본 논문은 의료 보고서 생성을 위한 의료 대규모 비전-언어 모델(Med-LVLMs)의 편향성 문제를 해결하기 위해, 질병별 특화 에이전트를 활용하는 다중 에이전트 프레임워크인 Medical Report Generation Agents (MRGAgents)를 제안합니다. 기존 Med-LVLMs가 모든 소견을 정상으로 예측하는 경향과 임상적으로 중요한 영역에 대한 설명이 부족한 문제점을, IU X-ray 및 MIMIC-CXR 데이터셋의 하위 집합을 이용하여 질병별 에이전트를 미세 조정함으로써 해결합니다. 실험 결과, MRGAgents는 기존 최첨단 모델보다 보고서의 포괄성과 진단 유용성을 향상시켰음을 보여줍니다.