医疗影像AI辅助诊断系统研发面临小样本学习、多模态数据融合、病灶区域精准分割等技术挑战。不同医疗机构影像设备差异导致的图像质量参差不齐，影响模型泛化能力；复杂病变特征提取不充分导致误诊漏诊；系统与医院现有工作流程融合度不足影响临床使用体验；诊断过程可解释性欠缺制约医生信任度建立。同时需解决数据隐私保护与算法效能平衡问题。

研发目标旨在构建高性能、高可用的智能辅助诊断系统，实现常见病种的精准识别与病灶量化分析。系统需具备自适应学习能力以适应不同级别医疗机构需求，支持多模态影像数据的智能分析与结构化报告生成。通过人机协同诊断模式提升工作效率，建立可视化决策依据增强临床可信度，最终形成覆盖检查全流程的智能化解决方案，推动医疗影像诊断向标准化、智能化方向发展。