[논문리뷰] X-Ragent: Tool-Augmented Reinforcement Learning for Evidence-Grounded Chest X-Ray Reasoning본 연구는 Chest X-ray (CXR) 해석의 신뢰성을 높이기 위해 Multimodal Large Language Models (MLLMs)의 한계를 극복하고자 한다. CXR 해석은 질병 탐지부터 수술 후 모니터링에 이르는 중요한 임상 태스크를 지원하며, 정확한 진단은 국소적이고 정량적인 증거에 크게 의존한다.#Review#Chest X-ray Reasoning#Tool-Augmented Learning#Reinforcement Learning#Medical Agents#Evidence-Grounded#Validity Gate#Supervised Fine-Tuning#GRPO2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중