在医疗领域，深度学习作为人工智能的分支，正逐步渗透到诊断、治疗、患者管理等各个方面，其应用也引发了关于伦理边界的广泛讨论。
深度学习在辅助医生进行疾病诊断时，能够通过大数据分析提高诊断的准确性和效率，这并不意味着它可以完全替代医生的专业判断和临床经验，当深度学习被过度依赖或误用时，可能导致误诊、漏诊等严重后果，如何合理界定深度学习在医疗诊断中的角色和责任，成为了一个亟待解决的问题。
深度学习的“黑箱”特性也引发了关于其透明度和可解释性的担忧，由于深度学习模型往往难以解释其决策过程，这可能导致患者对诊断结果的信任度降低，甚至引发医患纠纷，如何提高深度学习模型的透明度和可解释性，也是当前需要关注的问题之一。
深度学习在医疗诊断中的应用虽然带来了诸多便利和优势，但其伦理边界的界定和规范仍需我们深入思考和探索。
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