计算机视觉在医疗诊断中的‘盲点’是什么？

在医疗领域，计算机视觉技术以其高效率、低误差的特点，正逐步成为辅助诊断的重要工具，正如任何技术革新一样，其应用也伴随着未被充分探索或解决的“盲点”。

一个不容忽视的“盲点”在于数据多样性与泛化能力的平衡，医疗影像的多样性，包括但不限于不同设备、不同患者群体、不同病理状态下的影像差异，对计算机视觉模型的泛化能力提出了极高要求，当前，尽管深度学习模型在特定数据集上表现优异，但面对实际临床中复杂多变的影像时，其准确性和鲁棒性往往大打折扣，如何设计出既能适应特定任务需求，又能在不同条件下保持高泛化性的模型，是当前面临的一大挑战。

隐私保护与数据安全也是计算机视觉在医疗中应用时的一个“盲点”，随着远程医疗和AI辅助诊断的普及，如何确保患者数据在传输、存储、处理过程中的安全性和隐私性，成为亟待解决的问题，这要求我们在享受技术便利的同时，也要构建起更加严密的数据保护机制。

计算机视觉在医疗诊断中的应用虽已展现出巨大潜力，但其“盲点”仍需我们持续关注与努力克服，以推动其更加安全、高效地服务于人类健康事业。