基于深度学习的自动医疗报告生成:一项最先进的调查
Xinyao Liu1, Junchang Xin2, Qi Shen1
1College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University, 110819, China.
概括
本综述详细介绍了使用深度学习自动生成医疗报告,解决放射学方面的挑战. 它涵盖数据集,指标和模型,如LLMs,以改善患者护理.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 放射科医生由于医学成像的普及和扩展应用而面临越来越多的工作负载.
- 手动报告生成是耗时的,影响了患者护理的效率.
- 深度学习为自动化医疗报告生成提供了解决方案.
研究的目的:
- 提供关于自动生成医疗报告的最新进展的全面审查.
- 分析当前的挑战和该领域的未来方向.
- 为研究人员和从业人员巩固现有知识.
主要方法:
- 该审查将现有研究分为五种主要方法:基于检索,基于域知识,基于注意力,基于强化学习和基于大型语言模型.
- 它检查了各种医学成像模式的数据集.
- 对自动报告生成的关键评估指标进行了彻底分析.
主要成果:
- 这篇论文综合了医疗报告生成的深度学习的最新技术.
- 它强调了不同方法的优点和局限性.
- 该审查确定了当前研究中的差距,并提出了未来的研究途径.
结论:
- 自动医疗报告生成是一个快速发展的领域,具有提高放射学工作流程的巨大潜力.
- 需要进一步的研究来应对现有的挑战,并提高模型性能和可靠性.
- 本综述是理解和推进该领域的基础资源.
