연구진이 딥러닝 기반 흉부 엑스레이 보고서 자동 생성 모델 RL-ACRGNet을 개발했어요. 이 모델은 DenseNet 인코더와 다단계 LSTM 디코더를 결합하고 강화 학습 프레임워크를 활용했어요.
RL-ACRGNet은 IU-Xray 데이터셋에서 BLEU-4, METEOR, ROUGE-L 지표에서 기존 모델보다 각각 0.47%, 0.17%, 0.518% 성능 향상을 기록했어요.
MIMIC-CXR 데이터셋 평가 결과, 모델의 일반화 능력과 임상적 관련성이 높은 보고서 생성 능력이 확인됐어요.