본 논문은 방사선과 의사의 업무 부담을 줄이기 위한 방사선학 보고서 생성(RRG) 모델을 개선하는 새로운 방법인 Online Iterative Self-Alignment (OISA)를 제안합니다. 기존 RRG 모델들은 주로 방사선 영상과 의사가 작성한 보고서를 쌍으로 사용하는 지도 학습 방식에 의존하지만, 고품질 주석 데이터의 제한으로 과적합 및 일반화 문제가 발생할 위험이 있습니다. OISA는 다양한 데이터 자체 생성, 다목적 선호도 데이터에 대한 자체 평가, 다목적 최적화를 위한 자체 정렬, 추가 개선을 위한 자체 반복의 네 단계로 구성됩니다. 이를 통해 특정 임상 목표에 맞춘 다양한 보고서를 생성하고 RRG 모델의 성능을 반복적으로 향상시킵니다. 기존 방법과 달리, 데이터 품질을 크게 높이고 반복적인 다목적 최적화를 통해 성능을 최적화합니다. 실험 결과, OISA는 기존 방법보다 우수한 성능을 달성함을 보여줍니다.
