在医疗领域，计算机视觉技术正逐步成为医生诊断的得力助手，通过分析患者上传的影像资料，如X光片、CT扫描和MRI图像，计算机视觉能够辅助识别病变区域、测量病灶大小等关键信息，这一过程中仍存在“盲点”，需引起重视。
数据质量不一是计算机视觉在医疗中面临的挑战之一，不同设备、不同拍摄条件下的图像质量差异大，可能导致算法误判或漏检。复杂病例的识别能力有限，对于一些罕见病或复杂病例，计算机视觉的准确性和可靠性尚待提高。患者隐私保护也是一大问题，在利用计算机视觉技术处理患者数据时，如何确保数据的安全性和隐私性，防止信息泄露，是必须考虑的伦理问题。
为克服这些“盲点”，未来研究应聚焦于提升算法的鲁棒性、增强对复杂病例的识别能力，并加强数据安全和隐私保护的技术研发，加强医生与计算机视觉系统的协作，让两者优势互补，将极大地提升医疗的诊断效率和准确性。
计算机视觉在医疗中的应用前景广阔，但只有不断克服其“盲点”，才能更好地为患者服务，推动医疗行业的进步。
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计算机视觉在医疗诊断中虽能提高效率，但缺乏医生情感判断的'盲点’，限制了精准度与个性化治疗。
计算机视觉在医疗诊断中虽能提高效率，但因缺乏医生情感交流与患者个体差异考量而存在'盲点'。
计算机视觉在医疗诊断中虽能辅助识别图像，但缺乏对患者情感、微表情及非言语交流的洞察力是其'盲点’，限制了全面准确的判断。
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