影像报告生成系统架构详解

影像报告生成是AI医疗工作流中的重要一环。一个优秀的报告生成系统不仅能提升医生的工作效率，还能保证报告的规范性和一致性。本文将深入剖析道壹科技影像报告生成系统的技术架构，分享我们在模型选择、数据处理和系统优化方面的实践经验。

整体架构概览

我们的报告生成系统采用经典的分层架构，主要包括以下几个核心模块：

1. 数据接入层：负责接收来自上游AI分析模块的结构化数据（如病灶位置、大小、特征等）和原始影像数据。
2. 核心处理引擎：这是系统的大脑，包含自然语言生成（NLG）模型和一系列业务逻辑处理器。
3. 模板与知识库：存储预定义的报告模板、医学术语词典、临床指南等，为报告生成提供内容支撑。
4. 输出与交互层：生成最终的文本报告，并提供给医生进行审阅、编辑和签发的用户界面。

核心处理引擎

1. 模型选择：从规则到深度学习

系统的演进经历了从基于规则的模板填充，到基于统计的序列模型，再到如今基于Transformer的预训练大模型的转变。

• 初期（V1.0）：采用基于规则的模板引擎。通过简单的“if-else”逻辑和字符串替换，将结构化数据填入预设的模板中。这种方法简单可靠，但生成的报告较为生硬，缺乏灵活性。
• 中期（V1.5）：引入了基于LSTM的序列到序列（Seq2Seq）模型。模型能够学习从“影像特征”到“描述语句”的映射关系，生成的报告更自然，但仍存在上下文理解不足的问题。
• 当前（V2.0）：全面升级为基于Transformer的预训练大模型。我们利用海量的公开医学文献和内部积累的高质量医生报告数据，对通用大模型进行增量预训练和指令微调，使其具备强大的医学语言理解和生成能力。现在，系统能够根据影像特征生成更加个性化、逻辑严谨、语言流畅的诊断描述。

2. 数据处理流程

为了驱动大模型生成高质量的报告，数据处理流程至关重要：

• 结构化数据解析：将上游AI模块输出的JSON格式数据进行标准化处理，提取关键信息，如检查部位、病灶类型、数量、位置坐标、测量值、特征描述等。
• 上下文构建：根据提取的信息，结合患者基本信息（如性别、年龄）和检查历史，构建一个丰富的上下文Prompt，作为大模型的输入。
• 后处理与校验：对模型输出的原始文本进行后处理，包括语法纠错、术语标准化、格式调整等。同时，通过一系列内置的规则引擎对报告内容进行逻辑校验，防止出现明显的错误或矛盾。

模板与知识库

尽管大模型能力强大，但为了保证报告的规范性和满足不同医院的个性化需求，模板和知识库仍然是不可或缺的。

• 可配置模板引擎：我们开发了一套可视化的模板编辑器，允许医院管理员根据自身的报告格式要求，自定义报告的结构、段落顺序、必填项等。模板支持条件判断和循环，可以灵活地处理不同病例。
• 动态知识注入：在生成报告时，系统会实时查询知识库，获取最新的医学术语、标准描述和临床指南推荐，确保报告内容的权威性和时效性。

系统优化与挑战

在实际部署和运行中，我们重点关注以下几个方面的优化：

• 性能优化：通过模型量化、知识蒸馏等技术，在保证生成质量的前提下，尽可能降低模型的计算开销和内存占用，确保系统能够快速响应。
• 可解释性：为了让医生更好地理解和信任AI生成的内容，我们在系统中集成了“生成依据追踪”功能，可以高亮显示报告中每个句子对应的关键影像特征数据来源。
• 持续学习：我们建立了用户反馈闭环机制。医生对报告的修改和评价会被匿名收集，用于持续优化模型，使其更贴近真实临床场景。

总结

道壹科技的影像报告生成系统是一个融合了先进AI技术和深刻医学理解的复杂工程。通过不断的技术迭代和优化，我们致力于为医生提供高效、智能、可靠的报告生成工具，让他们能够将更多精力投入到核心的临床决策中。未来，我们将继续探索多模态、个性化和更具交互性的报告生成技术，引领AI医疗的新发展。