El diagnóstico temprano es fundamental para mejorar los resultados en pacientes con cáncer; sin embargo, la aplicación de marcadores diagnósticos derivados de la detección proteómica en suero sigue siendo un desafío. La inteligencia artificial (IA), que abarca el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático (ML), ha ganado cada vez más prominencia en diversas disciplinas científicas. En este estudio, utilizamos el cáncer de cuello uterino (CC) como modelo para desarrollar un flujo de trabajo impulsado por IA para la identificación y validación de biomarcadores en suero para el diagnóstico temprano del cáncer, aprovechando datos proteómicos basados en espectrometría de masas. Al procesar y normalizar picos diferenciales de polipéptidos en suero de 240 pacientes, empleamos ocho algoritmos de ML distintos para clasificar y analizar estos picos diferenciales de polipéptidos, construyendo posteriormente curvas de características operativas del receptor (ROC) y matrices de confusión. Se evaluaron sistemáticamente métricas clave de rendimiento, incluyendo precisión, recuperación y puntuación F1. Además, al integrar valores de importancia de características, valores de Shapley y valores de explicación de modelos interpretables a nivel local (LIME), demostramos que el área bajo la curva (AUC) diagnóstica lograda por nuestros modelos de aprendizaje multidimensionales se acercó a 1, superando significativamente el AUC diagnóstico de marcadores individuales derivados de la base de datos PRIDE. Estos hallazgos subrayan el potencial de la integración de proteómica y aprendizaje automático como una estrategia sólida para mejorar el diagnóstico temprano del cáncer, ofreciendo una prometedora vía para la traducción clínica.