Die Domain-Lücke zwischen synthetischen und klinischen Bildern kann potenziell die Diagnosegenauigkeit beeinträchtigen, da das Modell möglicherweise nicht in der Lage ist, die Unterschiede und Variationen zwischen den beiden Datensätzen angemessen zu erfassen. Dies könnte zu einer geringeren Generalisierungsfähigkeit des Modells führen, insbesondere wenn es auf echte klinische Fälle angewendet wird. Die Domain-Lücke könnte dazu führen, dass das Modell Schwierigkeiten hat, spezifische Merkmale oder Strukturen in echten klinischen Bildern zu erkennen, die in den synthetischen Bildern nicht ausreichend dargestellt sind. Dies könnte zu Fehlern bei der Diagnose oder der Identifizierung wichtiger Anomalien führen. Darüber hinaus könnten Unterschiede in der Bildqualität, den Anatomievariationen oder den Aufnahmeparametern zwischen synthetischen und klinischen Bildern die Leistung des Modells beeinträchtigen. Daher ist es wichtig, die Domain-Lücke zu minimieren, um die Diagnosegenauigkeit zu verbessern.