본 논문은 자동 의료 보고서 생성(MRG) 시스템의 신뢰성과 임상적 신뢰도를 제한하는 세 가지 주요 불확실성(시각적, 분포적, 문맥적 불확실성)을 해결하기 위해 SURE-Med 프레임워크를 제안합니다. SURE-Med는 시각적 불확실성 완화를 위해 Frontal-Aware View Repair Resampling 모듈을, 분포적 불확실성 완화를 위해 Token Sensitive Learning objective를, 그리고 문맥적 불확실성 완화를 위해 Contextual Evidence Filter를 사용합니다. MIMIC-CXR 및 IU-Xray 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하여 의료 보고서 생성 분야의 새로운 기준을 제시합니다.
