본 연구는 의료 영상 보고서 생성에서 발생하는 Findings와 Impression 섹션 간의 의미론적 불일치 문제를 해결하기 위해 RadHiera라는 계층적 강화학습 프레임워크를 제안합니다. RadHiera는 전체 보고서 품질 최적화, Impression 섹션의 진단 정확도 향상, 그리고 Findings와 Impression 간의 일관성 강화를 순차적으로 수행합니다. 실험 결과, RadHiera는 기존 최신 기술 대비 진단 정확도와 섹션 간 일관성을 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났습니다.
