在眼科领域，深度学习技术正逐步展现其巨大潜力，尤其在眼底图像分析、糖尿病视网膜病变筛查等方面，它能够通过学习大量图像数据，自动提取特征并识别出微小的病变迹象，如出血、渗出、微动脉瘤等，其准确性甚至可与专业眼科医生相媲美，这一技术的广泛应用也面临诸多挑战，高质量的标注数据稀缺且昂贵，限制了模型的训练效果，不同设备、光照条件下的图像差异大，影响模型的泛化能力，深度学习模型虽能识别病变，但缺乏对病情严重程度及治疗方案的深入理解，如何克服数据瓶颈、提高模型的鲁棒性和可解释性，以及如何将深度学习与临床知识有效结合，是当前眼科领域深度学习应用中亟待解决的问题。
深度学习在眼科疾病诊断中虽潜力巨大，但仍需克服多重挑战，以实现更精准、高效的医疗服务。
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