본 논문은 방사선학 보고서 생성(RRG)을 위한 다중 모드 다중 에이전트 프레임워크를 제안합니다. 기존의 다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM)과 검색 증강 생성(RAG) 기반 접근 방식이 사실 불일치, 환각, 그리고 교차 모드 정렬 문제를 겪는 것에 비해, 본 논문에서 제시하는 프레임워크는 단계적인 임상 추론 워크플로우에 맞춰, 검색, 초안 생성, 시각적 분석, 수정 및 종합을 담당하는 특정 작업 에이전트를 활용합니다. 실험 결과, 제안된 접근 방식이 자동 지표와 LLM 기반 평가 모두에서 강력한 기준 모델을 능가하여 더 정확하고, 구조적이며, 해석 가능한 보고서를 생성하는 것을 보여줍니다. 이는 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 임상 AI 애플리케이션을 지원하는 임상적으로 정렬된 다중 에이전트 프레임워크의 잠재력을 강조합니다.
