医疗影像中的计算机视觉面临着若干挑战，开发者必须加以解决才能创建可靠且有效的解决方案。这些问题涵盖数据质量、模型性能以及实际应用集成。理解这些挑战有助于设计出既能满足临床需求又能保证安全性和准确性的系统。
第一个主要问题是数据稀缺和质量。由于隐私法规、高昂的标注成本以及某些病症的罕见性，医疗影像数据集通常较小。例如，训练一个用于检测早期肺癌的模型需要数千张标注好的 CT 扫描图像，但获取此类数据涉及复杂的审批流程和专家放射科医生的时间。类别不平衡也很常见——例如健康组织样本远多于肿瘤样本——这可能导致模型偏向预测多数类别。此外，成像设备的差异（例如，不同 MRI 扫描仪制造商）会在像素强度或对比度方面造成不一致，从而降低模型的泛化能力。像使用 GAN 生成合成数据或领域自适应等技术可以提供帮助，但它们并不能完全取代对多样化、具有代表性的训练数据的需求。
另一个挑战是实现稳健且可解释的模型性能。医疗应用要求高准确性——例如，肿瘤检测中的假阴性可能会延迟挽救生命的治疗。然而，像 CNN 这样的深度学习模型可能会过度拟合训练数据中的伪影（例如，扫描仪特有的噪声），而不是学习真实的解剖特征。可解释性也至关重要：临床医生需要理解为什么模型将某个区域标记为异常。注意力图或显著性可视化（例如，Grad-CAM）等方法常被使用，但它们可能会突出显示不相关的区域，从而削弱信任。此外，将模型集成到临床工作流程中需要与医院系统（例如，DICOM 标准）兼容并支持实时处理。即使一个 3D MRI 扫描模型非常准确，但如果需要花费数分钟来分析，也会扰乱放射科医生的工作流程。
伦理和监管障碍增加了复杂性。医疗模型必须遵守严格的法规，例如美国的 FDA 批准或欧洲的 CE 标志，这要求在不同患者群体中进行严格的验证。训练数据中的偏差——例如某些人群代表性不足——可能导致性能差异。例如，主要在浅色皮肤人群上训练的皮肤癌检测器可能对深色皮肤患者无效。隐私是另一个问题：联邦学习可以通过在不同医院训练模型而无需共享原始数据来提供帮助，但这会带来技术开销。最后，责任问题也会出现——如果模型漏诊，确定责任方（开发者、临床医生或医院）在法律上仍然模糊不清。解决这些问题需要开发者、临床医生和监管机构之间的合作，以确保安全部署。