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，这一技术的广泛应用并非没有“盲点”，由于患者拍摄环境、设备质量等因素的差异，图像的清晰度和准确性可能受到影响，导致计算机视觉算法的误判或漏诊，当前大多数计算机视觉算法依赖于大量标注数据来训练，而医疗领域的数据标注往往需要专业知识和技能，这限制了算法的普及和更新速度，虽然计算机视觉在识别病变、分析影像方面表现出色，但在解读复杂病例、综合患者病史等方面仍需依赖医生的专业判断和经验，隐私和安全问题也不容忽视，如何确保图像数据在传输、存储过程中的安全性和合规性，是医疗中计算机视觉应用必须面对的挑战。
尽管计算机视觉在医疗中展现出巨大潜力，但其“盲点”也不容忽视，需要持续的技术创新和政策支持来不断优化和完善这一领域的应用。
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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，仍需克服数据偏差与患者个体差异的'盲点'。
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