在医疗领域，深度学习技术为病理科医生提供了前所未有的工具，尤其是在病理图像的自动分析和诊断方面，这一技术的应用并非无懈可击，其局限性不容忽视。
深度学习模型依赖于大量高质量、标注准确的训练数据，在病理学领域，高质量的图像数据集往往稀缺且昂贵，这限制了模型的泛化能力和准确性，不同病理科医生之间的诊断标准可能存在差异，这可能导致训练数据的不一致性，进而影响模型的性能。
尽管如此，通过不断优化模型架构、引入更多样化的数据增强技术和加强跨机构、跨学科的合作，我们可以逐步克服这些局限，通过模拟真实诊断环境的数据集来提高模型的鲁棒性，或利用无监督学习方法减少对标注数据的依赖。
深度学习在病理图像分析中的应用前景广阔，但其局限性的认识和解决是推动其发展的关键。
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深度学习虽在病理图像分析中展现强大能力，但仍需克服过拟合、特征泛化不足等局限以实现更精准的突破。
深度学习虽在病理图像分析中展现出巨大潜力，但仍需克服过拟合、特征泛化不足等局限，通过算法优化与多模态融合技术实现新突破。
深度学习虽在病理图像分析中显露锋芒，但仍需克服数据标注难、模型泛化弱等局限以实现更精准的突破。
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