深度学习在生物医药领域的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新（使用关键词“['deep learning']”过滤），已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价19.9元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 44481 篇文献，本页显示第 81 - 100 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 81 | 2026-05-27 |
Tripleknock: predicting lethal effect of three-gene knockout in bacteria by deep learning
2026-Apr-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-46272-9
PMID:41963398
|
研究论文 | 提出Tripleknock深度学习模型，用于预测细菌三基因敲除的致死效应 | 首次利用蛋白质序列特征和通量平衡分析模拟训练深度学习模型，实现无需基因组规模代谢模型的全基因组三基因敲除致死性预测，速度比FBA快约20倍 | 模型基于大肠杆菌K-12 MG1655的训练数据，跨物种验证仅针对6种肠杆菌科病原体，且外部验证数据集较小（仅37个三重扰动） | 开发快速、不依赖基因组规模代谢模型的生物信息学方法，用于全基因组三基因敲除致死性筛选 | 细菌三基因敲除的致死效应预测 | 机器学习 | NA | 蛋白质序列特征提取、通量平衡分析 | 深度学习模型（具体架构未明确说明） | 蛋白质序列特征、基因敲除模拟结果 | 大肠杆菌K-12 MG1655的三基因敲除FBA模拟数据，以及6种肠杆菌科病原体的跨物种验证数据 | NA | NA | F1分数 | NA |
| 82 | 2026-05-27 |
LobePrior segments lung lobes on computed tomography images in the presence of severe abnormalities
2026-Apr-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-48136-8
PMID:41963526
|
研究论文 | 提出LobePrior方法，结合深度神经网络和概率模型，在严重肺部异常情况下实现准确的肺叶分割 | 将概率模型与深度神经网络结合，利用标签融合导出的先验知识指导严重异常区域的分割，并引入合成病变生成进行数据增强 | 未明确说明限制 | 开发在严重肺部异常情况下仍能稳健进行肺叶分割的自动化算法 | CT影像中的肺叶区域 | 数字病理学 | 肺部疾病（包括癌症结节和COVID-19合并症） | CT成像 | AttUNet | 图像 | 使用LOLA11及三个额外数据集（含癌性结节或COVID-19合并症） | PyTorch | AttUNet | Dice系数 | NA |
| 83 | 2026-05-27 |
Fusing non-textual cues with classical NLP for enhanced multimodal fake news spread detection
2026-Apr-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45735-3
PMID:41957109
|
研究论文 | 提出一种融合非文本线索与深度文本特征的多模态深度学习架构，用于提升假新闻检测的准确性和鲁棒性 | 首次将统计行为特征、字符级特征与词级语义特征通过多头自注意力机制动态融合，实现多模态信息的智能化整合 | 未说明模型对对抗性文本攻击的鲁棒性，以及跨平台泛化能力验证不足 | 开发一种高效的多模态假新闻检测系统，以应对传统文本分析方法在复杂虚假信息检测中的局限 | 社交平台上传播的新闻内容及其发布者的非文本行为特征 | 自然语言处理 | NA | Word2Vec、多头自注意力机制 | 深度学习多模态模型 | 文本数据 | 使用GossipCop和PolitiFact两个公开数据集进行实验 | PyTorch | 多头自注意力机制、SoftMax分类器 | 准确率, F1值 | NA |
| 84 | 2026-05-27 |
Machine-enhanced reconstruction of functional connectomes unravels discriminative brain sub-systems in health and disease
2026-Apr-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-47391-z
PMID:41957158
|
研究论文 | 提出基于机器学习的全连接网络重建方法，利用几何深度学习识别具有区分性的脑子系统，应用于健康与自闭症谱系障碍受试者的功能磁共振成像数据分析 | 首次提出基于集体功能连接修剪的方法替代传统统计阈值修剪，利用几何深度学习学习网络表征并借助可解释人工智能识别最具有区分性的子网络，从而发现机器学习的子系统协同激活模式可显著提高对受影响个体的识别 | 方法在自闭症谱系障碍数据集上验证，未在其他脑疾病上测试，且依赖于功能磁共振成像数据的多频分解，可能受限于数据质量与频率选择 | 开发一种全连接网络重建方法，通过集体共激活模式而非独立统计显著性来保留连接，以更可靠地表征脑部疾病并识别生物标志物 | 健康与自闭症谱系障碍受试者的功能磁共振成像数据 | 机器学习, 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 功能磁共振成像 | 几何深度学习 | 功能磁共振成像信号 | 健康与自闭症谱系障碍受试者（具体数量未提供） | NA | 几何深度学习网络 | 受试者识别准确性 | NA |
| 85 | 2026-05-27 |
Public opinion dissemination simulation based on large language model multi-agent systems
2026-Apr-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44206-z
PMID:41935064
|
研究论文 | 基于大语言模型的多智能体系统模拟公共舆论传播 | 整合宏观扩散模式与微观个体认知，构建基于LLM的多智能体模拟框架，支持零样本冷启动和跨场景鲁棒性 | 文中未明确提及局限性 | 开发一种低成本、高保真度的公共舆论模拟系统，用于危机管理 | 公共舆论传播的演化模式 | 机器学习 | NA | NA | 大语言模型（LLM） | 文本 | 基于真实社交媒体数据的校准，未明确样本数量 | NA | 多智能体系统 | 行为分布熵（Entropy）、Distinct-2指标 | NA |
| 86 | 2026-05-27 |
Transformer augmented hybrid deep learning for explainable multi class pest classification
2026-Apr-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41248-1
PMID:41935133
|
研究论文 | 对多种深度学习架构进行综合实验评估，用于基于图像级分类的多类害虫分类，涵盖19种害虫物种 | 提出混合CNN-Transformer设计（如Hybrid EffNet-Transformer和Hybrid EfficientNetV2-S+Transformer），结合卷积特征层次和全局自注意力机制，并采用分割驱动的预处理方法增强前景隔离 | 未在标题和摘要中明确提及局限性 | 实现农业害虫的早期准确识别，为精准农业系统开发提供指导 | 19种害虫物种的田间图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像分类 | CNN、Transformer、混合CNN-Transformer | 图像 | 19种害虫物种的田间图像（具体数量未提及） | NA | MobileNetV2, VGG16, EfficientNetB0/B3, EfficientNetV2-B0, ResNet50, Xception, NASNetLarge, Hybrid InceptionResNetV2, Hybrid ResNet50+CBAM, Hybrid EffNet-Transformer, Hybrid EfficientNetV2-S+Transformer | 验证准确率, 宏平均F1值, 验证损失 | NA |
| 87 | 2026-05-27 |
Artificial intelligence in orthopedics: current applications, challenges, and future directions
2026-Apr-03, Knee surgery & related research
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s43019-026-00317-5
PMID:41933417
|
综述 | 总结人工智能在骨科实践中的当前应用，并强调实现临床转化的障碍 | 指出技术进步与临床转化之间的差距，主张从提升模型复杂性转向严格评估、外部验证和概率校准 | 未具体说明局限性，但隐含地指出当前应用受限于算法不透明性、性能退化及工作流适配不足 | 综述人工智能在骨科领域的应用现状、挑战及未来方向 | 骨科实践中的机器学习、深度学习及大型语言模型应用 | 机器学习 | 骨科疾病（如骨折、骨关节炎等） | 不适用 | 机器学习模型、深度学习模型、大型语言模型 | 结构化数据、医学影像、文本 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 外部验证、概率校准、不确定性估计 | 不适用 |
| 88 | 2026-05-27 |
Responsible Use of Artificial Intelligence to Improve Kidney Care: A Statement from the American Society of Nephrology
2026-Apr-01, Journal of the American Society of Nephrology : JASN
IF:10.3Q1
DOI:10.1681/ASN.0000000929
PMID:41201255
|
review | 美国肾脏病学会关于负责任使用人工智能改善肾脏护理的声明 | 提供了负责任使用AI的框架和基础原则，强调以患者利益优先、确保临床医生监督及在高负担疾病领域推动创新 | NA | 为肾脏病学中AI的负责任使用提供指导框架 | 慢性肾脏病、急性肾损伤、透析和移植护理中的AI应用 | 机器学习 | 肾脏疾病 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 89 | 2026-05-27 |
A fundus image dataset for intelligent diabetic retinopathy system
2026-Apr-01, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-07093-7
PMID:41922360
|
研究论文 | 构建了一个用于智能糖尿病视网膜病变系统的眼底图像数据集 | 提供了一个标准化、高质量的超广角眼底图像数据集，以克服现有AI模型在检测周边视网膜病变时的局限性，并公开可用以提高模型的泛化能力 | 未提及具体的局限性 | 为基于超广角图像的糖尿病视网膜病变诊断AI系统提供标准化的公开数据集 | 糖尿病视网膜病变患者 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 超广角眼底成像 | NA | 图像 | 809名患者的1630张超广角眼底图像 | NA | NA | NA | NA |
| 90 | 2026-05-27 |
Glaucomatous Remodeling of the Lamina Cribrosa: Association With Visual Field Progression
2026-Apr-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.67.4.3
PMID:41920143
|
研究论文 | 研究开角型青光眼患者中筛板深度和曲率变化速率与视野进展速率之间的关系 | 首次利用深度学习分割筛板结构，并纵向分析筛板重塑与视野进展的关联，发现年龄、中央角膜厚度和眼压对重塑程度有调节作用 | 未提及，但可推断样本量及观察周期可能有限 | 评估原发性开角型青光眼患者的筛板重塑与视野进展之间的关联 | 原发性开角型青光眼患者 | 医学影像 | 青光眼 | SDOCT | 深度学习 | 图像 | 未明确提及，但研究涉及患者队列 | NA | NA | NA | NA |
| 91 | 2026-05-27 |
Scalable and Robust Artificial Intelligence for Spine Alignment Assessment: Multicenter Study Enabled by Real-Time Data Transformation
2026-Mar-20, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/78396
PMID:41861366
|
研究论文 | 开发一种实时数据转换方法以增强脊柱对齐评估人工智能模型的多中心鲁棒性和准确性 | 提出了一种基于像素强度的实时数据转换方法，可即插即用，有效解决多中心影像数据异质性，提升深度学习模型在不同医院间的泛化能力 | 未提及具体限制，可能包括样本量不足或模型在不同人群中需进一步验证 | 开发实时数据转换方法以提升多中心青少年特发性脊柱侧弯影像评估中人工智能模型的鲁棒性和准确性 | 3899张全脊柱X线片，来自7家医院（香港2家、中国大陆5家），2012年1月至2024年8月收集 | 计算机视觉 | 青少年特发性脊柱侧弯 | X线成像 | 深度学习模型（SpineHRNet+） | 图像 | 3899张全脊柱X线片（训练和内部验证3034张，外部验证865张来自5家医院） | NA | SpineHRNet+ | 残差分析、线性回归R²、Bland-Altman分析、灵敏度、特异性、精确度、阴性预测值、准确率、混淆矩阵 | NA |
| 92 | 2026-05-27 |
Tabular LLMs for Interpretable Few-Shot Alzheimer's Disease Prexdiction with Multimodal Biomedical Data
2026-Mar-17, ArXiv
PMID:41907581
|
研究论文 | 提出TAP-GPT框架，一种基于TableGPT2的表格化大型语言模型，用于多模态生物标志物的少样本阿尔茨海默病分类，生成可解释的结构化推理 | 首次系统性地将表格专用大型语言模型应用于多模态生物标志物驱动的阿尔茨海默病预测，采用表格提示而非纯文本进行少样本分类，并展示结构化、模态感知的推理能力且稳定性更高 | NA | 开发一种可解释的少样本预测方法，利用表格化大型语言模型处理多模态生物医学数据实现阿尔茨海默病的准确诊断 | 阿尔茨海默病患者的多模态生物标志物数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | NA | 大型语言模型 | 表格数据 | 四个ADNI衍生数据集 | TableGPT2 | TableGPT2 | 准确率 | NA |
| 93 | 2026-04-05 |
A web-based deep learning cascade for automated detection and quantification of marginal bone loss
2026-Mar-07, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-07962-y
PMID:41792690
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 94 | 2026-05-27 |
Two-step deep-learning candidemia prediction model using two large time-sequence electronic health datasets
2026-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.03.03.26347531
PMID:41867227
|
研究论文 | 利用两个大型时间序列电子健康数据集开发两步深度学习模型预测念珠菌血症风险 | 提出结合念珠菌血症和30天死亡风险的两步预测框架，能识别出单步模型遗漏的高风险患者，并显著提高预测覆盖率和临床适用性 | 研究为回顾性，需前瞻性研究验证结果 | 开发并验证两步深度学习模型以优化念珠菌血症的早期预测和抗真菌治疗决策 | 两个大型电子健康记录数据集中的成年住院患者 | 机器学习 | 念珠菌血症 | 深度学习模型开发基于电子健康记录数据 | 深度学习模型 | 电子健康记录数据（时间序列数据） | Houston Methodist Hospital System (HMHS) 的 213,404 名患者和 MIMIC-IV 的 107,507 名患者 | PyTorch | NA | AUPRC（精确率-召回率曲线下面积） | NA |
| 95 | 2026-05-27 |
Energy-driven innovations in computational de novo protein engineering
2026-03, Progress in biophysics and molecular biology
DOI:10.1016/j.pbiomolbio.2026.01.005
PMID:41570866
|
综述 | 综述能量驱动计算从头蛋白质工程中的创新方法，涵盖从经典力场到AI驱动预测的完整技术路线 | 首次系统整合分子动力学、热力学积分和蒙特卡洛采样等能量策略，提出基于精度-成本-吞吐量权衡的方法选择决策框架 | 未量化AI预测模型在不同蛋白质体系中的泛化能力瓶颈，且缺乏对计算资源消耗的系统性比较 | 为治疗性和工业蛋白质设计提供物理与数据协同驱动的技术路线图 | 计算从头蛋白质工程中的能量模型及其在生物技术、医学和合成生物学中的应用 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟,热力学积分,蒙特卡洛采样,机器学习,深度学习 | 机器学习模型,深度学习模型 | 蛋白质结构数据,能量景观模拟数据 | NA | NA | NA | 结合亲和力,折叠路径预测精度,稳定性评估指标 | NA |
| 96 | 2026-05-27 |
Computational advances in RNA-small molecule binding site prediction
2026-03, Progress in biophysics and molecular biology
DOI:10.1016/j.pbiomolbio.2026.02.003
PMID:41654089
|
综述 | 综述了RNA与小分子结合位点预测的计算方法进展 | 从早期统计模型到深度学习框架，特别是大语言模型在捕捉长程序列依赖和上下文模式中的应用，以及多模态特征整合方法 | RNA结构柔性、瞬时结合口袋及高分辨率复合体结构有限带来的挑战 | 总结RNA-配体结合位点预测的计算策略，推动RNA靶向药物发现 | RNA-小分子相互作用及其结合位点 | 机器学习 | NA | NA | 大语言模型 | 序列、结构、能量、拓扑信息 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 97 | 2026-03-02 |
Deep learning prediction model based on multi-modal transvaginal ultrasound scan images for endometrial cancer
2026-Feb-28, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-026-01013-z
PMID:41764582
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 98 | 2026-05-27 |
SpliceRead: Improving Canonical and Non-Canonical Splice Site Prediction with Residual Blocks and Synthetic Data Augmentation
2026-Feb-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.05.703825
PMID:41726927
|
研究论文 | SpliceRead利用残差块和合成数据增强改善规范及非规范剪接位点预测 | 提出SpliceRead模型，结合残差卷积块和合成数据增强方法，有效提升非规范剪接位点的识别能力，降低假阴性率 | 依赖多物种数据集，但可能对极端非规范序列的泛化能力仍有局限 | 改进规范和非规范剪接位点的分类预测，提升基因注释准确性 | 多物种的400和600核苷酸序列，包括规范与非规范剪接位点 | 机器学习 | NA | 合成数据增强 | 残差卷积网络 | 核苷酸序列 | 多物种数据集，包含400和600核苷酸序列 | NA | 残差卷积块 | F1分数, 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 99 | 2026-05-27 |
Deep learning predicts onset acceleration of 38 age-associated diseases from blood and body composition biomarkers in the UK Biobank
2026-02, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-025-01702-w
PMID:40576910
|
研究论文 | 利用神经网络Cox模型预测38种与年龄相关疾病的发病加速风险 | 首次利用相对发病加速关联来表征疾病模式，并开发了OnsetNet神经网络架构用于预测发病加速风险 | NA | 预测与年龄相关疾病的发病加速风险 | 来自英国生物银行的60,396名个体和218,530个结果事件 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | 神经网络Cox模型 | 人口统计学、人体测量学、影像学、血液生物标志物特征 | 60,396名个体，218,530个结果事件 | NA | OnsetNet | Harrell's一致性指数(C-index)，Kaplan-Meier曲线，对数秩检验，Schoenfeld残差 | NA |
| 100 | 2026-05-27 |
Hallucination at low radiation dose: Evaluation of two deep-learning reconstruction methods in high-resolution chest CT
2026-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.3087772
PMID:42181036
|
研究论文 | 评估两种深度学习重建方法在高分辨率胸部CT中低辐射剂量下的幻觉表现 | 首次系统评估辐射剂量降低对两种深度学习重建算法（DLR1和DLR2）在高分辨率胸部CT中产生幻觉的影响，特别是在接近胸部X射线剂量的极低剂量水平（8%） | NA | 评估低辐射剂量下两种深度学习重建方法在高分辨率胸部CT中产生幻觉的情况 | 胸部CT图像中的间质性肺病病变 | 计算机视觉 | 间质性肺病 | CT | 深度学习重建 | 图像 | 30个图像系列（5名患者 × 3种剂量 × 2种DLR算法） | NA | DLR1, DLR2 | 幻觉评分（5点李克特量表） | NA |