Un marco de aprendizaje por refuerzo permite un control preciso de la precisión clínica y la exhaustividad en la generación de informes radiológicos. Al integrar una recompensa clínica y un entrenamiento relativo al grupo, el modelo mejora la eficacia clínica más allá de las métricas de fluidez del lenguaje, superando a los métodos de última generación en el conjunto de datos MIMIC-CXR.