本发明涉及鳞状细胞癌早期诊断技术领域，提供了一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断方法，包括：S1：收录已有的利用MET靶向近红外荧光成像技术获得的视频数据，利用视频数据集合训练监督学习模型；S2：搭建分类器系统，采用分类器系统输入待分类视频数据，应用训练好的监督学习模型来分割和判定病灶的病理性质；S3：对搭建的分类器系统与人类医师对早期头颈部鳞状细胞癌进行诊断的效能进行比较；S4：通过分类器系统筛选与头颈部鳞状细胞癌发生和发展相关的关键特征，将关键特征与多组学数据进行串联形成综合数据集，基于综合数据集搭建中间模型，利用中间模型进行生物信息学分析。以提高HNSCC早期检出率，改进活检的准确率，实现早期精准肿瘤诊断。