临床报告自动补全

基于摘要分析。研究面向 X-ray 和 EEG 原始记录的临床报告撰写，提出交互式临床报告自动补全方法：根据医生提供的锚点词和部分完成的句子逐句生成内容，而非一次生成整份报告。其主要贡献是将已有报告中的句子检索、输入记录的特征表示与医生的写作输入结合，支持报告撰写过程中的人机协作。 核心机制是从已有报告中检索相关句子作为当前报告的模板，再结合输入特征表示依次修改检索到的句子，形成最终报告。作者将整份报告自动生成的局限概括为错误仍需人工校正、不便补充信息，以及难以适配医生个人偏好。摘要中的方法名称存在文本缺损，具体模型结构、特征提取方式、训练目标与检索实现尚未验证。 在句子级生成评估中，作者报告 X-ray 报告的 CIDEr 为 0.393、BLEU-4 为 0.248；EEG 报告的 CIDEr 为 0.482、BLEU-4 为 0.491。作者报告相对最佳基线的提升最高达 35%，但摘要未明确该提升对应的指标、任务及基线。作者还报告用户研究中的医生认可评分为 3.74/5，基线为 2.52/5；参与人数、评分流程与统计信息尚未验证。这些结果属于报告文本生成与用户评价，不能直接解释为 EEG 分类、BCI 解码性能或临床诊断准确性的提升。 复现时需核对 EEG 记录与报告的配对方式、数据划分、检索库构建及其与评估集的关系、医生输入的提供方式，以及比较基线和文本指标的计算协议；这些内容目前均尚未验证。方法涉及 EEG 临床报告工作流，而不是直接提出 BCI 控制或神经信号解码算法。实际撰写时间、事实一致性及错误修订负担能否改善，也仍需全文与进一步验证支持。