随着现代医学进入精准化诊疗的新阶段，恶性肿瘤、罕见病及慢性炎症性疾病等健康问题呈现出早期隐匿性强、病理机制复杂等特征.传统医学诊断方法面临早期筛查精度不足、辅诊准确率低以及不同模态数据难整合等核心挑战，亟需创新性的方法来辅助提升医疗诊断的效率与精度.在此背景下，深度学习技术凭借其强大的特征提取能力、处理大数据的计算能力以及多维度数据融合优势，为医学数据的智能分析提供了新的技术范式.如何将这些方法与医学数据相结合并应用到疾病的早筛、辅诊和治疗评估中，对于实现精准医疗以及优化健康服务体系具有重大的意义