自然语言生成在监护仪临床报告中的应用

21/24自然语言生成在监护仪临床报告中的应用第一部分自然语言生成技术综述 2第二部分监护仪临床报告结构及特征 5第三部分自然语言生成在监护仪报告中的应用模式 8第四部分自然语言生成文本质量评估指标 10第五部分自然语言生成系统在临床上部署的挑战 13第六部分自然语言生成技术对监护仪使用的影响 16第七部分自然语言生成技术在监护仪报告中的未来前景 18第八部分自然语言生成技术在医疗保健领域的伦理考量 21

第一部分自然语言生成技术综述关键词关键要点自然语言处理概述

1.自然语言处理（NLP）是一门交叉学科，融合了计算机科学、语言学和人工智能。

2.NLP系统的目标是理解和生成自然语言，使其能够与人类进行交互，执行各种任务，如文本分类、信息提取和机器翻译。

语言模型

1.语言模型是一种统计或概率模型，用于描述一组给定单词的顺序出现的可能性。

2.语言模型可用于生成自然语言文本、文本分类和机器翻译。

生成式对抗网络(GAN)

1.GAN是一种生成式神经网络，由生成器和判别器组成。

2.GAN可用于生成逼真的图像、文本和其他类型的非结构化数据。

变压器模型

1.变压器模型是一种神经网络体系结构，用于处理顺序数据，如文本和时间序列。

2.变压器模型在自然语言处理任务中取得了最先进的性能，如机器翻译和文本摘要。

自注意力机制

1.自注意力机制是一种允许神经网络模型关注输入序列中不同部分的能力。

2.自注意力机制在自然语言处理任务中非常有效，因为它允许模型捕获远程依赖关系。

表示学习

1.表示学习是一种自动学习文本或其他非结构化数据的高级表示的技术。

2.表示学习用于各种自然语言处理任务，如文本分类、信息提取和机器翻译。自然语言生成技术综述

自然语言生成（NLG）是一种人工智能（AI）技术，它使计算机能够生成类似人类的文本。NLG技术广泛应用于各种领域，包括：

*文本摘要：从大量文本中生成简洁而全面的摘要。

*机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

*问答系统：根据给定的自然语言问题生成答案。

*对话系统：生成类似人类的对话响应。

*临床报告生成：生成对患者健康和治疗至关重要的文本报告。

NLG技术的工作原理是：

1.数据收集：收集有关要生成的文本主题的相关数据。

2.模板选择：选择与要生成的文本类型相对应的模板。

3.模板填充：根据收集的数据填充模板。

4.语言生成：使用自然语言处理技术生成流畅而连贯的文本。

NLG技术的优势包括：

*自动化：NLG系统可以自动化生成文本的任务，从而节省时间和资源。

*一致性：NLG系统始终如一地生成高质量、无错误的文本。

*个性化：NLG系统可以根据特定用户的需求和偏好生成定制文本。

NLG技术面临的挑战包括：

*数据质量：输入NLG系统的数据的质量对于生成高质量文本至关重要。

*语言复杂性：自然语言的复杂性使得生成类似人类的文本极具挑战性。

*推理和推理：NLG系统需要能够根据给定的数据进行推理和推理，以生成有意义的文本。

NLG在临床报告中的应用

NLG技术在医疗保健领域，特别是在临床报告生成中具有广阔的应用前景。NLG系统可以用于生成以下类型的临床报告：

*患者摘要：病历的简洁总结，重点关注患者的主要诊断和治疗。

*放​​射学报告：放射学检查的结果，包括图像描述和诊断评估。

*病理报告：组织样本检查的结果，包括诊断评估和预后信息。

NLG在临床报告中的应用具有以下优势：

*提高效率：NLG系统可以自动生成临床报告，从而节省临床医生的时间，让他们专注于患者护理。

*提高质量：NLG系统始终如一地生成高质量、无错误的报告，从而减少医疗差错的风险。

*提高患者参与度：NLG系统可以生成清晰易懂的报告，帮助患者更好地了解他们的健康状况和治疗方案。

NLG技术在临床报告中的应用面临的挑战包括：

*临床数据复杂性：临床数据可能复杂且难以解释，这给NLG系统的生成准确且有意义的报告带来了挑战。

*监管要求：临床报告必须符合严格的监管要求，这给NLG系统的设计和实施带来了额外的挑战。

*临床专业知识：NLG系统需要对临床医学领域有深入的了解，才能生成高质量的报告。

结论

NLG技术是一种强大的工具，它能够自动生成类似人类的文本，在医疗保健领域具有广泛的应用前景。通过利用NLG技术，临床医生可以提高临床报告生成的效率、质量和患者参与度。然而，在将NLG技术应用于临床实践时，需要解决一些挑战，例如临床数据复杂性、监管要求和临床专业知识。第二部分监护仪临床报告结构及特征关键词关键要点监护仪临床报告组成

1.病人的基本信息：包括病人的姓名、年龄、性别、病历号等

2.监护仪的类型和型号：用于收集病人的生理数据的监护仪的品牌和型号

3.采集时间：病人生理数据被采集和记录的时间

生理参数信息

1.心率：病人的每分钟心率

2.血氧饱和度：病人的血氧饱和度，以百分比表示

3.呼吸频率：病人的每分钟呼吸频率

4.血压：病人的收缩压和舒张压

5.体温：病人的体温，以摄氏度或华氏度表示

监护仪警报信息

1.警报类型：监护仪检测到的警报类型，例如心率过快、血氧饱和度过低

2.警报时间：触发警报的时间

3.警报持续时间：警报持续的时间

4.临床响应：对警报的临床响应，例如调整治疗或进一步评估

监护仪记录

1.记录类型：监护仪采集的生理数据的记录类型，例如心电图、动脉血氧饱和度曲线

2.记录持续时间：记录的持续时间

3.记录频率：采集生理数据的频率

数据处理

1.数据预处理：对监护仪采集的原始数据进行预处理，以消除噪音和异常值

2.特征提取：从预处理后的数据中提取有意义的特征，用于临床决策

3.数据分析：分析提取的特征，以检测趋势、模式和异常情况

临床决策支持

1.生理参数预测：使用监护仪数据预测病人的生理参数趋势

2.预警系统：开发预警系统，以在病人病情恶化之前发出警报

3.治疗指南：提供基于监护仪数据的治疗指南，以优化病人的护理监护仪临床报告结构及特征

监护仪临床报告是记录患者监护数据和医疗干预的正式文件。其结构和特征对于确保信息的准确、一致和有效至关重要。

#结构

监护仪临床报告通常遵循以下结构：

*标题：包含患者姓名、就诊号、日期和时间。

*患者信息：包含患者年龄、性别、体重、身高和任何相关的病史。

*监护设备信息：记录用于获取数据的监护设备的类型、型号和校准状态。

*监护参数：按时间顺序记录监测到的监护参数，包括：

*心电图(ECG)

*血氧饱和度(SpO2)

*呼吸频率(RR)

*非侵入性血压(NIBP)

*体温

*舒张压、收缩压和平均动脉压(MAP)

*心率(HR)

*其他相关参数（例如，CO2、肌电图、血流动力学）

*干预措施：记录对患者进行的任何医疗干预，例如给药、输液或治疗。

*事件注释：记录报告期间发生的任何相关事件或观察结果，例如异常心脏节律或患者反应。

*签名：由负责监护的医疗保健专业人员签名。

#特征

监护仪临床报告具有以下特征：

*客观：记录事实数据，不带主观解释。

*时间敏感：数据按时间顺序记录，以捕获患者状态随时间的变化。

*连续：监护数据通常以预定义的时间间隔连续记录。

*准确：监护设备经过定期校准，以确保数据的准确性。

*清晰：数据以易于理解的格式呈现，例如图形、数字和注释。

*标准化：报告遵循标准格式，以确保信息的一致性。

*完整：包括所有相关的监护参数和干预措施。

*合规：符合监管机构和医疗保健组织的要求。

*可检索：以电子或纸质形式存储，以便稍后检索和审查。

总之，监护仪临床报告是医疗保健记录的重要组成部分，它提供患者监护状态和医疗干预的详细记录。其结构和特征对于确保信息的准确、一致和有效至关重要。第三部分自然语言生成在监护仪报告中的应用模式自然语言生成在监护仪报告中的应用模式

模式一：患者病情概要

*描述：自然语言生成（NLG）系统从监护仪数据中提取关键参数和趋势，生成患者病情的简洁摘要。

*目标：让急救医生和护士快速了解患者的整体状况，包括心率、血压、呼吸频率和氧饱和度等重要生命体征。

*优势：

*节省时间：自动生成摘要，无需人工提取和解释数据。

*增强准确性：NLG系统可确保摘要的准确性和一致性。

*便于理解：摘要以清晰简洁的自然语言呈现，便于临床人员快速掌握信息。

模式二：异常检测报告

*描述：NLG系统分析监护仪数据，检测超出预设阈值的异常值或趋势。然后生成有关异常的警报报告。

*目标：及时提醒临床人员患者病情可能恶化，以便迅速干预。

*优势：

*实时监测：NLG系统持续监控数据，在检测到异常时立即发出警报。

*准确识别：NLG系统利用机器学习算法，以极高的准确性识别异常。

*自定义阈值：临床人员可以根据患者特定情况定制异常阈值，提高报告的灵敏度和特异性。

模式三：趋势分析报告

*描述：NLG系统分析监护仪数据中的时间序列数据，识别趋势、模式和预测。它生成趋势分析报告，提供患者病情变化的预测见解。

*目标：帮助临床人员预测患者预后，提前采取预防措施或规划治疗方案。

*优势：

*早期识别：NLG系统能够在病情恶化之前识别不良趋势。

*改善预后：通过预测并发症和采取主动措施，趋势分析报告可以帮助改善患者预后。

*优化资源分配：NLG系统生成的见解有助于临床人员优先考虑高危患者，优化资源分配。

模式四：个性化患者报告

*描述：NLG系统整合患者的病史、既往治疗和其他相关信息，生成个性化的患者报告。

*目标：提供患者病情和护理计划的全面视图，促进患者参与和知情决策。

*优势：

*患者参与：个性化报告使患者能够了解自己的病情，参与护理计划的制定。

*提高依从性：通过理解治疗计划的必要性和益处，患者更有可能遵守建议。

*改善沟通：个性化报告促进患者与临床人员之间的清晰沟通，减少误解。

模式五：标准化文档

*描述：NLG系统自动生成符合医疗标准和准则的监护仪报告。

*目标：确保报告的一致性、准确性和完整性，简化文书工作并减少医疗差错。

*优势：

*符合标准：NLG系统确保报告符合医疗行业公认的标准和惯例。

*减少差错：自动化报告生成流程可以最大限度地减少人为错误。

*提高效率：通过自动生成标准化报告，临床人员可以节省大量时间，专注于提供患者护理。第四部分自然语言生成文本质量评估指标关键词关键要点BLEU

-BLEU（双语评价一致性）是一种流行的机器翻译文本质量评估指标，用于测量生成文本与参考文本的相似度。

-BLEU计算候选文本与一组参考文本之间的n元语法匹配数量，并对齐它们的长度。

-BLEU分数范围为0到1，分数越高，生成文本与参考文本的相似度越高。

ROUGE

-ROUGE（重叠式单位衡量标准）是专门用于评估文本摘要质量的指标。

-ROUGE计算候选文本与一组参考摘要之间的重叠n元语法数量，并根据召回率、精确率和F1分数进行评估。

-ROUGE分数范围为0到1，分数越高，生成文本与参考摘要的重叠程度越高。

METEOR

-METEOR（机器翻译评估和排名）是一种综合指标，考虑了重叠语法、同义词和外部资源。

-METEOR将候选文本与参考翻译进行对齐，并根据词干匹配、同义词替换和外部词典查询进行评分。

-METEOR分数范围为0到1，分数越高，生成文本与参考翻译的匹配程度越高。

CIDER

-CIDER（基于词串的图像描述评估器）是专门用于评估图像描述生成的指标。

-CIDER使用词汇表和n元语法来计算候选文本与一组参考描述之间的相似度。

-CIDER分数范围为0到1，分数越高，生成文本与参考描述的语义匹配程度越高。

BERTScore

-BERTScore是一种上下文无关的词嵌入式指标，利用BERT模型来衡量生成文本与参考文本之间的语义相似度。

-BERTScore计算候选文本和参考文本之间的预训练BERT嵌入的余弦相似度。

-BERTScore分数范围为0到1，分数越高，生成文本与参考文本的语义匹配程度越高。

T5通用文本评估

-T5通用文本评估是一种大规模的预训练语言模型，可用于评估各种文本生成任务的质量。

-T5使用教师强制机制，在预训练过程中，模型学习预测自己生成的文本的下一个单词或句子。

-T5的评估分数表示模型在生成文本时预测下一个单词或句子的准确性，分数越高，生成文本的质量越高。自然语言生成文本质量评估指标

自然语言生成（NLG）系统生成的文本质量评估对于确保输出文本的准确性、连贯性和清晰度至关重要。在监护仪临床报告的上下文中，文本质量评估尤为重要，因为这些报告用于指导临床决策并影响患者护理。

自动指标

*BLEU（双语评估方法）得分：BLEU是一款机器翻译评估工具，它比较生成文本与人类参考文本，并根据重叠的n元语法结构计算得分。

*ROUGE（重叠单元评估）得分：ROUGE是另一款机器翻译评估工具，它计算生成文本与参考文本之间重叠的字符或单词序列的频率。

*METEOR（机器翻译评价指标）得分：METEOR是一种可扩展的翻译评估指标，它考虑了单词匹配、同义词识别和语法结构的准确性。

人为指标

*流利程度：生成文本的流畅性和易读性，没有语法或语义错误。

*一致性：生成文本应在术语、风格和语调上与源文本保持一致。

*信息性：生成文本应包含所有相关信息，但不冗余或不必要。

*准确性：生成文本中陈述的事实应准确，没有偏差或误导。

*可解释性：生成文本应提供清晰的因果关系和背景，使读者能够理解文本中声明的理由。

特定于监护仪临床报告的指标

*临床相关性：生成文本应专注于患者的临床状况，并提供与监护仪数据直接相关的见解。

*时间准确性：生成文本应准确反映监护仪数据的时间线，包括警报和事件的发生时间。

*术语规范：生成文本中使用的术语应与医疗领域标准化指南一致。

*可读性：生成文本应使用清晰简单的语言，易于临床医生理解。

*患者安全：生成文本不应包含可能危及患者安全的建议或信息。

评估实践

文本质量评估应通过结合自动和人为指标来进行。自动指标可提供定量测量，而人为指标可提供对文本质量的定性见解。评估过程应涉及来自不同背景的多个评估人员，包括临床医生、语言学家和计算机科学家。

为了确保评估的可靠性和有效性，建议使用基准数据集，其中包含经过专家评审的高质量和低质量文本。通过对生成的文本与基准数据集进行比较，评估人员可以获得客观评估其质量的参考点。

持续改进

文本质量评估应是一个持续的过程，以确保NLG系统始终产生高质量的输出。通过定期审查评估结果并实施必要改进，可以随着时间的推移提高系统性能。第五部分自然语言生成系统在临床上部署的挑战关键词关键要点主题名称：数据限制和偏见

1.自然语言生成(NLG)系统在监护仪临床报告中依赖于训练数据，而这些数据的局限性可能会影响系统的性能和准确性。

2.训练数据中的偏差可能会导致NLG系统生成带有偏见的报告，反映训练数据中的不平衡或代表性不足。

3.确保训练数据的多样性和代表性至关重要，以减轻偏见并提高NLG系统的鲁棒性。

主题名称：可解释性和可追溯性

自然语言生成系统在临床上部署的挑战

自然语言生成(NLG)系统在监护仪临床报告中的应用面临着一系列独特的挑战，需要在部署之前仔细考虑和解决：

1.数据质量和可变性

监护仪数据复杂且多变，可能包含基线值、趋势和警报。NLG系统对高质量数据高度依赖，但监护仪数据中的缺失值、异常值和噪音可能导致不准确或难以理解的报告。

2.临床专业知识整合

NLG系统必须整合临床专业知识才能产生有意义的报告。医疗术语的复杂性、对症观察的细微差别以及最佳实践的不断演变为知识获取和建模带来了挑战。

3.可解释性和透明度

临床医生必须能够理解和解释NLG报告的推理和结论。然而，NLG系统的内部工作原理可能是不透明的，这可能会阻碍临床决策并导致对报告的接受度降低。

4.可靠性和鲁棒性

NLG系统必须可靠且鲁棒，即使在数据质量差、系统过载或意外事件的情况下也能产生准确且有用的报告。这需要先进的错误处理机制和额外的验证和验证步骤。

5.临床工作流程集成

NLG系统必须无缝集成到现有的临床工作流程中。这需要考虑报告的格式、交付方式、可访问性和与其他临床系统（如电子病历和决策支持工具）的兼容性。

6.法规遵从性

NLG系统在医疗环境中使用受严格的法规约束。这些法规要求确保报告的准确性、完整性和可验证性，并保护患者隐私。

7.患者参与

患者参与NLG报告的开发和评估至关重要。临床医生和患者之间的清晰沟通是改善患者体验和结果的关键。

8.持续维护和更新

随着医疗实践和技术的不断发展，NLG系统需要持续维护和更新。这包括更新基础知识库、调整推理引擎并监控性能。

9.用户接受度和信任

临床医生需要相信NLG报告的准确性和有用性才能将其作为决策支持工具。建立用户信任需要透明度、可解释性和与临床工作流程的良好集成。

10.成本效益

NLG系统的实施和维护涉及成本。为了证明其价值，这些系统必须显着改善临床决策、提高效率或为患者带来好处。

解决这些挑战需要多学科协作，包括临床医生、工程师、语言学家和监管机构。通过克服这些障碍，NLG系统有潜力显著改善监护仪临床报告的质量、效率和可访问性。第六部分自然语言生成技术对监护仪使用的影响关键词关键要点临床报告的自动化

1.自然语言生成技术使监护仪能够自动生成详细、准确的临床报告，减少了医护人员的手动记录工作量，提高了效率。

2.利用机器学习算法，这些报告可以根据特定患者的监护仪数据和临床背景信息进行个性化定制，提供量身定制的见解。

3.自动化报告减少了人为错误和时间延迟，确保了及时、可靠的信息传输，从而支持更好的决策制定。

数据分析和洞察

1.自然语言生成技术使监护仪能够从海量数据中提取有价值的洞察，帮助医护人员识别趋势和模式。

2.通过分析临床报告中的关键指标，监护仪可以提示潜在健康问题，如感染或心血管疾病风险。

3.这些数据驱动的洞察增强了患者监测的准确性，使医护人员能够提前采取主动措施，改善患者预后。自然语言生成技术对监护仪使用的影响

背景

监护仪是用于监测和记录患者生理参数的医疗设备。传统上，监护仪会生成波形图和数值数据，需要医疗专业人员进行解释和分析。随着自然语言生成（NLG）技术的进步，监护仪现在能够以自然语言形式自动生成临床报告。

影响

NLG技术对监护仪使用有以下重大影响：

1.提高临床效率

*NLG生成的报告可以消除医疗专业人员手动写入或记录的需要，从而节省时间和资源。

*自动化的报告生成还可以减少人为错误，提高数据的准确性和一致性。

2.改善患者护理

*NLG报告可以提供更清晰、更易于理解的患者信息。

*这有助于医疗专业人员快速、准确地评估患者状况并做出治疗决策。

*NLG还能够自动识别和突出关键趋势，从而实现早期预警和及时干预。

3.增强患者参与度

*NLG生成的报告可以以非技术语言呈现，使患者更容易理解他们的健康状况。

*这鼓励患者参与自己的护理并做出明智的决定。

4.促进临床决策支持

*NLG可以与临床决策支持系统(CDSS)集成，提供实时警报和建议。

*这可以帮助医疗专业人员识别和解决潜在的问题，优化患者的预后。

5.支持远程医疗

*NLG生成的报告可以轻松地共享到远程医疗平台。

*这使医疗保健提供者能够远程监测患者，并提供更及时、更方便的护理。

实施考虑

实施NLG技术时需要考虑以下事项：

*数据质量：报告的准确性和可靠性取决于输入数据的质量。

*语言模型：使用的语言模型应针对医疗领域进行定制，以产生准确且易于理解的报告。

*用户界面：临床工作者应能够轻松访问和定制报告。

*临床验证：在临床环境中实施之前，应验证NLG技术的准确性和有效性。

结论

NLG技术对监护仪的使用产生了革命性的影响，通过提高临床效率、改善患者护理、增强患者参与度、促进临床决策支持和支持远程医疗。随着这项技术的不断发展，预计它将在未来进一步改善患者管理和医疗保健交付。第七部分自然语言生成技术在监护仪报告中的未来前景关键词关键要点主题名称：个性化报告和见解生成

1.自然语言生成技术可自动生成患者特定的临床报告，根据个体生理特征和病史提供个性化见解。

2.这些见解可以帮助临床医生更好地了解患者病情，做出更明智的决策，并改善患者预后。

3.未来，个性化报告将与可穿戴设备和远程医疗技术相结合，提供持续的见解和支持。

主题名称：预测性分析

自然语言生成技术的未来前景

自然语言生成（NLG）技术在监护仪临床报告中的应用为临床实践带来了显着的进步。随着技术的发展，NLG在该领域的应用前景广阔。

1.临床报告的自动化生成

NLG技术将继续提高监护仪临床报告的自动化生成能力。通过处理和分析监护仪数据，NLG系统能够生成基于证据、格式正确且易于理解的报告。这将减轻医生的文书负担，释放他们更多的时间用于患者护理。

2.个性化报告

NLG技术将推动个性化监护仪临床报告的发展。通过考虑患者的特定信息（如病史、治疗计划和病理生理学），NLG系统可以根据每个患者的独特需求生成定制的报告。这将增强报告的相关性和临床实用性。

3.趋势分析和预测

NLG技术可以用于分析监护仪数据中的趋势和模式。通过识别关键特征，NLG系统能够做出预测，例如患者恶化的风险或治疗反应率。这将使医生能够提前做出干预措施，改善预后。

4.跨学科协作

NLG技术将促进跨学科医疗团队的协作。通过自动生成患者病情的综合报告，NLG系统可以促进医生、护士和其他医疗保健专业人员之间的信息共享。这将改善患者护理的连续性和协调。

5.实时监测和预警

NLG技术与实时监护仪数据的集成将创造新的可能性。NLG系统可以持续监控数据流并生成警报，提醒医生潜在的并发症或需要立即干预的情况。这将增强患者安全并提高对紧急情况的响应能力。

6.数据驱动的决策支持

NLG技术将支持数据驱动的临床决策。通过分析监护仪数据和来自其他来源（如电子健康记录）的信息，NLG系统可以提供个性化的建议和治疗方案。这将赋能医生做出更有根据的决策，从而提高患者护理质量。

7.临床研究和数据挖掘

NLG技术在临床研究和数据挖掘方面的应用将不断扩大。通过处理和分析大规模监护仪数据，NLG系统可以揭示疾病模式、识别治疗趋势并支持新的发现。这将推动对监护医学的理解和创新。

8.教育和培训

NLG技术可以创建交互式教育材料和培训工具。通过生成基于监护仪数据的病例研究和模拟，NLG系统可以帮助医疗保健专业人员提高技能和知识。

9.患者参与

NLG技术将加强患者参与监护仪临床报告。通过生成清晰易懂的摘要，NLG系统可以帮助患者了解自己的病情并参与他们的护理计划。

结论

自然语言生成技术在监护仪临床报告中的应用前景广阔。随着技术的发展，NLG将继续自动化报告生成、个性化报告、趋势分析、跨学科协作、实时监测、数据驱动的决策支持、临床研究、教育和患者参与。这些进步将对监护医学实践产生革命性的影响，改善患者预后，提高医疗保健的质量和效率。第八部分自然语言生成技术在医疗保健领域的伦理考量关键词关键要点主题名称：临床责任

1.自然语言生成(NLG)技术在监护仪临床报告中产生的文本必须准确可靠，以支持临床决策。

2.应制定指南和标准，以确保NLG生成的临床报告与医疗保健专业人员的最佳实践和临床经验保持一致。

3.NLG技术的开发和部署必须考虑潜在的偏见和错误，以确保公平且准确地表示患者健康数据。

主题名称：患者自主权和知情同意

自然语言生成技术在医疗保健领域的伦理考量

自然语言生成（NLG）技术在医疗保健领域中发挥着日益重要的作用，但它也引发了一系列伦理问题需要考虑。

客观性和准确性

NLG系统使用复杂的算法来生成文本，这一过程可能会引入偏见或错误。当这些系统用于监护仪临床报告等关键医疗文件时，准确性和客观性至关重要。如果不加以适当的监督，NLG生成的报告可能会包含不准确的信息，从而影响医疗决策。

透明度和责任

NLG系统生成的报告通常难以理解其内容的来源或推理过程。这可能会导致对文档可信度缺乏透明度，以及责任问题。如果没有明确定义作者和责任方，可能难以确定在报告中提供不准确信息的责任。

患者隐私

NLG系统处理医疗保健数据，包括敏感的患者信息。因此，必须保护患者隐