本书深入探讨生物流体光谱技术在医学诊断中的应用与挑战，特别是在数据预处理和诊断模型构建中的关键问题。生物流体光谱技术具有创伤小、灵敏度高等优势，已广泛应用于医学领域，但仍面临如拉曼信号弱、数据处理算法不匹配等难题。本书从数据融合、迁移学习算法和表面增强拉曼光谱等多个角度出发，提出创新的解决方案，重点分析如何提高光谱数据的信噪比、优化算法匹配度，以及如何提升诊断模型在复杂环境中的鲁棒性。通过对包虫病、乙型肝炎、乳腺癌等疾病的应用研究，本书展示光谱技术在疾病早期诊断中的潜力，并为临床应用提供技术优化和实践指导。