本研究中，我们探讨了使用现代神经模型从多个试验报告中自动生成叙述性生物医学证据摘要的问题，并使用 Cochrane 协作成员先前进行的系统性评论的相关文章摘要的抽象概述来评估现代神经模型进行抽象总结的效果。我们征求了医学专业人员对生成的摘要进行评估，并发现现代总结系统产生了一致流畅和相关的概述，但并非总是准确。我们提出新的方法通过明确划分传达关键发现的输入片段、强调大规模和高质量试验报告等领域特定的模型来信息摘要，发现这些策略适度提高了生成摘要的准确性。最后，我们提出了一种新的方法来自动生成叙述性证据综述的事实性评估，使用可推断报道发现方向的模型。

Aug, 2020

该研究提出了一种基于文献摘要的新方法来预测临床试验干预措施的有效性。通过抽取摘要中表达干预措施有效性的句子，生成一个简洁的摘要，用于训练 BERT 分类器以预测干预措施的有效性。实验结果证明了该方法的有效性。

Apr, 2022

本文提出了一种基于深度学习的有效自动案例总结系统，该系统利用最先进的自然语言处理技术，提供了监督和无监督方法来生成简洁且相关的冗长法律案例文件的摘要。用户友好的界面允许用户浏览系统的法律案例库，选择所需案例，并选择他们偏好的总结方法。该系统为法律文本的每个小节以及整体生成全面的摘要。该演示简化了法律案例文档分析，可能通过减轻工作量和提高效率从而使法律专业人员受益。未来的工作将集中在改进摘要技术并探索将我们的方法应用于其他类型的法律文本。

Dec, 2023

通过添加领域特定本体信息增强内容选择和摘要生成，我们的序列到序列抽象式摘要模型的应用于放射学报告数据集，能够显著优于当前最先进的方法，同时经过放射学家的人类评估，表明该方法生成的摘要不太可能省略重要细节，而且读起来依然具有可读性和准确性。

May, 2019

本研究针对医学干预方案的评估，提供了一个达到自动评估医学文献、整合多个研究结果的新数据集：MS^2。并基于 BART 模型，通过自由文本和结构化形式，提出了用于评估自动生成摘要质量的新指标。

Apr, 2021

通过使用 GPT-3.5，我们创建了一个名为 CliniDigest 的批处理临床试验摘要工具，它是我们所知道的第一个能够提供实时、真实和全面的临床试验摘要的工具。CliniDigest 可以将高达 85 个临床试验描述（约 10,500 个字）减少到一个简洁的 200 字摘要，并附带参考文献和有限的虚构元素。我们已经在 27 个医学子领域分别对 457 个试验进行了 CliniDigest 的摘要测试，每个领域的摘要平均包含 153 个字，平均利用源文献中的 54%，更全面的评估计划在本文中进行了概述。

Jul, 2023

利用 TrialMind 等基于 LLMs 的人工智能模型，我们介绍了一种为进行医学系统评价而设计的生成型 AI 流水线。通过结合人类专家的监督，我们证明了 TrialMind 显著提高了文献综述的过程，并在从超过 2000 万篇 PubMed 文章中搜索研究、筛选研究和提取结果的过程中取得了优异的性能。结果还显示，与 GPT-4 基准相比，八位人类评估者更喜欢 TrialMind，其有效率提升了临床研究的效率。

Jun, 2024

通过多模态、多任务的医学领域识别和临床对话摘要生成 (MM-CliConSummation) 框架，本文提出了一种知识注入的、多模态的、多任务的临床对话摘要生成任务，旨在通过适配器融合知识和视觉特征，并使用门机制统一融合特征向量，将医生 - 患者交互 (包括文本和视觉信息) 生成简明扼要的摘要。在大量的定量和定性实验中，得出了以下结果：(a) 视觉信息的重要性；(b) 更精确且保留医学实体的摘要；(c) 医学部门识别与临床摘要生成之间的相关性。

Sep, 2023

该论文提出了 RetrievalSum，一种新颖的检索增强抽象概括框架，包括一个稠密的 Retriever 和一个 Summarizer，可以通过检索相关的用作补充输入的实例来帮助生成模型更全面地理解文本，并在 BillSum 上取得了最新的业界最佳成绩。

Sep, 2021

本文提出了一种基于查询的文章摘要生成模型，使用新闻文章摘要数据集训练了指针生成模型，通过与参考摘要的相似度评估生成的摘要，结果表明可以构建类似于抽象式摘要的神经网络模型，使用查询生成有针对性的摘要。

Dec, 2017