HERGen：提升放射科报告生成的长时序数据方法

放射科报告提供了详细的医学影像描述，融合了患者的病史，而报告编写传统上具有较高的劳动强度，增加了放射科医生的工作负担，并提高了诊断错误的风险。最近的自动化努力试图通过提高准确性和临床效率来缓解这些问题。新兴的自动化研究承诺通过减少错误和简化临床工作流程来缓解这些挑战。然而，现有的自动化方法基于单个时间戳，往往忽视患者影像历史中至关重要的时序方面，这对于准确的纵向分析至关重要。为此，我们提出了一种新的历史增强型放射科报告生成（HERGen）框架，该框架采用群因果变换器高效地整合患者多次就诊的长时序数据。我们的 метод不仅允许对各种历史数据的全面分析，还通过一种辅助对比目标提高了生成报告的质量。更重要的是，我们引入一种基于课程学习的策略，能妥善处理纵向放射科数据的内在复杂性，从而稳定优化该框架。广泛的在三个数据集上的评估表明，我们的框架在生成准确的放射科报告方面优于现有方法，并有效地从医学影像中预测疾病进程。