	本研究通过深度学习探究小鼠表皮干细胞在银屑病样皮肤炎症后形成的长期表观遗传记忆机制，发现CpG二核苷酸密度是记忆持久性的主要驱动因素	首次揭示DNA序列特征（特别是CpG密度）通过整合DNA去甲基化、甲基敏感转录因子、核小体排斥倾向和组蛋白变体H2A.Z等多重机制，驱动炎症记忆在细胞世代间持久维持	研究基于小鼠模型，人类组织中的验证尚需进一步研究；深度学习模型的具体架构和训练细节未在摘要中详细说明	探究炎症记忆在组织干细胞中如何跨时间和细胞分裂持久维持的表观遗传机制	小鼠表皮干细胞	表观遗传学	银屑病	深度学习，染色质可及性分析，DNA甲基化分析	深度学习模型	染色质动态数据，DNA序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
6500	2026-03-28	A Deep Learning-Driven Framework Integrating Organoid-Based Functional Validation Identifies Universal Neoantigens from Recurrent Glioma Mutations 2026-Mar-26, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-2679 PMID:41886621	研究论文	本研究开发了一种结合HLA结合和TCR识别特征的深度学习驱动新抗原预测算法TCRscore，并利用患者来源的胶质母细胞瘤类器官模型进行功能验证，以识别胶质母细胞瘤中的通用新抗原	整合了HLA结合和TCR识别特征的新抗原预测算法TCRscore，结合患者来源的类器官模型进行功能验证，提高了预测准确性并识别出潜在共享新抗原	未明确说明算法在更大规模数据集上的泛化能力，类器官模型可能无法完全模拟体内肿瘤微环境的复杂性	提高胶质母细胞瘤新抗原的识别准确性和免疫原性验证	胶质母细胞瘤患者来源的肿瘤样本和类器官模型	机器学习	胶质母细胞瘤	ELISpot检测、流式细胞术、体外杀伤实验、类器官-T细胞共培养系统	深度学习	基因组数据、转录组数据、类器官图像数据	21例异柠檬酸脱氢酶野生型肿瘤来源的胶质母细胞瘤类器官模型	NA	NA	预测准确性	NA