在病理科，医生们每天面对的是显微镜下的细胞与组织，他们通过肉眼观察和经验判断来做出诊断，随着计算机视觉技术的飞速发展，这一传统模式正经历着前所未有的变革。
计算机视觉技术通过深度学习算法，能够从海量的病理图像中学习并识别出异常细胞和组织的特征，这不仅可以提高诊断的准确性和效率，还能在医生疲劳或经验不足时提供可靠的辅助，这一技术是否能够完全替代医生的“眼力”，成为了一个值得探讨的问题。
虽然计算机视觉在识别某些特定类型的癌症和病变方面已经展现出卓越的潜力，但其对复杂、罕见或非典型病例的识别能力仍有限，病理诊断不仅仅是“看”，更包括对临床信息的综合分析和判断，这是目前计算机视觉技术难以完全替代的。
计算机视觉技术在病理科的应用应被视为一种工具，而非替代品，它应与医生的专业知识相结合，形成一种互补的“人机协作”模式，以实现更精准、更高效的病理诊断。
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