该文综述放射学报告自动生成研究，涵盖多模态框架、条件交叉注意力融合、疾病定向检索与事实一致性生成、弱监督对比损失、SAM分割与监督对比学习、纵向表示学习及小样本病变引导等方法，可提升临床信息提取F1、ROUGE-L及报告完整一致性；人工评估确认准确性，但细节与临床背景仍需改进。

该文综述放射学报告生成研究，提出X-REM检索匹配模块，构建结合结构化数据与临床记录的多模态框架，利用GPT-4等大模型改进语义相似度评估，引入RadGraph奖励和纵向数据强化学习，并采用对比学习与潜在扩散模型，显著提升报告的临床正确性与文本生成质量。

本文介绍了一种名为MedViLL的多模态自然语言处理模型，使用多模态注意力掩码机制，在医学领域内的多个任务中进行了评估，证明了其在影像报告分类、检索、问题回答和放射学报告生成等方面的优越性能表现，尤其是在MIMIC-CXR、Open-I和VQA-RAD三个影像报告数据集上的实现。