目的：探讨人工智能（AI）技术在医学影像领域中的应用进展及其临床价值，重点分析深度学习算法在影像数据处理、疾病诊断辅助和图像质量优化方面的应用效果，为推动影像诊断智能化提供理论依据和实践指导。

方法：系统回顾近五年国内外AI在放射学、超声、磁共振及计算机断层扫描等多模态影像技术中的研究进展，结合多个多中心临床试验数据，应用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）及强化学习模型对大量影像数据进行自动标注、病灶检测及分割，并通过敏感性、特异性、准确率等指标评估AI辅助诊断性能。

结果：研究显示，基于深度学习的影像分析系统在肺结节、乳腺肿块、脑卒中早期病变等多种疾病检测中，敏感性提升约10%~15%，误诊率显著下降。GAN技术在低剂量CT图像去噪和超分辨率重建方面表现优异，图像清晰度提升20%以上，有效降低辐射剂量。强化学习优化的图像采集流程提高扫描效率15%，显著减少患者等待时间。AI辅助诊断系统实现了多中心临床数据的良好泛化能力，显示出广泛应用潜力。

结论：人工智能技术在医学影像领域的应用有效提升了图像质量和诊断准确性，促进了影像诊断的智能化和自动化进程。未来应加强多模态数据融合与解释性AI模型研究，推动AI技术在临床常规应用中的规范化和安全性评估，助力精准医疗和个性化诊疗的发展。