在医疗领域，尤其是病理科，深度学习技术正逐步成为提升诊断准确性和效率的关键工具，这一技术的应用并非毫无挑战，病理图像的复杂性和多样性是深度学习面临的一大难题，不同组织、不同染色方法下的图像特征千差万别，如何让模型“学会”识别这些细微差异，是当前技术的一大局限。
深度学习模型的“可解释性”问题也不容忽视，尽管模型能给出诊断结果，但缺乏像人类医生那样的“直觉”和“经验”，难以解释为何会得出某个特定结论，这可能导致临床医生对模型结果的信任度降低，影响其在实际诊疗中的应用。
针对这些局限，未来的研究应聚焦于开发更高效、更鲁棒的深度学习算法，以及提升模型的可解释性，通过引入更多的先验知识、优化模型架构、增加训练数据的多样性等手段，来提高模型在复杂病理图像上的识别能力，结合人类专家的知识和经验，构建人机协作的智能诊断系统，或许能更好地平衡技术局限与临床需求，真正实现精准医疗的“火眼金睛”。
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