Los cánceres del tracto urinario se consideran condiciones potencialmente mortales en todo el mundo, y el cáncer de vejiga es uno de los tumores del tracto urinario más malignos, con un número estimado de más de 1.3 millones de casos en todo el mundo cada año. El cáncer de vejiga es una enfermedad heterogénea; el principal síntoma es la hematuria sin dolor. Sin embargo, los pacientes con cáncer de vejiga a menudo pueden ser inicialmente diagnosticados erróneamente como cistitis o infección, y a veces la cistoscopia sola puede ser diagnosticada erróneamente como urolitiasis o cistitis, retrasando así la atención médica. El diagnóstico temprano del cáncer de vejiga es clave para un tratamiento exitoso. Este estudio utiliza seis métodos de aprendizaje profundo a través de diferentes técnicas de sobremuestreo y selección de características, y luego a través de técnicas de reducción de dimensionalidad, para establecer un conjunto que pueda distinguir de manera efectiva entre el cáncer de vejiga y los pacientes con cistitis mediante un modelo de aprendizaje profundo. Los resultados de la investigación muestran que, basándose en el conjunto de datos clínicos de laboratorio, el modelo de aprendizaje profundo propuesto en este estudio tiene una tasa de precisión del 89.03% en la distinción entre cáncer de vejiga y cistitis, superando los resultados de estudios anteriores. El modelo de investigación desarrollado en este estudio puede proporcionarse a los médicos como referencia para diferenciar entre el cáncer de vejiga y la cistitis.