人体肠道寄生虫在我国尤其是偏远地区，呈现流行范围广、危害严重等特征。传统病原学检测手段主要依赖人工显微镜观察，存在效率低、主观性强等局限。近年来，随着人工智能的快速发展，深度学习凭借其在图像数据识别领域的出色表现，被广泛应用于寄生虫自动识别方面研究。该文系统综述了以卷积神经网络为核心的深度学习模型（如AlexNet、ResNet、YOLO系列）在人体肠道寄生虫虫卵自动识别中的研究进展，为进一步推动新型人工智能技术在该领域的应用提供参考。