在医疗领域，放射科医生每天面对着成千上万的影像资料，如何从海量数据中快速、准确地识别出异常，是提高诊断效率与准确性的关键，机器学习，作为人工智能的一个重要分支，正逐渐成为放射科诊断的得力助手，其“双刃剑”效应也不容忽视。
机器学习能够通过深度学习算法，从历史病例中学习，辅助医生发现肉眼易忽视的微小病变，提高诊断的敏感性和特异性，算法的“学习”过程依赖于大量标注数据，若数据集存在偏差或标注错误，将导致模型“学偏”，增加误诊风险，过度依赖机器学习可能导致医生自身技能退化，丧失对影像的直观判断力。
如何平衡机器学习的辅助作用与潜在风险，成为放射科医生面临的重要课题，结合人类专家的直觉判断与机器学习的精准分析，或许能更好地发挥两者优势，为患者提供更精准、高效的医疗服务。
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在放射科诊断中，机器学习如双刃剑：需平衡自动化效率与误诊风险以保障精准医疗。
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