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
1401	2026-07-29	A Unified Molecular Graph and Protein Language Model Framework for Predicting Human Drug-Hormone Receptor Interactions with Structure-Aware Validation 2026-Jul-27, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00806 PMID:42402023	研究论文	提出一种整合分子图与蛋白质语言模型的统一框架，用于预测药物-激素受体相互作用，并通过结构感知验证评估模型性能	首次将预训练的ESM2蛋白质语言模型与图变换器分子特征结合，显式整合激素受体特异性序列信息到深度学习中，实现更可靠的DHRI预测	未提及计算资源具体细节；模型泛化性可能受限于数据集大小和受体类型多样性	开发受体感知的深度学习框架，准确预测药物与激素受体的相互作用，提升内分泌安全评估和治疗效果	药物分子（通过摩根指纹和图变换器特征编码）与激素受体序列（使用ESM2模型编码）	机器学习	内分泌相关疾病	蛋白质语言模型（ESM2）、图变换器、分子对接	多层神经网络	分子结构数据（SMILES、图结构）与蛋白质序列数据	独立测试集数量未明确说明，涉及雌激素、雄激素和糖皮质激素受体	PyTorch	图变换器（Graph Transformer）、ESM2、多层感知机	准确率、灵敏度、特异度、精确率、F1分数、马修斯相关系数	NA
1402	2026-07-29	Interpretable Dual-Stream EEG-MRI Fusion Uncovers Structure-Function Signatures of Stroke Motor Recovery 2026-Jul-27, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2026.3717334 PMID:42507557	研究论文	提出一种可解释的双流跨模态融合框架，融合脑电图和结构MRI以预测卒中后运动恢复	提出患者自适应双向跨模态注意力机制的可解释深度学习框架，首次将EEG功能连接与结构MRI区域对齐融合	样本量小（26人），结果需进一步验证；SHAP归因反映模型行为而非已验证的生物标志物	利用多模态神经影像融合预测亚急性缺血性卒中患者的运动恢复	26名亚急性缺血性卒中患者在运动想象任务中的脑电图和结构MRI数据	机器学习	卒中	脑电图、结构磁共振成像	深度学习双流交叉注意力模型	时间序列脑电图信号、结构MRI图像	26名受试者，每名执行四种运动想象任务（握力、强力握力、腕伸、腕屈）	NA	双流跨模态融合（带区域对齐嵌入、双向交叉注意力和患者自适应门控）	准确率	NA
1403	2026-07-29	Developing a Histology-Based Artificial Intelligence Biomarker to Predict Adjuvant Chemotherapy Benefit in Pancreatic Cancer 2026-Jul-27, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology IF:42.1Q1 DOI:10.1200/JCO-26-00327 PMID:42507965	研究论文	利用组织病理学图像开发人工智能生物标志物，预测胰腺癌患者辅助化疗的疗效差异	首次通过深度学习分析组织学图像，构建预测吉西他滨与改良FOLFIRINOX相对获益的生物标志物PANCprAId	未明确提及	评估组织形态学能否预测不同辅助化疗方案的相对获益，并开发基于深度学习的生物标志物	胰腺导管腺癌患者切除后的组织病理学全切片图像	数字病理学	胰腺癌	组织学成像	深度学习模型	图像	回顾性多中心队列231例（54例mFOLFIRINOX，177例GEM），外部验证PRODIGE-24/CCTG PA6试验313例	NA	NA	风险比，P值	NA
1404	2026-07-29	Mapping Machine Learning-Driven Cybersecurity Solutions in Health Care: Scoping Literature Review 2026-Jul-27, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/93950 PMID:42507996	综述	系统梳理机器学习在医疗保健网络安全中的应用，并对照最新网络安全框架进行映射分析	首次将机器学习驱动的网络安全解决方案系统映射至美国国家标准与技术研究院网络安全框架2.0版全部六项功能（识别、保护、检测、响应、恢复、治理），构建了结构化且具有政策相关性的证据基础	存在语言偏倚、方法学异质性，且排除了医疗设备和专有解决方案	映射机器学习在医疗保健网络安全中的应用，总结其性能，并识别研究空白和实施考量	2019至2025年间基于机器学习的医疗保健组织级网络安全研究	自然语言处理	不适用	机器学习	经典机器学习，深度学习，自然语言处理	合成数据集，过时基准数据集	45项研究（覆盖18个国家），应用80个机器学习模型	不适用	不适用	报告指标不一致	不适用
1405	2026-07-29	Explainable deep learning self-supervised vision transformer for fundus-based myopia classification 2026-Jul-27, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1 DOI:10.1111/aos.70205 PMID:42507991	研究论文	开发并验证一种基于自监督视觉变压器的近视分类方法，实现对正常眼、高度近视和病理性近视的准确分类	采用DINOv2自监督视觉变压器结合两阶段迁移学习协议，并引入双展开注意力机制提供解剖学上可解释的分类结果	需要外部和前瞻性验证来确认方法的普适性	实现从彩色眼底照片中对高度近视和病理性近视进行准确、稳健且透明的自动分类	彩色眼底照片	计算机视觉	近视	眼底照相	视觉变压器（ViT）	图像	未明确说明具体样本数量，但使用了10折分层交叉验证和独立测试集	PyTorch	DINOv2视觉变压器, ResNet-50, VGG-16, EfficientNet-B3	准确率, 宏平均F1分数	未明确说明
1406	2026-07-29	Deep Learning for Automated Classification and Dynamic Risk Prediction of Retained Products of Conception on Postpartum Ultrasound 2026-Jul-27, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70394 PMID:42508026	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1407	2026-07-29	MPLID (Membrane Protein-Lipid Interaction Database): A Large-Scale Experimental Resource of Residue-Level Protein-Lipid Contacts 2026-Jul-27, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giag080 PMID:42508035	研究论文	MPLID是一个大规模实验性残基级别蛋白-脂质互作数据库，包含4704个膜蛋白和80439个实验验证的脂质接触注释	首次从实验数据角度直接识别蛋白质表面与脂质分子发生物理接触的残基，而非基于计算疏水性预测膜区域，并提供大规模标注数据集用于训练深度学习模型	由于纯化和结晶过程中大部分天然脂质相互作用丢失，观察到的接触率仅为下界，非接触类中必然存在假阴性；结构解析的接触仅代表生物学蛋白-脂质互作的子集	构建基于实验数据的残基级蛋白-脂质接触数据库，支持脂质介导变构研究、模拟脂质药物设计及脂质结合位点预测模型的训练	4704个膜蛋白（813个序列簇），8055325个残基，80439个实验验证脂质接触标注	机器学习	NA	X射线晶体学，冷冻电镜	深度学习模型（用于脂质接触预测）	蛋白质三维结构数据，序列数据，脂质配体注释数据	4704个膜蛋白，8055325个残基（包含80439个阳性接触标注）	NA	NA	NA	NA
1408	2026-07-29	NeuroOmics-Net: An interpretable multimodal deep learning framework for Alzheimer's disease diagnosis and progression prediction using neuroimaging, EEG, and genomic data 2026-Jul-27, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111879 PMID:42508236	研究论文	提出了一种可解释的多模态深度学习框架NeuroOmics-Net，整合神经影像、脑电图和基因组数据用于阿尔茨海默病的诊断和进展预测	首次提出结合层级多视角编码器、跨组学注意力融合模块和疾病进展图学习模块的多模态框架，实现跨域生物标志的自适应整合和进展关系建模	sMRI、EEG和基因表达数据来自独立非配对队列，所有跨模态关联仅反映群体水平的统计对应而非个体内生理耦合，同时公平性分析显示在人口多样化临床场景中准确率可能下降	开发整合神经影像、脑电图和基因组数据的多模态深度学习系统，提升阿尔茨海默病的诊断准确性和进展预测能力	正常对照、轻度认知障碍和阿尔茨海默病受试者，以及稳定MCI向进展性MCI转化的预测	机器学习	阿尔茨海默病	sMRI, EEG, 基因表达测序	深度学习多模态融合模型	影像、时间序列信号、基因表达数据	从ADNI、PhysioNet和GEO仓库获取的1120个诊断对齐样本	PyTorch	层级多视角编码器、跨组学注意力融合模块、疾病进展图学习模块	准确率、AUC	未在摘要中明确说明，输出NA
1409	2026-07-29	Automated detection of Eimeria tenella from hematoxylin and eosin-stained chicken cecal tissues using YOLOv4-based deep learning: A proof-of-concept study 2026-Jul-27, Parasitology international IF:1.5Q3 DOI:10.1016/j.parint.2026.103353 PMID:42508751	研究论文	使用基于YOLOv4的深度学习自动检测鸡盲肠组织苏木精-伊红染色切片中的Eimeria tenella，作为概念验证研究	首次将深度学习算法应用于组织病理学标本，检测E. tenella的裂殖体和巨配子体	数据集规模有限，可能无法完全捕捉现实世界的变异性	验证深度学习辅助组织病理学诊断的可行性，实现寄生虫阶段的自动检测	感染E. tenella的鸡盲肠组织苏木精-伊红染色切片中的裂殖体和巨配子体	数字病理学	鸡球虫病	苏木精-伊红染色	YOLOv4, YOLOv4-tiny	图像	4只鸡的盲肠标本，960个图像补丁	NA	YOLOv4, YOLOv4-tiny	平均精确率（mAP）	NA
1410	2026-07-29	ImplantPlanNet: A deep learning framework for automatic implant planning from preoperative CBCT images 2026-Jul-27, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106925 PMID:42508797	研究论文	开发并评估了ImplantPlanNet，一种基于术前CBCT图像的自动种植体计划深度学习框架，用于单颗牙缺失场景	首次提出结合候选定位、局部补丁提取、姿态估计和几何参数恢复的自动种植体规划框架，实现从CBCT图像端到端的初始计划生成	仅针对单颗牙缺失场景，数据集中病例数量有限（共144例），且未评估对临床决策的最终影响	实现基于术前CBCT图像的单颗牙缺失自动种植体初始计划生成，减少术前规划的时间和经验依赖性	单颗牙缺失患者的术前CBCT图像及对应的专家参考种植计划	计算机视觉，数字医学	牙缺失	锥形束计算机断层扫描（CBCT），深度学习	卷积神经网络（CNN），姿态估计网络	三维医学图像（CBCT）	144例术前CBCT图像（训练104例、内部测试20例、外部测试20例）	PyTorch	ImplantPlanNet（包含候选定位、补丁提取、姿态估计和几何恢复模块）	三维冠状偏差、三维根尖偏差、角度偏差、尺寸分类准确率、安全距离测量值	NA
1411	2026-07-29	Artificial Intelligence-Assisted Triage in Emergency Departments: A Scoping Review of Clinical Applications, Outcomes, and Implementation Challenges 2026-Jul-27, Clinical and experimental emergency medicine IF:1.9Q2 DOI:10.15441/ceem.26.283 PMID:42509625	综述	系统梳理人工智能辅助急诊分诊的临床应用、效果及实施挑战	在急诊分诊领域首次全面整合传统机器学习、深度学习和大型语言模型的应用证据，并关注实施中的安全、公平性和监督机制	仅纳入2015-2026年英文文献，前瞻性验证、工作流整合及部署后监测的研究较少，大语言模型证据仍属初步	评估人工智能在急诊分诊中的应用现状、临床效果及实施障碍	急诊分诊系统及其临床决策支持工具	自然语言处理	急诊疾病	机器学习、深度学习、自然语言处理、人工神经网络、可解释机器学习、大型语言模型	人工神经网络、大型语言模型	结构化分诊变量和非结构化临床文本	27项研究	NA	NA	预测性能	NA
1412	2026-07-29	Automated measurement of hair density and projected apparent width via deep learning-based phototrichogram analysis 2026-Jul-27, International journal of cosmetic science IF:2.7Q2 DOI:10.1111/ics.70132 PMID:42509711	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化光毛囊镜分析方法，用于测量头发密度和投影表观宽度	结合头发实例分割与主成分分析实现头发密度和投影宽度的自动化定量测量	主要针对深色头发人群，需在标准化成像条件下使用	开发自动化、可重复的光毛囊镜分析流程以替代人工测量	92名患者的259张高分辨率光毛囊镜图像（6000×4000像素）	计算机视觉	脱发相关疾病（泛化领域）	光毛囊镜成像	实例分割模型（未具体说明架构）	图像	259张图像来自92名深色头发患者	NA	NA（实例分割模型架构未指定）	平均精度（0.914）、召回率（0.870）、相关系数（r=0.732）、平均偏差（-12.08根/cm²）	NA
1413	2026-07-29	Monitoring birds interacting with power lines: a systematic review of detection technologies and the persistent gap in transmission line applications 2026-Jul-25, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-026-15647-w PMID:42501132	综述	系统综述了用于监测鸟类与输电线相互作用的检测技术，并指出在输电线路应用中存在持续性的技术缺口	揭示了输电线路鸟类碰撞技术严重滞后于航空和风能领域的现象，强调了人工智能模型在输电线路场景下的领域转移局限性	文献和专利主要来自航空和风能领域，直接针对输电线路的研究占比小，人工智能模型面临领域偏移限制	评估现有鸟类检测与碰撞缓解技术在输电线路基础设施中的应用现状和差距	输电线路基础设施中的鸟类检测与碰撞缓解技术	机器学习	无特定疾病分类	深度学习方法（主要为卷积神经网络）	CNN，YOLO变体	图像	58篇同行评审文章和86项专利	NA	YOLO变体	NA	NA
1414	2026-07-29	Advancing Cerebro-cerebellar Network Imaging with Ultra-high Field (7T) MRI: Progress and Future Challenges 2026-Jul-25, Cerebellum (London, England) DOI:10.1007/s12311-026-02054-7 PMID:42501259	综述	综述超高场7T MRI在脑-小脑网络成像中的进展与未来挑战	系统梳理了UHF-MRI在小脑功能分区、齿状核可视化和全脑网络整合中的独特优势，并重点分析了小脑特有的技术挑战和方法学空白	未能提供系统性验证框架，仅基于现有文献进行定性总结，缺乏定量比较	评估UHF-MRI在脑-小脑网络成像中的应用进展与局限性	脑-小脑网络的结构与功能成像	自然语言处理	NA	超高场核磁共振成像	NA	成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
1415	2026-07-29	House price prediction using a hybrid GRU-MLP based on binary whale optimization algorithm and ant colony optimization for hyperparameter tuning 2026-07-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-62854-z PMID:42502102	研究论文	提出一种结合双向鲸鱼优化算法和蚁群算法进行超参数调优的混合GRU-MLP模型用于房价预测	首次将双向鲸鱼优化算法用于特征选择、蚁群算法用于超参数调优，并与GRU-MLP混合模型相结合	使用了公开数据集且样本量较小（500条记录），可能影响模型泛化性	提高房价预测的准确性和模型稳定性	房屋销售价格	机器学习	NA	NA	GRU, MLP, CNN, LSTM, BiLSTM	结构化数据（房价记录）	500条房屋销售记录	NA	GRU-MLP混合模型	MSE, MAE, RMSE, MAPE, MedAE, R	NA
1416	2026-07-29	Prediction of single cell expression from low-plex immunofluorescence images for guiding precision oncology 2026-Jul-25, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-026-01601-z PMID:42502133	研究论文	提出一个名为Image2Count的深度学习模型，从低重免疫荧光图像中解码分子表达，以指导精准肿瘤学	利用对比学习从细胞图中学习视觉表征，结合图神经网络预测高重单细胞表达，仅需四个标记图像即可实现	未明确提及，但可能受限于数据集的多样性和临床适用性的验证不足	从低重免疫荧光图像预测单细胞表达，实现临床可实施的肿瘤免疫微环境分层	肿瘤、免疫和基质细胞的单细胞表达模式	数字病理学	卵巢癌、结直肠癌、非小细胞肺癌	免疫荧光成像、GeoMx、t-CyCIF、CosMx RNA检测	图神经网络（GNN）	图像	三个数据集：卵巢癌GeoMx（区域兴趣点72重蛋白计数）、结直肠癌t-CyCIF（25重单细胞数据）、非小细胞肺癌CosMx（960重RNA单细胞数据），具体样本数量未给出	PyTorch	对比学习、图神经网络	准确性、通路富集一致性	NA
1417	2026-07-29	EEG-based automated evaluation of automotive sound quality using ensemble deep learning 2026-07-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-58127-4 PMID:42498714	研究论文	提出一种基于脑电图信号和集成深度学习的汽车声音质量自动评估方法	提出LSTMS-B模型，通过在LSTM中引入Swish激活函数缓解梯度消失，并通过优化多数投票增强Bagging机制；创新性地开发基于ResNet的回归模型实现声音-脑电图特征映射，利用大脑听觉表征进行声音质量分类	未明确说明限制	开发汽车声音质量的自动评估方法，克服主观评估不一致和客观指标与听觉感知相关性弱的问题	30名受试者在16种运动型汽车声音刺激下的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图（EEG）采集	LSTM、ResNet	脑电图信号	30名受试者，16种汽车声音	NA	LSTMS-B、ResNet	准确率、F1得分	NA
1418	2026-07-29	Recognition of everyday activities using experiment data from wearable sensors: a deep learning-based framework 2026-07-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-63774-8 PMID:42498801	研究论文	提出一种基于深度学习的方法，利用可穿戴传感器识别老年人日常活动，并优化传感器配置	比较不同传感器数量和放置位置对活动识别的影响，提出使用骨盆和右手两个传感器的优化方案，实现高精度活动分类	小规模家庭实验室实验，14种活动类别中仅12种达到较高准确率，单传感器方案性能较差	开发一种利用可穿戴传感器和深度学习模型识别老年人日常活动的方法	老年人日常活动（14种）	机器学习	老年病	可穿戴传感器	深度学习模型	传感器信号	小规模家庭实验室实验	NA	NA	准确率	NA
1419	2026-07-29	DDSurfer: A Weakly-Supervised Dual-Stream Deep Learning Framework for Cortical Surface Reconstruction From Diffusion MRI 2026-Jul-23, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.76596 PMID:42489305	研究论文	提出DDSurfer，一种从扩散MRI数据直接重建高保真皮层表面的端到端弱监督双流深度学习框架	利用双流架构融合扩散MRI的互补微结构特征，学习微分同胚变换进行个体化表面重建，并采用弱监督训练策略避免了对T1加权图像的依赖	未在文中明确提及局限性	开发一种无需T1加权图像、直接从扩散MRI数据重建皮层表面的计算方法，以克服模态配准误差和空间分辨率低的问题	从扩散MRI数据重建的大脑白质和软脑膜皮层表面	深度学习, 医学影像分析	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	双流深度学习框架	扩散MRI图像	多个数据集（具体数量未在摘要中说明）	PyTorch	双流架构（包含融合微结构特征的微分同胚变换网络）	几何精度, 形态一致性, 泛化能力	NA
1420	2026-07-29	Automated seaweed species classification using deep learning and large language models 2026-07-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-63136-4 PMID:42493539	研究论文	本研究评估了一种结合卷积神经网络和视觉-语言模型的双重框架，用于自动化海藻物种分类	首次将视觉-语言模型（Claude 3.5 Sonnet）与人类反馈循环系统相结合用于海藻分类，提供了可解释的语义推理方案	视觉-语言模型仅在所选子集上达到92%的有效准确率，且需依赖人工验证环节	开发可扩展的自动化海洋生物多样性监测工具	43种海藻物种的现场图像	计算机视觉, 自然语言处理	NA	转移学习, 视觉-语言模型	卷积神经网络, 视觉-语言模型	图像	800张原始现场图像（增强后3,440张），涵盖43个物种	PyTorch	EfficientNet-B0, Claude 3.5 Sonnet	准确率	NA