颈椎间盘突出症(CDH)是一种常见的退行性脊柱疾病，其中移位的椎间盘组织可能压迫脊髓或神经根，导致疼痛、神经功能缺损和残疾。诊断CDH的金标准是MRI，其能够提供详细的软组织图像。然而，MRI图像的手动解读可能存在差异，导致诊断不一致。人工智能(AI)，尤其是卷积神经网络(CNNs)的应用，在自动化诊断过程中显示出巨大的潜力，能够提高准确性并降低变异性。本文探讨了AI神经网络在通过MRI诊断CDH中的应用，包括最新进展、临床益处、面临的挑战，并探索了AI整合到临床实践中的未来方向。