RadFlow는 방사선사의 보고서 작성 방식을 모방하여 임상 보고서의 구조적 특성을 명시적으로 모델링하는 계층적 워크플로우 기반 강화 학습 최적화 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 언어적 유창성, 의학적 정확성, Finding과 Impression 간의 일관성을 통합하는 임상 기반 보상 계층을 도입하여 보고서의 전반적인 일관성을 높입니다. 또한, Impression 품질을 강조하는 섹션별 보상과 중요 사례에 대한 신중한 개선을 모방하는 정책 최적화 메커니즘을 통해 모델이 일관성 있고 임상적으로 정확한 보고서를 생성하도록 돕습니다. 흉부 X-ray 및 경동맥 초음파 데이터셋에 대한 실험 결과, RadFlow는 기존 모델보다 진단 일관성과 전반적인 보고서 품질을 향상시켰습니다.
