在开发“一款基于机器学习与临床嗓音学的喉部疾病检测系统”中遇到的痛点问题

1. 数据收集难度大：嗓音数据的获取需要专业的设备和技术，且需要大量的数据量才能训练机器学习模型。

2. 数据标注困难：嗓音数据的标注需要专业的医学知识，并且对于不同类型的喉部疾病，标注标准也可能存在差异。

3. 模型选择和调试：机器学习模型的选择和调试需要专业的知识和经验，需要根据数据情况和预期的性能指标进行选择和优化。

4. 嗓音信号的时变性和复杂性：嗓音信号是一种时变的复杂信号，难以直接使用传统的信号处理技术进行处理和特征提取。

5. 多种疾病的区分：不同类型的喉部疾病可能存在相似的症状和特征，如何准确地区分不同类型的疾病是一个难点问题。

6. 实际应用场景的适应性：系统需要在实际临床应用场景中进行测试和验证，需要考虑到噪声、干扰等实际情况的影响。