自然语言生成技术在医疗保健领域的方法与应用综述

自然语言生成（NLG）是实现生成式人工智能（AI）的关键技术。随着大型语言模型（LLMs）取得突破性进展，NLG已广泛应用于各种医疗场景，展现出其在提升临床工作流程效率、辅助临床决策及优化临床文档方面的潜力。自然语言生成技术运用了多样化的异构医疗数据模态，如医学文本、医学影像及知识库。研究人员已提出多种生成模型，并已将其应用于众多医疗健康应用场景。因此，对医疗领域中的NLG方法及其应用进行全面综述显得尤为必要。

本研究中，我们通过文献检索，从总计3988篇NLG相关文献中筛选出113篇科研出版物进行了系统性回顾，重点考察了数据模态、模型架构、临床应用及评估方法。我们遵循PRISMA（系统综述和荟萃分析优先报告条目）指南，对关键方法进行了归类，明确了各项临床应用，并评估了它们的能力、局限性及面临的新兴挑战。这篇综述恰逢其时，不仅涵盖了自然语言生成的关键技术及其在医疗领域的应用，也为未来研究如何利用自然语言生成技术来推动医学发现和医疗保健的变革提供了宝贵的见解。

一、研究目标、实际问题与相关研究

1. 研究目标与实际问题

这篇论文是一篇综述性研究（Review Article），其核心研究目标是系统性地回顾和总结自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）技术在医疗保健领域的现有方法、主要应用、评估手段以及面临的挑战与机遇。

它想要解决的实际问题是，随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的突破性进展，NLG技术已广泛应用于各种医疗场景，显示出其在增强临床工作流程、支持临床决策和改进临床文档方面的巨大潜力。然而，目前缺乏一个对NLG在医疗领域的方法和应用进行全面梳理的综述。研究者认为，有必要对已有的NLG方法（特别是基于生成式AI的方法）、所使用的数据模态、具体的临床应用以及评估NLG系统有效性的方法进行系统性的回顾和分类。

具体来说，该综述旨在回答以下四个核心问题：

1. 医疗领域NLG系统使用了哪些方法？
2. NLG的评估指标有哪些？
3. NLG在医疗领域的应用有哪些？
4. 医疗领域NLG的能力、挑战、局限性以及未来的方向和机遇是什么？

2. 是否为新问题？

对特定技术领域进行综述本身不是一个“新问题”的提出，而是对一个发展中的领域进行阶段性总结和展望。然而，鉴于NLG技术，特别是基于LLM的生成式AI，在医疗领域的快速发展和广泛应用是一个相对较新的趋势，进行这样一篇全面且聚焦于最新进展的综述是具有时效性和必要性的。论文提到，现有的综述文章主要集中在传统NLP任务（如信息提取）或狭隘地聚焦于“图像到文本”生成，未能全面涵盖医疗数据的多模态性，也缺乏对文本生成和生成式AI的关注。因此，这篇综述试图填补这一空白。

3. 科学假设

作为一篇综述性论文，它通常不提出或验证一个具体的“科学假设”，而是对现有研究进行系统的梳理和分析，总结发展态势，并指出未来方向。不过，其隐含的立场或论点是：NLG技术，尤其是由LLM驱动的生成式AI，正在并将继续深刻地改变医疗保健领域，为医疗探索和实践带来变革性的影响。

4. 相关研究与分类

这篇论文本身就是对“相关研究”的系统性回顾和分类。它通过PRISMA指南，从3988篇NLG相关文章中筛选出113篇进行详细分析。

论文将NLG在医疗领域的研究主要从以下几个维度进行归类和讨论：

• 数据模态（Data Modality）：
  • 文本到文本生成（Text-to-Text Generation）：输入纯文本，如结构化数据（诊断代码、药物）、半结构化数据（模板、表格EHR条目）和非结构化自由文本（临床笔记、医学报告）。
  • 图像到文本生成（Image-to-Text Generation）：输入医学图像，如胸部X光片、CT扫描、病理图像等，生成文本报告。
  • 多模态到文本生成（Multimodal-to-Text Generation）：输入超过一种模态的数据，如医学图像、文本和外部知识图谱的组合。
• 模型架构（Model Architecture）：
  • 编码器-解码器模型（Encoder-Decoder Models）：如基于Transformer的T5模型。
  • 仅解码器模型（Decoder-Only Models）：如基于Transformer的GPT系列模型。
  • 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。
  • 早期的基于循环神经网络（RNNs，如LSTM, GRU）的模型和混合模型（如CNN+Transformer）。
• 临床应用（Clinical Applications）：
  • 临床摘要（Clinical Summarization）：如放射学报告摘要、医患对话摘要、病程记录摘要、出院小结摘要。
  • 自动化文档生成（Automated Document Generation）：如从临床变量生成临床叙述、医学报告生成（尤其是放射学报告）。
  • 数据增强（Data Augmentation）：生成合成的医学文本以解决数据稀缺、隐私限制和标注成本高的问题。
  • 医疗对话生成（Medical Dialogue Generation）：用于智能咨询系统（如早期疾病诊断、慢性病护理支持）、心理健康咨询等。
• 评估方法（Evaluation Methods）：
  • 自动评估指标（Automatic Evaluation Metrics）：
    • 基于N-gram的指标：ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering)。
    • 基于嵌入的指标：BERTScore, BLEURT。
    • 图像到文本相关指标：CIDEr (Consensus-based Image Description Evaluation), 临床疗效（Clinical Efficacy, CE）指标。
  • 人工评估指标（Human Evaluation Metrics）：如李克特量表（Likert Scale）评估流畅性、连贯性、相关性等，图灵测试（Turing Test），成对比较。

5. 值得关注的研究员

该论文的通讯作者是Yonghui Wu (吴泳㖑) 博士，来自佛罗里达大学健康结果与生物医学信息学系以及普雷斯顿·A·威尔斯脑肿瘤治疗中心。他在医疗信息学和自然语言处理领域有较多研究。论文的其他作者 Mengxian Lyu, Xiaohan Li, Ziyi Chen, Jinqian Pan, Cheng Peng, Sankalp Talankar 也都来自佛罗里达大学的相关院系。关注Yonghui Wu博士及其团队的研究，可以了解NLG在医疗健康领域应用的前沿进展。

二、新思路、方法与模型

由于这是一篇综述论文，它本身并不提出全新的、独创性的思路、方法或模型，而是对现有文献中出现的新思路、方法和模型进行总结和归类。

1. 论文中总结的新思路、方法或模型趋势

根据论文的综述，医疗NLG领域近年来在思路、方法和模型方面呈现以下主要趋势：

• 从基于规则/模板到基于深度学习的转变：早期NLG系统严重依赖预定义模板和规则，生成能力有限。现代NLG，特别是基于深度学习的方法，展现出更强的灵活性和生成质量。
• Transformer架构的主导地位：基于Transformer的LLMs（包括编码器-解码器架构如T5，仅解码器架构如GPT，以及BERT等）已成为医疗NLG的主流。它们在捕捉长距离依赖和利用大规模预训练方面表现优越。
  • 在文本到文本生成中，编码器-解码器Transformer模型和仅解码器Transformer模型使用最为广泛。
  • 在图像到文本生成中，CNN+Transformer的混合架构（CNN用于图像特征提取，Transformer用于文本生成）非常普遍。近期，视觉Transformer (ViTs)也开始直接应用于图像处理并展现潜力。
  • 在多模态到文本生成中，基于Transformer的架构也被广泛用于整合异构数据源。
• 预训练-微调（Pretrain-Finetune）范式的广泛应用：利用在通用大规模语料上预训练的LLMs，然后在特定医疗领域的任务和数据上进行微调，显著提升了生成文本的质量和相关性。
• 先进技术的应用：
  • 上下文学习（In-context Learning）：使模型能够根据输入中给出的少量示例快速适应新任务。
  • 多任务指令调优（Multi-task Instruction Tuning）：通过在多种指令格式的任务上训练模型，提升其泛化能力和遵循指令的能力。
  • 注意力机制（Attention Mechanisms）：帮助模型关注输入中最相关的部分，提升生成质量。
  • 知识图谱（Knowledge Graphs）的融合：将结构化的医学知识融入NLG模型，以提高生成内容的准确性和临床相关性（例如，论文中提到Dalla Serra等人利用多模态Transformer从放射图像中提取临床相关的三元组，然后应用另一个Transformer模型生成报告）。
  • 记忆模块（Memory Modules） 和 强化学习（Reinforcement Learning） 也被探索用于改进NLG。
• 多模态融合策略的探索：在多模态到文本生成任务中，研究者探索了不同的融合策略（如早期融合或晚期融合）来整合来自不同模态的特征。
• 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）：在摘要等任务中，PEFT技术被用于高效地微调大型模型。
• 混合提取-摘要策略（Hybrid Extractive-Abstractive Strategies）：在文本摘要任务中，结合从原文中提取关键句子（提取式）和生成全新句子（摘要式）的策略。

2. 解决方案的关键

论文总结的各种NLG解决方案，其关键在于如何有效地：

1. 表征输入信息：无论是文本、图像还是结构化数据，都需要通过编码器（如Transformer Encoder, CNN, RNN）将其转换为模型能够理解的向量表示。
2. 生成连贯相关的文本：利用解码器（如Transformer Decoder, RNN）将向量表示转换回自然语言文本，同时保证文本的流畅性、准确性和与上下文的相关性。
3. 整合领域知识和约束：在医疗这一专业领域，确保生成内容的临床准确性和合规性至关重要。这可能通过融合知识图谱、使用受控生成技术或强化学习等方法实现。
4. 处理多模态信息：对于多模态输入，关键在于如何有效地提取和融合来自不同模态的特征，并在生成过程中协同利用这些信息。

3. 跟之前方法的特点和优势

与早期基于模板和规则的方法相比，论文中总结的现代NLG方法（特别是基于LLM的方法）具有以下特点和优势：

• 更强的生成灵活性和多样性：LLMs能够生成更自然、更多样化的文本，而不是局限于固定的模板。
• 更好的上下文理解能力：Transformer等架构能够更好地捕捉长距离的上下文依赖关系，使得生成的文本与输入信息更相关。
• 从大规模数据中学习的能力：LLMs可以通过在海量数据上进行预训练来学习丰富的语言知识和世界知识，这为在特定领域（如医疗）进行有效微调奠定了基础。
• 处理复杂输入的能力：能够处理非结构化文本、图像甚至多模态组合等复杂输入。
• 端到端学习：许多现代NLG方法采用端到端的方式进行训练，减少了对复杂特征工程的依赖。
• 持续的性能提升：随着模型规模的增大、训练数据的增加以及算法的改进，NLG系统的性能在不断提升。

然而，这些现代方法也带来了新的挑战，如模型的可解释性、潜在的偏见、生成内容的真实性控制（“幻觉”问题）以及高昂的计算成本等。

三、实验验证与结果

由于这是一篇综述性论文，它本身不进行新的实验验证，而是总结和报告所回顾的113篇研究中的实验设计和结果。

1. 总结的实验设计共性

论文指出了被综述研究中实验设计的一些共性：

• 数据集的使用：许多研究使用了公开的医疗数据集，如MIMIC-CXR（胸部X光片和报告）、IU X-Ray（印第安纳大学胸部X光片集）、以及一些临床试验数据或通过共享任务（Shared Tasks，如MEDIQA-Chat, BioNLP挑战赛）发布的数据集。也有研究使用私有数据集。
• 基线模型的对比：新的NLG方法通常会与领域内已有的基线模型（包括传统的统计模型、早期的神经网络模型以及其他先进的LLM）进行性能比较。
• 评估指标的选择：如前所述，广泛采用自动评估指标（ROUGE, BLEU, METEOR, BERTScore, CIDEr等）和人工评估（Likert量表, 图灵测试等）。
• 消融研究（Ablation Studies）：一些研究通过消融研究来分析模型不同组件对整体性能的贡献。
• 人工评估的参与者：在医疗领域，人工评估通常需要领域专家（Domain Experts），如临床医生、放射科医生等参与，以评估生成内容的临床相关性、准确性和实用性。

2. 总结的实验数据和结果趋势

论文总结了不同NLG应用领域中实验结果的一些普遍趋势：

• Transformer模型的优越性：在大多数NLG任务中，基于Transformer的模型（尤其是预训练后微调的LLM）通常比早期的RNN或CNN模型表现更好。
• 多模态输入的优势：在适合多模态输入的任务中（如结合图像和临床病史生成放射学报告），整合多模态信息通常能带来比单一模态更好的性能。
• 知识增强的有效性：将外部医学知识（如医学本体、知识图谱）融入NLG模型，有助于提高生成报告的临床准确性和事实一致性。
• 自动评估指标与人工评估的差异：虽然自动评估指标计算方便，但它们往往不能完全捕捉生成文本的细微质量差异，如临床意义、流畅性和事实正确性。因此，人工评估仍然是NLG系统评估中不可或缺的一环，被认为是“金标准”。论文指出，N-gram基础的指标（如ROUGE, BLEU）无法解释语言的变体，而基于嵌入的指标（如BERTScore）能更好地捕捉语义相似性。
• 特定任务的挑战：
  • 在临床摘要任务中，挑战在于如何在保持关键信息的同时生成简洁连贯的摘要。
  • 在自动化文档生成（尤其是放射学报告）中，确保临床发现的准确性和完整性是核心挑战。
  • 在数据增强中，关键在于生成既真实又具有多样性，且能保护隐私的合成数据。
  • 在医疗对话生成中，挑战在于处理不断变化的对话上下文，理解患者意图，并提供安全、准确、共情的回应。
• 性能的持续提升：随着模型、数据和训练技术的进步，NLG系统在各种医疗应用中的性能指标（如ROUGE分数、BLEU分数或人工评分）呈现出持续上升的趋势。

3. 论文中的实验及结果对综述目标的支持

这篇综述通过系统性地收集、筛选和分析113篇相关研究的实验方法和结果，很好地支持了其研究目标。它清晰地展示了：

• 医疗NLG领域采用的主要方法和模型架构（如表1总结了不同模态下的模型架构及其流行度）。
• 常用的评估指标及其优缺点（如表2总结了自动和人工评估指标的使用频率，图5展示了评估指标的层次结构）。
• NLG在医疗领域的具体应用场景和进展（如图6总结了四大主要应用领域及其子任务）。
• 现有研究的能力和局限性，并据此展望了未来的研究方向。

例如，论文通过统计发现，ROUGE和BLEU是最常用的自动评估指标，而Likert量表是人工评估中最常用的。这直观地反映了当前领域内评估实践的现状。同时，论文也指出了这些指标的局限性，强调了更全面评估方法的重要性。

通过对这些研究结果的汇总和分析，论文为读者描绘了医疗NLG领域的技术图谱和发展蓝图。

四、论文贡献与影响

1. 这篇论文到底有什么贡献？

作为一篇综述性论文，其主要贡献在于：

• 系统性梳理与总结：首次对医疗领域的自然语言生成（NLG）技术进行了系统和全面的回顾，涵盖了从2018年到2024年初的113篇重要文献。这为研究人员和从业者提供了一个关于该领域当前技术水平、主要方法、关键应用和评估标准的清晰概览。
• 聚焦生成式AI和多模态：特别关注了基于大语言模型（LLM）的生成式AI在医疗NLG中的应用，并强调了医疗数据的多模态特性（文本、图像、结构化数据等），填补了以往综述在这些方面的不足。
• 明确关键问题与趋势：通过对大量文献的分析，论文明确了医疗NLG领域的核心技术（如Transformer架构的主导地位）、主要应用方向（如临床摘要、文档生成、数据增强、对话系统）以及评估方法（自动与人工评估）。
• 识别挑战与机遇：深入分析了当前医疗NLG技术面临的挑战（如确保安全性与可靠性、避免偏见、改进评估方法、伦理问题等）和未来的发展机遇（如探索更多模态、人机协同、开发更优评估指标等）。
• 提供宝贵见解与未来指引：为未来研究如何利用NLG技术转变医学发现和医疗保健提供了有价值的见解和方向。

2. 论文的研究成果将给业界带来什么影响？

这篇综述对业界可能产生以下影响：

• 加速技术转化与应用：通过清晰展示NLG在医疗各场景的应用潜力和已取得的进展，可以激励更多企业和研发机构投入资源，加速相关技术的研发和在实际医疗产品或服务中的落地。
• 指导技术选型与研发方向：对于正在或计划进入医疗NLG领域的企业，这篇综述提供了关于主流模型架构、数据处理方法和评估标准的宝贵参考，有助于它们做出更明智的技术选型和研发规划。
• 推动标准化与最佳实践的形成：通过对现有评估方法的总结和对其局限性的讨论，可能促进业界在医疗NLG评估方面形成更统一、更全面的标准和最佳实践。
• 促进跨学科合作与人才培养：医疗NLG是一个高度跨学科的领域，需要计算机科学家、临床医生、医学信息学专家等的紧密合作。这篇综述有助于不同背景的专业人士了解该领域的全貌，促进交流与合作，并可能引导相关人才培养方向。
• 提高对NLG伦理与风险的关注：论文对NLG在医疗应用中面临的偏见、安全性和伦理挑战的讨论，有助于提高业界的警惕性，推动开发更负责任、更可信赖的AI系统。

3. 有哪些潜在的应用场景和商业机会？

论文中明确指出的主要应用场景本身就蕴含着巨大的商业机会：

• 临床摘要服务：
  • 自动生成放射学报告的“印象”部分或关键发现摘要。
  • 自动总结医患对话，生成SOAP笔记或患者摘要。
  • 自动生成出院小结或病程记录摘要。
  • 商业机会：为HIS/EMR系统提供嵌入式摘要模块；开发独立的医疗文档摘要SaaS服务；面向药企或CRO提供临床试验报告摘要工具。
• 自动化临床文档生成：
  • 根据结构化EHR数据（如实验室结果、用药清单、生命体征）自动生成叙述性临床笔记的特定部分（如病程记录、入院记录）。
  • 根据医学影像（如X光、CT、ECG）自动生成初步的诊断报告或发现描述。
  • 商业机会：开发智能病历书写助手；为影像科、检验科提供报告自动生成工具；减轻医生文档负担的解决方案。
• 医疗数据增强服务：
  • 为AI模型训练、基准测试和评估生成高质量、保护隐私的合成临床文本数据（如合成病历、合成放射学报告）。
  • 解决医疗数据难以获取、标注成本高的问题。
  • 商业机会：提供医疗合成数据生成平台或服务；为AI公司或研究机构提供定制化的数据增强解决方案。
• 智能医疗对话系统：
  • 开发用于初步疾病诊断咨询的聊天机器人。
  • 开发用于慢性病管理（如高血压、糖尿病）的患者支持和监测系统。
  • 开发用于心理健康咨询的AI助手。
  • 改善医患沟通，提供用药指导、健康宣教等。
  • 商业机会：智能导诊机器人；在线医疗平台的AI客服；针对特定疾病的AI伴侣或教练应用；智能语音病历录入系统。

4. 作为工程师的我应该关注哪些方面？

作为对医疗、医疗信息化及AI技术感兴趣的工程师，从这篇综述中，您应该关注以下方面：

• 主流NLG模型架构：深入理解Transformer（Encoder-Decoder, Decoder-Only）的工作原理，以及它们如何应用于文本生成。关注CNN在图像特征提取中的作用，以及CNN与Transformer的结合方式（如在图像到文本生成任务中）。
• 多模态数据处理与融合：学习如何处理不同类型（文本、图像、结构化数据）的医疗数据，如何提取有效特征，以及如何将这些来自不同模态的特征进行有效融合，以支持NLG任务。
• 预训练与微调技术：了解大规模预训练语言模型（LLMs）的原理，以及如何针对特定的医疗NLG任务进行有效的微调（Fine-tuning），包括参数高效微调（PEFT）等技术。
• 知识蒸馏与模型压缩：考虑到医疗场景对模型部署效率和成本的敏感性，了解如何将大型预训练模型的知识迁移到更小、更高效的模型中。
• 评估指标的理解与应用：熟悉常用的NLG评估指标（ROUGE, BLEU, BERTScore, CIDEr等），理解它们的计算方法、优缺点以及适用场景。同时，也要认识到人工评估的重要性。
• 特定医疗NLG应用的实现细节：针对您感兴趣的应用（如报告生成、对话系统），深入研究相关文献，了解其具体的模型设计、数据预处理流程、训练策略和遇到的挑战。
• 开源工具和框架：关注并学习使用主流的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）和NLP/NLG相关的开源库（如Hugging Face Transformers）。
• 数据隐私与安全：在处理医疗数据时，必须高度重视数据隐私保护和合规性要求。了解相关的技术（如联邦学习、差分隐私、数据脱敏）和法规。
• 模型的可解释性与可靠性：医疗是高风险领域，模型的可解释性（知道模型为何做出某种生成）和可靠性（避免生成错误或有害信息）至关重要。关注相关的研究方向。
• 人机交互与工作流程整合：思考如何将NLG系统有效地集成到现有的临床工作流程中，并设计良好的人机交互界面，以提升用户体验和系统实用性。

五、未来在该研究方向上还有哪些值得进一步探索的问题和挑战?

论文在“讨论（Discussion）”和“未来工作（Future work）”部分明确指出了未来值得探索的问题和挑战：

1. 值得进一步探索的问题和挑战

• 确保NLG的安全性和可靠性：控制可能导致严重患者护理后果的错误是NLG在医疗应用中的一个重大挑战。如何提高生成内容的事实准确性和临床相关性至关重要。
• 避免生成有偏见或不合规的文本：在历史数据上训练的模型可能会无意中延续现有的偏见（如种族偏见、性别偏见），或者未能遵守当前的医学指南和标准。
• 改进NLG系统的评估方法：
  • 当前的自动评估指标（如ROUGE, BLEU）主要基于表面文本的重叠，无法充分评估语言的细微差别和生成文本的真实质量（如临床意义、逻辑连贯性）。
  • 人工评估虽然更可靠，但成本高昂且难以大规模推广。
  • 需要开发超越传统表面度量的新评估指标，能够衡量临床相关性、事实准确性以及对患者结局的潜在影响。
• AI伦理、可解释性和透明度：医疗保健提供者理解和信任NLG系统至关重要。需要研究如何提高模型的可解释性（Interpretability）和透明度（Transparency）。
• 探索更广泛的多模态数据：未来工作应继续探索更多种类的医疗数据，如临床叙述、医学图像和组学数据（Omics Data）的结合。
• 开发语音激活的NLG系统：实现免提操作，这在手术等临床环境中特别有用。
• 人机协同（Human-in-the-loop）：由于没有AI系统能达到100%的准确性，使临床医生能够为NLG系统提供反馈，以帮助改进模型和生成内容的质量至关重要。
• 与真实临床工作流程的高效整合：如何将NLG系统无缝集成到现有的临床工作流程中，并测试AI实施的有效性，是一个重要的实际问题。
• 解决数据稀缺和隐私问题：尽管数据增强是一个方向，但如何更有效地利用有限的、隐私敏感的医疗数据进行模型训练仍是一个挑战。

2. 这可能催生出什么新的技术和投资机会?

这些挑战和未来方向预示着以下新的技术和投资机会：

• 事实核查与可信NLG技术：开发专门用于验证NLG系统生成内容真实性和准确性的技术和工具，特别是在高风险的医疗领域。
• 公平性与抗偏见AI算法：研究和应用能够检测、减轻和避免模型产生偏见输出的算法和框架。
• 新一代医疗NLG评估平台与服务：提供更全面、更自动化、更贴近临床需求的NLG评估解决方案，可能结合自动指标和众包/专家评估。
• 可解释AI（XAI）在NLG中的应用：开发能够解释NLG模型为何生成特定文本的技术，增强用户信任。
• 多模态组学数据NLG：结合基因组学、蛋白质组学等组学数据与临床文本、影像进行NLG，可能在精准医疗报告生成等领域产生突破。
• 医疗语音交互与NLG的深度融合：投资于高质量的医疗语音识别、自然语言理解以及结合NLG的智能语音助手，应用于临床记录、手术导航、患者咨询等。
• 交互式NLG与人机协同平台：开发允许临床医生轻松审查、编辑和确认NLG系统生成内容，并能通过反馈持续改进模型的平台。
• NLG驱动的临床工作流程自动化解决方案：提供端到端的解决方案，将NLG技术深度集成到特定临床场景（如急诊、重症监护、肿瘤多学科会诊）的工作流程中，以提升效率和质量。
• 医疗AI伦理与合规咨询服务：随着NLG等AI技术在医疗领域的广泛应用，对AI伦理、数据治理、法规遵从等方面的专业咨询服务的需求将增加。
• 隐私增强型NLG技术：如联邦学习、安全多方计算等与NLG结合，用于在保护数据隐私的前提下进行模型训练和文本生成。

六、论文存在的不足及缺失

1. 存在的不足及缺失

• 对“黑箱”问题的讨论不够深入：虽然提到了可解释性和透明度的重要性，但对于当前主流的基于Transformer的LLMs固有的“黑箱”特性，以及这种特性在医疗NLG应用中可能带来的具体风险和挑战，论文的讨论可以更深入。
• 对NLG系统部署后的长期影响和维护成本关注不足：综述主要关注NLG的方法和即时应用效果，对于这些系统在真实临床环境中部署后，其性能如何随时间演变（概念漂移、数据漂移）、需要怎样的维护更新机制以及长期的经济成本等问题，涉及较少。
• 对不同文化和语言背景下的NLG应用的探讨有限：论文明确指出排除了非英语研究，这可能限制了综述的全球视野，特别是在NLG应用于资源匮乏语言或具有不同医疗文化背景地区时的独特挑战和进展。
• 对“过度依赖”风险的警示不足：随着NLG系统能力的增强，临床医生可能会过度依赖AI生成的文本，从而可能导致自身技能退化或对AI的潜在错误不够警觉。这方面的风险和应对策略值得更多讨论。
• 对NLG在医学教育中应用的探讨可以更广泛：虽然数据增强可以服务于模型训练，但NLG本身也可以用于生成教学案例、模拟医患对话等，在医学教育和培训中的潜力可以进一步展开。
• 对NLG生成内容的“创造性”与“风险”的平衡讨论：NLG的优势在于能生成新的文本，但在医疗领域，这种“创造性”如果缺乏严格的临床事实依据，就可能变成风险。如何平衡NLG的生成能力与医疗场景对严谨性和准确性的要求，是一个核心问题，论文可以对此进行更集中的论述。

2. 需要进一步验证和存疑的

• 合成数据用于模型训练的真实有效性边界：论文提到合成文本生成是解决数据稀缺的一个有前景的方案，并以AlphaZero为例。然而，在复杂的医疗领域，完全由AI生成的合成数据在多大程度上能够替代真实世界数据来训练出泛化能力强且临床可靠的模型，其有效性的边界和潜在的“捷径学习”风险需要持续严格验证。
• LLM在特定、细分医疗NLG任务上的“真实”能力与“炒作”：LLM展现了通用能力，但在许多细分的、需要高度专业知识的医疗NLG任务上，其是否真的超越了经过精心设计的领域专用模型，或者其表现是否部分源于对海量数据中模式的记忆而非真正的推理，仍需仔细甄别和验证。
• 当前评估指标能否真正反映临床价值：尽管论文总结了多种评估指标，但这些指标（尤其是自动指标）在多大程度上能够真正衡量一个NLG系统在复杂临床工作流程中的实际价值（例如，是否真的减轻了医生负担、改善了患者沟通、提高了诊疗质量），仍有待商榷和通过更贴近实际应用的评估方法来验证。
• “人机协同”模式的具体实现路径和效果：论文多次强调人机协同的重要性。但是，如何设计高效、用户友好的人机协同界面和交互流程，临床医生在环路中具体扮演什么角色，以及这种协同模式的实际投入产出比如何，都需要更具体的研究和验证。
• 多模态信息融合的深层机制理解：对于多模态NLG，模型是如何在内部真正“理解”和“融合”来自不同模态（如图像的视觉特征和文本的语义信息）的线索来共同指导文本生成的，其深层机制仍不完全清楚，需要进一步探索和验证，以避免模型只是在进行浅层的模式匹配。

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