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CliQ-RRG：临床知识引导的QA式放射报告生成框架
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv（Computation and Language，一手来源）报道 CliQ-RRG 框架。该框架为临床知识引导的疾病感知视觉-文本对齐 QA 式放射报告生成方法，采用两阶段设计：以疾病感知视觉-文本对齐与 Prior-Guided Attention Module（PrAM）融合当前与既往影像，再经 GraphRAG 检索和大语言模型生成带诊断摘要的 QA 式报告。在两个公开胸部 X 光基准上，其词法与临床指标均优于既有方法，代码已开源。目前未见更早或相互矛盾的报道。
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最新进展10月12日 12:00
CliQ-RRG 论文公布：两阶段框架在两个公开胸部X光基准上词法与临床指标均占优，代码已开源。报道时间线
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10月12日
- arXiv · Computation and LanguageCliQ-RRG：临床知识引导的疾病感知视觉-文本对齐 QA 式放射报告生成
CliQ-RRG 提出两阶段框架，用疾病感知视觉-文本对齐与 Prior-Guided Attention Module（PrAM）融合当前与既往影像，再经 GraphRAG 检索和大语言模型生成带诊断摘要的 QA 式报告。在两个公开胸部 X 光基准上，其词法与临床指标均优于既有方法，代码已开源。
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