在医疗诊断中，计算机视觉技术正逐步成为医事放射师不可或缺的助手，尽管其潜力巨大，仍存在一些不容忽视的局限。
尽管深度学习算法在识别常见疾病方面表现出色，但面对复杂病例或罕见疾病时，其准确性和可靠性会大幅下降，这主要是因为这些算法依赖于大量标记过的数据进行训练，而罕见疾病的样本往往稀缺，导致算法难以学习到其特征。
计算机视觉在处理三维医学影像时仍面临挑战，虽然近年来有研究尝试将二维图像的算法扩展到三维，但如何有效整合空间信息、提高三维重建的精度和速度，仍是亟待解决的问题。
隐私和伦理问题也不容忽视，在利用计算机视觉技术进行远程医疗诊断时，如何确保患者隐私不被泄露，以及如何平衡技术使用与患者自主权的关系，是必须谨慎考虑的议题。
尽管存在这些局限，但计算机视觉在医学影像分析中的潜力巨大，通过不断优化算法、增加数据多样性、以及建立更加完善的伦理规范，我们有理由相信，计算机视觉将在未来为医事放射师提供更加强大、可靠的辅助工具。
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