[논문리뷰] AtomiMed: Hierarchical Atomic Fact-Checking for Universal Clinical-Aware Medical Report Evaluation본 논문은 기존의 Medical Report Generation(MRG) 평가 지표들이 임상적 사실성(Clinical factual accuracy)을 제대로 측정하지 못하고, 특히 치명적인 진단 오류를 간과한다는 근본적인 한계를 해결하고자 한다.#Review#Medical Report Generation#Fact-Checking#Clinical-Awareness#Atomic Clinical Facts#Multi-modal Benchmark#Agentic Cross-Verification2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RadAgent: A tool-using AI agent for stepwise interpretation of chest computed tomography본 논문은 Reinforcement Learning을 통해 최적의 도구 사용 전략을 자동 학습하는 RadAgent 프레임워크를 제안합니다. RadAgent는 초기 보고서 초안을 작성한 후, 임상 진단 체크리스트를 기반으로 단계별 에이전트 루프를 거치며 필요한 도구를 호출하고 결과를 업데이트합니다 .#Review#RadAgent#Reinforcement Learning#Vision-Language Models#Chest CT#Medical Report Generation#Tool-using AI Agent#Faithfulness#Robustness2026년 4월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Discrete Diffusion Models with MLLMs for Unified Medical Multimodal Generation본 논문은 기존 의료 AI 모델의 모달리티별 단편화 문제를 해결하고, 의료 이미지(방사선, 병리학)와 임상 보고서 간의 통합적인 생성 능력 을 갖춘 범용 의료 AI 에이전트를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Discrete Diffusion Models#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Medical Image Generation#Medical Report Generation#Multimodal Generation#Medical AI#Cross-modal Alignment2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중