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
10961	2026-04-12	A Multichannel Flexible Interface for Environmental-Robust Laryngeal Signal Decoding 2026-Apr-01, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.6c01457 PMID:41919668	研究论文	本文提出了一种可穿戴、柔性、多通道的压阻接口，用于在复杂语音行为中解码喉部和下颌下运动，以实现嘈杂或受限环境下的鲁棒人机交互	开发了一种集成微金字塔PDMS传感层、导电PPy涂层和多通道电极阵列的柔性可穿戴接口，结合改进的音频频谱图Transformer与多通道融合机制，实现了端到端的语义识别	仅使用了14个核心英语词汇构建数据集，词汇量有限；未在更广泛的语音障碍人群或多种语言中进行验证	在嘈杂、受限或语音受损环境中实现鲁棒的人机交互	喉部和下颌下运动信号	机器学习	NA	多通道压阻传感，无线数据传输，实时设备端处理	Transformer	多通道运动信号数据	总计3,840个样本（来自麦克风和发声两个结构化数据集）	NA	改进的音频频谱图Transformer	分类准确率	NA
10962	2026-04-12	AI-Driven Species Sensitivity Distribution (AI-4-SSD) Framework for Predicting Aquatic Ecological Risks of Chemical Pollutants in Global Near-Coastal Environments 2026-Mar-27, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.6c00675 PMID:41891423	研究论文	本文提出了一种基于AI的框架（AI-4-SSD），用于预测全球近岸环境中化学污染物的暴露、水生毒性和风险	开发了多模态深度学习模型作为框架核心，首次实现从化学暴露到种群水平水生毒性的全链条预测，并识别出高风险化学物质	研究仅针对八种海洋物种和约3000种目标化学物质，可能未涵盖所有潜在污染物和生物多样性影响	预测全球近岸环境中化学污染物的水生生态风险，以保护海洋生物多样性	全球近岸环境中的化学污染物及其对海洋物种的影响	机器学习	NA	多模态深度学习	深度学习模型	化学数据、毒性数据	约3000种目标化学物质，涉及八种海洋物种（跨三个门）	NA	多模态深度学习模型	测试集R²为0.85	NA
10963	2026-04-12	Deep Learning Enables Pixel-Level Nanoparticle Distribution Mapping in Routine Histological Sections by Integrating Cancer Associated Fibroblasts Features 2026-Mar-27, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.6c01365 PMID:41893882	研究论文	本研究提出了一种名为NanoNet的深度学习框架，利用成纤维细胞活化蛋白免疫染色来空间表征癌症相关成纤维细胞，并高分辨率预测纳米颗粒在肿瘤组织中的分布	首次开发了能够整合癌症相关成纤维细胞特征、从常规组织切片实现像素级纳米颗粒分布预测的深度学习框架，突破了传统医学成像技术在检测纳米颗粒分布方面的局限性	未明确说明模型在其他肿瘤类型或更大样本量中的泛化能力，也未详细讨论临床转化所需的技术验证步骤	开发能够高精度预测肿瘤内纳米颗粒空间分布的深度学习模型，以优化纳米药物设计和个性化纳米医学	肿瘤组织切片中的纳米颗粒分布与癌症相关成纤维细胞的空间关系	数字病理学	癌症	免疫染色（FAP免疫染色）、组织切片成像	深度学习模型	组织切片图像	未明确说明	未明确说明	NanoNet	ICC（组内相关系数）, R²	未明确说明
10964	2026-04-12	HMP-MUNet: A Hybrid Deep Learning Framework for Automated Skin Lesion Segmentation in Dermoscopic Images 2026-03-17, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69449 PMID:41941514	研究论文	本文提出了一种用于皮肤镜图像中皮肤病变自动分割的混合深度学习框架HMP-MUNet	结合状态空间模型与先进多尺度处理能力，通过高阶视觉状态空间模块、多尺度扩张注意力融合网络和并行多深度灵活网络的创新架构设计，在显著减少参数量的同时保持高分割精度	需要进一步的临床验证	开发一种在保持高诊断准确性的同时具有计算效率的皮肤病变自动分割方法	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	NA	深度学习	图像	PH2和ISIC2018基准数据集	NA	U-Net, 高阶视觉状态空间模块, 多尺度扩张注意力融合网络, 并行多深度灵活网络	Dice相似系数	NA
10965	2026-04-12	Non-invasive hemoglobin estimation with outcome prediction via deep learning analysis of ECG-derived cardiac micro-dynamics 2026-Mar, Internal and emergency medicine IF:3.2Q1 DOI:10.1007/s11739-025-04209-6 PMID:41329232	研究论文	本研究开发了一种基于心电图（ECG）和深度学习的非侵入性血红蛋白（Hb）估计模型，用于检测贫血并预测全因死亡率和新发心力衰竭风险	首次利用深度学习分析心电图衍生的心脏微动力学特征来非侵入性估计血红蛋白水平，并评估其对心血管风险的预测能力	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；模型性能在轻度贫血检测中较低；外部验证集性能略有下降	开发一种非侵入性、低成本的贫血筛查工具，并评估其诊断和预后价值	心电图信号和对应的血红蛋白水平数据	机器学习	贫血,心血管疾病	心电图（ECG）分析	深度学习模型（DLM）	心电图信号	训练集：187,202名患者的388,166份心电图；内部测试集：24,279名患者；外部测试集：29,247名患者	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积（AUC）, 灵敏度, 特异性, Pearson相关系数, 风险比（HR）	NA
10966	2026-04-12	A universal framework for IMRT dose prediction 2026-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70384 PMID:41833521	研究论文	本文提出了一种名为UniDose的深度学习通用剂量预测模型，旨在适应多种疾病部位和临床场景，特别是针对任意射束配置的IMRT治疗计划	UniDose模型通过广义输入通道设计（包括归一化处方剂量图、加权避让掩码和射束追踪图像）以及基于nnU-Net的定制化网络架构，实现了跨疾病部位和射束配置的通用剂量预测，并结合了参考引导的优化引擎以确保预测剂量的物理可实现性	模型在训练和测试中使用了871名患者的数据，尽管覆盖了25种疾病部位，但可能仍需更大规模、更多样化的数据集以进一步提升泛化能力；此外，模型依赖于特定的射束追踪算法和优化引擎，可能限制了其在其他技术平台上的直接应用	开发一个通用的深度学习剂量预测框架，以提升IMRT治疗计划的质量和效率，并增强模型在真实世界多样化临床场景中的适用性	IMRT治疗计划中的剂量分布预测，重点关注多种疾病部位（如前列腺、肝脏、脑部等）和任意射束配置	医学影像分析	多种癌症（包括前列腺癌、肝癌、脑瘤等）	深度学习，射线追踪算法，剂量优化	CNN	3D医学影像数据，剂量分布图	871名患者，涵盖25种疾病部位	PyTorch（基于nnU-Net框架）	nnU-Net	Gamma通过率（GPR），剂量体积直方图（DVH）指标	NA
10967	2026-04-12	A device-invariant multi-modal learning framework for respiratory disease classification 2026-Feb-26, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02445-4 PMID:41748911	研究论文	本文提出了一种设备无关的多模态深度学习框架，用于联合分析咳嗽声学、人口统计学数据和症状描述，以实现成人呼吸系统疾病的多标签分类	提出了一种嵌入对抗分支的音频编码器以实现设备无关的特征学习，并结合不变风险最小化增强损失以提高对非结构性偏移的鲁棒性	NA	开发一种可扩展且可转移的基于AI的咳嗽驱动呼吸系统筛查方法，以推进临床适用性	成人呼吸系统疾病	机器学习	呼吸系统疾病	咳嗽声分析	深度学习	音频, 人口统计学数据, 文本	超过10,000个病例，涵盖七种主要呼吸系统疾病	NA	NA	AUROC	NA
10968	2026-04-12	Explainable deep learning framework incorporating medical knowledge for insulin titration in diabetes 2026-Feb-26, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-026-01449-1 PMID:41748914	研究论文	本文提出了一种结合医学知识的可解释深度学习框架，用于糖尿病胰岛素剂量调整	引入专家引导的可解释人工智能框架，结合Shapley Taylor交互指数捕获特征交互影响，并通过医生在环过程编码临床约束以对齐医学专业知识	研究主要基于两个电子健康记录队列，样本量相对有限，且外部验证数据集规模较小	提高深度学习模型在糖尿病胰岛素剂量调整中的透明度和可信度	2型糖尿病住院患者	机器学习	糖尿病	电子健康记录分析	深度学习模型	电子健康记录	内部数据集1,275名住院患者，外部数据集292名患者	NA	NA	胰岛素剂量调整准确性	NA
10969	2026-02-26	Performance comparison and future perspectives of deep learning and classical machine learning in bone tumor applications: a systematic review (2019-2025) 2026-Feb-24, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-026-03401-8 PMID:41735994	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
10970	2026-04-12	Development of deep learning model to screen for primary open-angle glaucoma in African ancestry individuals 2026-Feb-06, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02318-2 PMID:41652030	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于筛查非洲裔人群中的原发性开角型青光眼（POAG）	针对非洲裔人群开发了首个基于深度学习的POAG筛查模型，并成功在亚洲裔数据集上进行跨种族验证	模型在非洲裔人群中的训练数据可能仍存在代表性不足的问题，且跨种族验证仅在一个外部数据集上进行	开发一种人工智能模型，用于在非洲裔人群中筛查原发性开角型青光眼	非洲裔人群中的POAG患者和健康对照者	计算机视觉	青光眼	眼底摄影	深度学习	图像	64,129张图像（来自1,782例病例和682例对照）	NA	Vision-Transformer	AUC	NA
10971	2026-04-12	MLSPred-bench: Transforming electroencephalography (EEG) datasets into machine learning-ready epileptic seizure prediction benchmarks 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103574 PMID:40949826	研究论文	本文介绍了一种将用于癫痫检测的脑电图数据集转换为适合癫痫发作预测的机器学习就绪基准的方法	开发了一种新方法，能将标注为检测用途的脑电图大数据转换为适用于预测任务的机器学习就绪数据，并生成了12个基准数据集	NA	为癫痫发作预测模型开发提供标准化的机器学习就绪基准数据	脑电图数据集	机器学习	癫痫	脑电图	机器学习模型,深度学习模型	脑电图信号	NA	NA	NA	验证准确率	NA
10972	2026-04-12	Optimising personalised antibiotic treatment for methicillin-resistant Staphylococcus aureus bloodstream infections in ICU patients using a deep learning-based causal inference approach 2025-12, Journal of global antimicrobial resistance IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.jgar.2025.08.012 PMID:40882869	研究论文	本研究利用基于深度学习的因果推断模型，评估了万古霉素、达托霉素和利奈唑胺对ICU患者MRSA血流感染住院死亡率的降低效果，并识别了与各抗生素疗效相关的患者特征	首次将基于深度学习的因果推断模型应用于ICU患者MRSA血流感染的抗生素个性化治疗评估，能够量化不同抗生素的死亡率降低效果并识别特定患者亚群的疗效差异	研究样本量相对较小（仅270名患者），且数据来源于回顾性数据库，可能存在选择偏倚和未测量的混杂因素	评估万古霉素、达托霉素和利奈唑胺对ICU患者MRSA血流感染住院死亡率的治疗效果，并为个性化抗生素治疗提供依据	重症监护室（ICU）中患有耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）血流感染的患者	机器学习	血流感染	基于深度学习的因果推断	深度学习模型	临床数据	270名ICU患者	NA	NA	平均处理效应（ATE）、P值	NA
10973	2026-04-12	The future of immunotherapy: Can artificial intelligence predict the survival of lung cancer patients? A systematic review and meta-analysis 2025-12, Respiratory medicine IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.rmed.2025.108492 PMID:41241154	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于AI模型（利用影像组学、基因组学和蛋白质组学数据）预测非小细胞肺癌患者免疫治疗后总生存期和无进展生存期的预后准确性	首次通过荟萃分析综合评估了AI模型在预测NSCLC免疫治疗生存结局中的表现，并比较了不同数据模态（如蛋白质组学）和AI方法（如深度学习）的预测准确性	纳入研究存在异质性（I²较高），且缺乏前瞻性验证和多中心临床试验数据，AI方法尚未标准化	评估AI模型在预测非小细胞肺癌患者免疫治疗生存结局中的预后准确性	接受免疫治疗的非小细胞肺癌患者	机器学习	肺癌	影像组学、基因组学、蛋白质组学	机器学习、深度学习	影像数据、基因组数据、蛋白质组数据	23项研究，共19,189名患者	NA	NA	风险比、95%置信区间、I²统计量	NA
10974	2026-04-12	Automated artificial intelligence detection of early or under-diagnosed interstitial lung disease by computed tomography in the COPDGene trial 2025-12, Respiratory medicine IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.rmed.2025.108545 PMID:41314436	研究论文	本研究评估了人工智能工具ScreenDx在COPDGene试验中自动检测早期或未诊断的间质性肺疾病（ILD）的能力	开发并验证了一个深度学习模型ScreenDx，用于在CT扫描中自动检测ILD特征，特别是在最初未诊断的病例中，展示了高敏感性和特异性	研究基于COPDGene数据集，ILD患病率目标设定为约1-2%，可能限制了结果的泛化性；且ILD病例最初是意外纳入的，可能存在选择偏倚	评估人工智能工具在CT扫描中检测早期或未诊断的间质性肺疾病的性能	COPDGene试验中的患者，包括意外纳入的ILD患者（阳性）以及随机选择的COPD和对照患者（阴性）	数字病理学	间质性肺疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习模型	图像	COPDGene数据集中的患者，目标ILD患病率为约1-2%	NA	ScreenDx	敏感性, 特异性	NA
10975	2026-04-12	Delineating the Role of Alpha Waves in Exercise-induced Neural Changes through Resting-state EEG 2025-11-07, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68737 PMID:41284639	研究论文	本研究通过静息态脑电图结合深度学习算法，探索运动干预对高特质焦虑大学生前额叶Alpha波神经振荡重编程的影响	首次识别前额叶Alpha兴奋性再平衡作为运动介导焦虑缓解的核心机制，并开发了Alpha波段时频预测模型	样本量较小（仅40名大学生），且仅针对特质焦虑这一特定情绪障碍	阐明运动诱导神经变化的神经调节目标，以促进精准运动处方的开发	40名高特质焦虑大学生	机器学习	焦虑症	静息态脑电图	深度学习	脑电图信号	40名大学生（运动干预组20人，对照组20人）	NA	NA	准确率, F1分数, Kappa系数	NA
10976	2026-04-12	Spam Classification with Support Vector Machines Using Van der Waerden Rank Score Attention 2025-10-31, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69082 PMID:41247923	研究论文	本研究提出了一种基于Van der Waerden秩分数特征注意力增强的支持向量机（VWR-Attn-SVM）用于垃圾邮件分类	引入了Van der Waerden秩变换来归一化文本特征，增强了对异常值的鲁棒性并保持序数关系，同时通过非线性处理和正则化的增强注意力机制优化特征选择	未明确提及具体局限性，如模型在更广泛数据集上的泛化能力或实际部署中的计算效率细节	解决垃圾邮件分类中高维稀疏数据处理的挑战，并降低计算资源需求	垃圾邮件分类任务	自然语言处理	NA	Van der Waerden秩变换	支持向量机（SVM）	文本	使用了UCI Spambase和Indonesian Spam数据集，但未明确指定具体样本数量	NA	VWR-Attn-SVM	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
10977	2026-04-12	GeoEvoBuilder: A deep learning framework for efficient functional and thermostable protein design 2025-Oct-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2504117122 PMID:41071657	研究论文	本文介绍了一个名为GeoEvoBuilder的深度学习框架，用于高效设计功能性和热稳定性蛋白质	提出了一种自适应整合结构和进化约束的深度学习框架，能够直接生成具有所需特性的蛋白质序列，无需依赖传统的单点突变和迭代设计实验循环	未明确提及该框架在计算资源需求、序列设计成功率或对特定蛋白质家族适用性方面的具体限制	开发一种能够直接生成高活性、高热稳定性蛋白质序列的深度学习方法	绿色荧光蛋白、谷胱甘肽过氧化物酶4（GPX4）和二氢叶酸还原酶（DHFR）	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质序列、结构数据	NA	NA	NA	催化效率提升倍数、热稳定性增益（摄氏度）、结构正确性验证	NA
10978	2026-04-12	GARNN-AE-LSTM: A Multimodal Deep Learning Approach for High-Accuracy Video Summarization 2025-10-10, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69097 PMID:41144309	研究论文	本文提出了一种名为GARNN-AE-LSTM的多模态深度学习框架，用于实现高精度的视频摘要生成	提出了一种结合预训练门控循环神经网络（GARNN，融合GRU和AlexNet）与对抗编码器LSTM（AE-LSTM）的多模态框架，并引入了运动补偿PCA降维和门控机制来优化特征选择与冗余消除	未明确说明模型的计算复杂度、处理速度或在不同视频类型（如动态范围、长度）上的泛化能力	开发一种高精度的视频摘要方法，通过保留关键内容来创建长视频的简洁版本	视频数据（包含视觉和听觉信息）	计算机视觉	NA	多模态特征提取、运动补偿特征降维、PCA降维	GARNN, AE-LSTM, GRU, AlexNet	视频（图像与音频）	NA	NA	GARNN（GRU与AlexNet结合）, AE-LSTM	敏感度, F分数, 阳性预测值	NA
10979	2026-04-12	Decoding Natural Behavior from Neuroethological Embedding 2025-10-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68668 PMID:41115131	研究论文	本研究提出了一个结合行为图谱、微型双光子显微镜和神经嵌入技术的实验与计算框架，用于从自由活动小鼠的神经活动中解码复杂自然社交行为	首次整合了Social Behavior Atlas（SBeA）、微型双光子显微镜（mTPM）和CEBRA嵌入方法，实现了在自然社交互动场景下对神经群体动力学与行为特征的高精度同步解码	研究目前仅应用于小鼠社交行为模型，方法在其他物种或行为范式中的通用性尚未验证；解码精度可能受神经成像分辨率和行为标注粒度的限制	探索神经群体动力学如何编码自然行为，建立从神经活动解码复杂行为特征的计算方法	自由活动小鼠在自然社交互动过程中的神经活动与行为表现	系统神经科学	NA	微型双光子显微镜（mTPM）、荧光成像、行为姿态估计	深度学习、嵌入学习	神经成像数据、行为视频数据、姿态坐标数据	多只自由活动小鼠（具体数量未明确说明）	CEBRA（Consistent EmBeddings of high-dimensional Recordings using Auxiliary variables）	NA	姿态解码精度（像素误差）、行为基序解码准确率	NA
10980	2026-04-12	Gold Futures Price Prediction Using Transformer Deep Learning Models with Data Scraped via UiPath 2025-09-26, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68903 PMID:41082458	研究论文	本研究使用Transformer深度学习模型，结合通过UiPath网络爬取的数据，预测黄金期货价格	首次将Transformer模型与UiPath自动化数据采集结合，用于黄金价格预测，相比传统方法提供了更准确和可靠的预测	未纳入新闻头条和社交媒体情感等替代数据源，可能限制了市场动态的深入洞察	预测黄金期货价格，为投资者、金融分析师和政策制定者提供决策指导	黄金期货价格数据	机器学习	NA	网络爬取（UiPath），数据预处理（缺失数据处理、MinMax缩放）	Transformer	时间序列数据（每日黄金价格）	从investing.com网络爬取的每日黄金价格数据（具体数量未明确）	未明确指定，可能为TensorFlow或PyTorch	Transformer	均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），R平方	未明确指定