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
7021	2026-07-01	Deep learning for adaptive chemotherapy: A DDPG-based approach to optimizing tumor-immune dynamics 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0345877 PMID:41950297	研究论文	提出一种基于深度强化学习的化疗调控框架，用于实现个性化、动态的癌症治疗优化	利用DDPG算法在连续动作空间中学习最优给药策略，并加入高斯噪声模拟生理波动和治疗反应的不确定性，以实现高灵活性和安全性的自适应化疗	NA	通过深度强化学习实现癌症治疗中化疗药物的自适应给药，以抑制肿瘤生长并最小化对正常组织的损伤	肿瘤微环境中肿瘤细胞、正常细胞和免疫细胞的动态演化模型，药物浓度作为控制输入	机器学习	癌症	NA	DDPG	模拟数据	NA	NA	深度确定性策略梯度	肿瘤生长控制效果、药物浓度积累的安全性	NA
7022	2026-07-01	ATEdrug: A reliable human-in-the-loop annotation scheme for aspect term extraction and polarity detection in drug reviews 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0344296 PMID:41955228	研究论文	提出一种基于人机协同的标注方案ATEdrug，用于药物评论中的方面词提取和极性检测	引入人类干预的自动标注机制，结合专家驱动的规则方法，减少手动标注工作量，并公开数据集促进药物安全性研究	NA	解决药物评论标注数据有限的问题，开发可靠的自动化标注方案用于方面词提取和极性检测，支持药物警戒	药物评论中的方面词和极性信息，涉及抑郁症、关节炎和节育三种医疗条件	自然语言处理	抑郁症, 关节炎, 节育相关健康问题	NA	深度学习模型	文本	NA	NA	BERT, BioBERT, ClinicalBERT	NA	NA
7023	2026-07-01	Pan-transcriptome analysis of pine wilt disease-resistant and susceptible Pinus species and a hybrid 2026, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2026.1743952 PMID:41960143	研究论文	基于深度学习的表型分析程序对松材线虫病的症状进行量化，并结合泛转录组学分析，揭示了抗病与感病松树物种在感染后的基因表达差异	开发了一个基于深度学习的表型分析程序，用于精确量化松材线虫病症状，并首次进行了跨物种的泛转录组学分析，揭示了抗病与感病松树在水分保持相关基因表达上的差异	研究仅限于五种松树物种和一个杂交种，可能无法完全代表所有松树物种的响应机制	探究松材线虫感染后，抗病与感病松树物种及其杂交种的表型变化和分子机制	五种松树物种（感病与抗病）及一个杂交种	计算机视觉, 机器学习, 转录组学	松材线虫病	RNA-seq, 深度成像	卷积神经网络	图像, 转录组序列	五种松树物种及一个杂交种	NA	NA	NA	NA
7024	2026-07-01	Analysis of retinal ganglion cell subtypes across six different inbred mouse strains 2026, Molecular vision IF:1.8Q3 PMID:41982463	研究论文	量化六种不同近交系小鼠视网膜神经节细胞亚型数量差异	首次系统比较六种近交系小鼠（C57BL/6J、BALB/cByJ、129X1/SvJ、A/J、CBA/CaJ和CAST/EiJ）视网膜神经节细胞总数及亚型（POU6F2、BRN3A、SATB2、OPN4、SMI32）的数量差异，并利用深度学习工具RGCode进行自动化定量分析	仅分析了六种近交系小鼠，未涵盖其他品系；SMI32亚型的差异未达到统计学显著性，可能因样本量或检测方法限制	评估不同近交系小鼠视网膜神经节细胞亚型数量的遗传变异，为眼科学研究中品系选择提供参考	六种近交系小鼠的视网膜神经节细胞亚型	数字病理学	青光眼	免疫染色	深度学习	图像	六种小鼠品系，每种品系样本量未明确说明	NA	NA	NA	NA
7025	2026-07-01	Interpretable machine learning via symbolic classification of radiomic texture and morphological features for pediatric pneumonia detection from chest X-rays 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0351081 PMID:42329915	研究论文	提出一种基于符号分类的机器学习框架，通过放射组学特征（纹理和形态）从胸部X光片中检测儿童肺炎，并生成可解释的数学诊断公式	首次在儿童肺炎检测中引入单个公式的符号分类器，通过闭式诊断公式直接反映临床放射组学特征（熵、实体性和分形维数），相比黑箱深度学习模型参数数量减少数个数量级，实现内在可解释性	准确率（79.1%-87%）低于某些深度学习模型，公式在独立外部数据集上需要重新校准，研究基于特定数据集且样本受限	开发一种内在可解释的机器学习模型，用于儿童胸部X光片肺炎检测，替代依赖事后解释工具的深度网络	儿童胸部X光片中的肺炎病变检测	机器学习	儿童肺炎	放射组学特征提取（熵、实体性、分形维数分析）	符号分类器 (Symbolic Classifier)	图像	两个独立数据集（内部数据集和外部验证集），具体数量未在摘要中注明	NA	符号闭式公式	准确率 (Accuracy)，AUC	资源受限场景适用，未具体说明计算资源
7026	2026-07-01	RGB-based visual encoding of vibration data for gearbox fault diagnosis using U-Net segmentation model 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0350838 PMID:42329970	研究论文	提出一种将振动数值数据编码为RGB图像并使用U-Net分割模型进行齿轮箱故障诊断的新方法	首次将数值传感器数据转换为视觉格式，并采用U-Net分割模型实现高精度分类，改变传统信号处理范式	NA	实现基于图像深度学习模型的齿轮箱齿轮故障诊断	齿轮箱齿轮故障振动信号	计算机视觉	NA	振动信号编码	U-Net	图像	每个类别500张256×256像素图像	NA	U-Net	分类准确率, 平均精度均值	NA
7027	2026-07-01	Disease-specific data augmentation enhances deep learning classification of age-related macular degeneration, diabetic retinopathy, and glaucoma 2026 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076261461391 PMID:42370003	研究论文	评估六种数据增强技术对深度学习模型分类年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变和青光眼的效果	首次系统比较多种数据增强技术在不同眼科疾病分类中的特异性效果，发现增强有效性取决于疾病类型	未提及具体局限	确定对年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变、青光眼和正常眼底图像分类的最佳数据增强技术	眼底图像数据集，包含250例AMD、250例DR、250例青光眼和450例正常图像，共1200张	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性, 糖尿病视网膜病变, 青光眼	数据增强	卷积神经网络	图像	1200张眼底照片（其中AMD、DR、青光眼各250例，正常图像450例）	Python	EfficientNet-B0	曲线下面积AUC, 准确率, 敏感性	NA
7028	2026-07-01	Power load forecasting combining deep learning models and improved CLPO algorithm 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0351428 PMID:42371869	研究论文	提出一种结合深度学习和改进鹦鹉优化算法的电力负荷预测模型，以提高预测精度和稳定性	通过加权重构组合时间卷积网络、LSTM和双向LSTM，并改进鹦鹉优化算法进行迭代优化和联合误差校正，同时引入基于连续学习的误差纠正机制抑制权重漂移和短时偏差	未提及	提升电力负荷预测的精度和稳定性，应对复杂非线性特征和极端天气条件	电力负荷数据	机器学习	NA	NA	CNN、LSTM、双向LSTM、组合深度学习模型	时间序列数据	NA（使用UK-NGED数据集，具体样本量未提及）	NA	时间卷积网络、LSTM、双向LSTM、鹦鹉优化算法	准确率、平均绝对误差、均方根误差	NA
7029	2026-07-01	Forecasting COVID-19 new cases using NBEATS deep learning and mobility data 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0350264 PMID:42371947	研究论文	提出一种使用N-BEATS深度学习模型和移动数据预测COVID-19新增病例的方法	首次将N-BEATS架构与移动数据（Google和Apple）结合用于COVID-19病例预测，并证明其优于LSTM-Markov基准模型	未提及	利用移动数据提升COVID-19新增病例预测的准确性和可解释性	美国、英国、俄罗斯和巴西四国的COVID-19新增病例趋势	机器学习	COVID-19	NA	N-BEATS	时间序列数据（COVID-19病例数据和移动数据）	来自Google、Apple和Our World in Data的四个国家COVID-19数据集	NA	N-BEATS, LSTM-Markov	均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）	NA
7030	2026-07-01	Automated spermatogenic staging in periodic acid-Schiff-stained testes of Sprague-Dawley rats using a deep learning model for normal and atrophied tissues 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0337245 PMID:42371939	research paper	提出一种基于深度学习的目标检测模型和区域卷积神经网络，用于自动分析大鼠睾丸组织的生精周期分期，并应用于正常和萎缩组织的评估	首次将基于区域卷积神经网络的深度学习模型应用于PAS染色大鼠睾丸切片生精周期自动分期，并实现对萎缩组织的定量分析	仅使用了少量样本（16张大切片图像），且动物来源为单一品系（Sprague-Dawley大鼠），模型泛化性需进一步验证	开发自动化生精周期评估方法，提高病理学评估效率并减少人为偏差	Sprague-Dawley大鼠的睾丸组织切片（PAS染色）	machine learning	NA	PAS染色	CNN, 目标检测模型, 区域卷积神经网络	全切片图像	16张大切片图像，来自16只大鼠（训练集10张，测试集6张分别用于验证和推理）	NA	目标检测模型, 区域卷积神经网络	平均精度, 平均召回率	NA
7031	2026-07-01	Deep Learning for Time-Series Segmentation of Mechanical Ventilator Waveforms 2025-Nov-21, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-8001137/v1 PMID:41333439	研究论文	开发并验证了一种基于一维注意力门控U-Net的深度学习模型，用于分割机械通气波形中的吸气与呼气起始点	首次将注意力门控U-Net架构应用于通气波形时间序列分割，在噪声真实数据中优于传统启发式方法，并能通过梯度加权类激活图解释模型决策特征	NA	实现机械通气波形的高精度实时分割，为患者-呼吸机异步事件的可重复量化提供基础	机械通气波形中的吸气与呼气起始点	机器学习	NA	NA	深度学习	时间序列波形	来自33名患者的9,719次呼吸	NA	注意力门控U-Net	F1分数	NA
7032	2026-07-01	Transforming sleep medicine: the evolving role of artificial intelligence 2025-11-01, Current opinion in pulmonary medicine IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCP.0000000000001210 PMID:40855966	综述	探讨人工智能在睡眠医学中的演变角色及其对诊断和治疗的影响	系统总结了AI技术在阻塞性睡眠呼吸暂停、失眠和发作性睡病等睡眠障碍检测中的应用，并强调了基于睡眠障碍内分型实现个性化治疗的潜力	临床应用中存在伦理问题，包括患者隐私、数据使用偏见和透明度不足等挑战	解释AI在睡眠医学中的演变角色，为临床医生提供关于其益处和局限性的关键信息	睡眠医学领域，包括阻塞性睡眠呼吸暂停、失眠、发作性睡病等睡眠障碍	机器学习	睡眠障碍	NA	NA	文本	NA	NA	NA	NA	NA
7033	2026-07-01	Establishment of normative spleen volume in a Japanese cohort using automated CT segmentation: diagnostic implications for liver fibrosis 2025-Oct-30, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-025-04383-z PMID:41168695	研究论文	利用基于深度学习的自动化CT分割建立日本人群的脾脏体积参考值，并评估其用于肝纤维化分期诊断的意义	首次通过深度学习分割技术为日本人群建立脾脏体积的标准化参考值，并基于预测残差定义脾肿大的Z评分阈值，用于无创性肝纤维化分期	外部队列样本量较小（仅136例肝病患者），且未包含对照组的健康人群数据	建立日本人群的脾脏体积参考值，并验证体积定义的脾肿大在肝纤维化分期中的诊断价值	日本健康成年人（4732例）及经组织学确认的肝病患者（136例）	计算机视觉	肝病	非增强腹部CT	深度学习分割模型	CT图像	4732例健康成人（数据集1）和136例肝病患者（数据集2）	NA	NA	Dice系数，平均绝对误差，曲线下面积（AUC）	NA
7034	2026-07-01	Inferring Dynamic Information from Protein Structures by Gaussian Integrals and Deep Learning 2025-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.22.677755 PMID:41040270	研究论文	提出一种从静态蛋白质结构推断动态灵活性信息的深度学习框架，无需分子动力学模拟	利用高斯积分向量作为蛋白质骨架的全局形状和拓扑不变量，结合注意力机制的一维卷积神经网络实现灵活性与非灵活性分类，性能优于传统方法	对高度灵活性蛋白质的预测存在系统性低估，且不同二级结构类型（如α螺旋）的预测效果差异较大	开发无需分子动力学模拟即可从蛋白质静态结构预测动态灵活性的计算方法	来自ATLAS数据库的1,374条蛋白质链的标准化全原子分子动力学轨迹数据	机器学习	不适用	分子动力学模拟、高斯积分	一维卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制	蛋白质结构坐标、30维高斯积分向量	1,374条蛋白质链，每条链对应标准化全原子分子动力学轨迹	PyTorch	注意力机制的一维卷积神经网络、循环神经网络	AUC、精确率、召回率、F1分数、R	未明确提及
7035	2026-07-01	Quantitative Computed Tomography Measures of Lung Fibrosis and Outcomes in the National Lung Screening Trial 2025-09, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202410-1048OC PMID:40208581	研究论文	研究国家肺部筛查试验中定量CT测量的肺纤维化与临床结局的关系	利用深度学习算法和定量成像技术，在大规模高风险人群中评估肺纤维化的意义	仅包括有吸烟史的高危人群，可能无法推广至其他人群	评估定量肺纤维化测量与临床相关结局的关联	国家肺部筛查试验中的参与者	计算机视觉	肺纤维化	低剂量CT扫描，CALIPER算法，深度学习UIP算法	深度学习模型（DL-UIP）	医学影像	11518名参与者	NA	CALIPER, DL-UIP	危险比（HR）	NA
7036	2026-07-01	Pulse Pressure, White Matter Hyperintensities, and Cognition: Mediating Effects Across the Adult Lifespan 2025-08, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/acn3.70086 PMID:40413732	研究论文	研究脉压和平均动脉压对年龄与白质高信号负荷关系的介导作用，以及白质高信号负荷对认知功能的介导效应	发现脉压而非平均动脉压介导年龄与白质高信号负荷的关系，并验证白质高信号负荷在整个成年生命周期中作为认知评分的中介变量	样本量较小（231人），且为回顾性研究设计，可能存在未控制的混杂因素	探讨血压指标（脉压和平均动脉压）在年龄相关脑白质病变累积及认知功能下降中的中介机制	231名无中风和痴呆的成年人	机器学习	老年性疾病	磁共振成像（T2-FLAIR序列）	TrUE-Net深度学习工具	医学影像数据	231名成年人（来自Aging Brain Cohort研究）	NA	TrUE-Net	NA	NA
7037	2026-07-01	A Digital Twin Framework for Adaptive Treatment Planning in Radiotherapy 2025-Jul-22, ArXiv PMID:40671956	研究论文	提出了一种用于前列腺立体定向放射治疗的数字孪生框架，实现快速在线自适应质子治疗计划优化	整合深度学习和多图谱变形配准，利用每日锥形束CT更新解剖结构，并通过知识库计划质量评估实现临床等效治疗计划，显著缩短再优化时间	基于43例既往病例的数据库，样本量有限，且仅针对前列腺SBRT，需验证更广泛适用性	开发数字孪生框架以实现自适应放疗中快速在线计划优化，提高治疗精度并减少器官毒性	前列腺立体定向放射治疗病例	数字病理学	前列腺癌	质子治疗	CNN	图像	43例既往前列腺SBRT病例	TensorFlow, PyTorch	U-Net	计划质量评分, 剂量覆盖率, 器官受照剂量	NA
7038	2026-07-01	Leveraging deep learning to discover interpretable cellular spatial biomarkers for prognostic predictions based on hepatocellular carcinoma histology 2025-07, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70033 PMID:40511597	研究论文	利用深度学习从肝细胞癌组织学图像中挖掘可解释的细胞空间生物标志物用于预后预测	首次系统量化肝细胞癌肿瘤微环境中肿瘤细胞、基质细胞和淋巴细胞的空间分布特征，并发现六种与患者总生存期显著相关的细胞空间特征，其中部分特征组合能进一步分层预后	研究仅基于H&E染色图像，可能需要更多独立队列验证；未深入探讨这些空间特征背后的生物学机制	通过量化肝细胞癌肿瘤微环境中的细胞空间组织，发现可解释的预后生物标志物，以改善患者风险分层	肝细胞癌H&E染色病理图像中的肿瘤细胞、基质细胞和淋巴细胞	数字病理学	肝细胞癌	深度学习细胞分割与识别	CNN	图像	两个独立队列：癌症基因组图谱计划队列和北京医院队列	NA	NA	总生存期相关性	NA
7039	2026-07-01	Uncertainty-Aware Deep Learning Characterization of Knee Radiographs for Large-Scale Registry Creation 2025-05, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2024.10.103 PMID:39477040	研究论文	提出一个自动化图像处理流程，用于膝关节放射影像注册，整合多标签图像语义分类器与共形预测不确定性量化及物体检测模型	首次将共形预测不确定性量化整合到膝关节放射影像多标签分类中，并结合物体检测模型用于大型注册库的自动化构建	NA	开发一个用于膝关节放射影像注册的自动化图像处理流程，提升大规模注册库创建的效率和透明度	膝关节放射影像	计算机视觉	膝关节疾病	NA	EfficientNet、物体检测模型	图像	26,000张膝关节图像用于分类，11,841张用于物体检测	NA	EfficientNet	F1分数、准确率、敏感度、特异性、边际覆盖率、效率、平均精确度	NA
7040	2026-07-01	Enhancing HER2 testing in breast cancer: predicting fluorescence in situ hybridization (FISH) scores from immunohistochemistry images via deep learning 2025-03, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70024 PMID:40050230	研究论文	利用聚类约束注意力多实例深度学习模型，从免疫组化图像预测HER2评分和荧光原位杂交评分，以减少对反射性FISH检测的依赖	将深度学习应用于HER2 IHC评分和FISH评分预测，提高IHC测试的准确性，减少主观性和变异性，并降低对反射性FISH检测的依赖	FISH预测模型准确性和灵敏度较低，虽然特异性高，但对低表达病例的识别能力有限	提高HER2检测的准确性，减少主观性和变异性，降低对反射性FISH检测的依赖	5,731张HER2 IHC图像，包括592例FISH检测的病例	计算机视觉	乳腺癌	免疫组化（IHC），荧光原位杂交（FISH）	深度学习	图像	5,731张HER2 IHC图像，其中592例有FISH检测结果	NA	聚类约束注意力多实例学习模型	准确率，ROC AUC，敏感性，特异性	NA