在远程医疗的广阔领域中，深度学习作为一项强大的技术工具，正逐步改变着医疗诊断的格局，其应用并非无懈可击，其中一个不容忽视的“盲点”便是如何精准捕捉患者影像资料中的细微差异。
深度学习模型通过海量数据训练，能够自动提取并分析医学影像的复杂特征，为医生提供辅助诊断的宝贵信息，当面对不同患者间微妙的生理变化或疾病早期阶段的细微表现时，这些模型往往显得力不从心，这主要是因为，尽管深度学习在宏观特征上表现出色，但在捕捉那些决定疾病性质的关键“细微差异”上，仍需人类专家的直觉和经验来弥补。
如何结合深度学习的自动化与人类专家的主观判断，成为远程医疗领域亟待解决的问题，未来的发展方向或许在于开发更加精细化的深度学习算法，或是建立人机协作的新模式，让机器与医生共同学习、共同进步，从而在远程医疗诊断中实现真正的“精准医疗”。
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