本研究探讨了人工智能辅助影像诊断技术在早期癌症检测中的应用，分析了其关键技术、算法及实际应用效果。传统影像诊断技术在早期癌症检测中存在病变微小难以识别、医生阅片负担重、诊断主观性强等问题，而AI技术通过机器学习和深度学习算法，能够高效处理和分析大量影像数据，显著提高诊断的敏感性和特异性。研究以乳腺癌和肺癌为例，展示了AI技术在MRI和CT影像分析中的优异表现，证明了其在提升诊断准确性和效率方面的显著优势。尽管面临数据质量和模型泛化等挑战，通过不断优化算法和应用拓展，AI辅助影像诊断技术在早期癌症检测中具有广阔的发展前景。

人工智能、影像诊断、早期癌症检测、深度学习、机器学习

[1]刘霞.AI能有效识别绝大多数癌症扩散患者[N].科技日报,2024-05-29(004).DOI:10.28502/n.cnki.nkjrb.2024.003300.
[2]雷锦誌,张晗,李永志,等.基于AI技术的癌症风险动态预警系统的应用研究[J].中国卫生检验杂志,2020,30(05):524-528.
[3]加速癌症诊断:新AI系统可助病理医生排除75%的组织样本[J].医学信息学杂志,2019,40(08):95.
[4]英伟达.AI成癌症治疗新帮手[J].中国公共安全,2019,(08):130-132.
[5]侯建文,面向癌症早期诊断与肿瘤转移的超灵敏检测技术研究.四川省,西南交通大学,2023-07-05.