相比于人工分析，机器学习可以提高诊断效率，减少人为因素的干扰。机器学习可以将多个模态的数据进行融合，综合利用不同模态的信息，从而提高诊断的准确性，减少漏诊和误诊的风险。
机器学习应用于医学影像诊断可以提升准确性，具体体现在以下几个方面：
1. 自动化分析：机器学习模型可以自动对医学影像进行分析，快速准确地识别和标记疑似异常区域。相比于人工分析，机器学习可以提高诊断效率，减少人为因素的干扰。
2. 多模态融合：医学影像通常包含不同模态的数据，如CT、MRI等。机器学习可以将多个模态的数据进行融合，综合利用不同模态的信息，从而提高诊断的准确性，减少漏诊和误诊的风险。
3. 辅助诊断：机器学习模型可以作为医生的辅助工具，帮助医生提供更准确的诊断建议。通过学习大量的医学影像数据和丰富的临床经验，机器学习模型可以从大数据中发现潜在的规律和特征，并帮助医生做出更准确的判断。
4. 提供第二意见：医学影像诊断可能存在主观性和个体差异，机器学习可以提供第二意见，对医生的诊断结果进行验证和补充，从而提高诊断的准确性和一致性。
然而，机器学习在医学影像诊断中的应用还存在一些挑战，如缺乏标注的大规模数据集、模型的可解释性以及对隐私的保护等问题，需要进一步的研究和解决。
