在医疗领域，计算机视觉作为一项关键技术，正逐步改变着医疗诊断的格局，它通过分析图像和视频数据，辅助医生进行疾病识别、病灶定位及病情评估，这一技术的广泛应用并非没有“盲点”。
数据准确性的挑战不容忽视，在处理来自不同设备、不同环境下的图像时，光线、角度、分辨率等因素可能导致信息失真，影响诊断的准确性。算法的局限性也是一大盲点，当前算法虽能识别已知的疾病模式，但对于罕见病、复杂病例或新发疾病的识别能力有限，且难以应对临床上的个体差异。隐私与安全问题同样不容小觑，在传输和存储患者图像数据时，如何确保数据不被非法访问或泄露，是亟待解决的问题。
计算机视觉在医疗诊断中虽能提供有力支持，但其“盲点”也不容忽视，需在提高数据准确性、优化算法性能、加强隐私保护等方面持续努力，以充分发挥计算机视觉在医疗中的潜力，为患者带来更精准、更安全的医疗服务。
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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'。
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