arXiv Artificial Intelligence· Kun Zhao, Guodong Liu, Hui Ji, Siyuan Dai, Pan Wang, Jifeng Song, Heng Huang, Chenghua Lin, Liang Zhan, Haoteng Tang·· 19 小时前AI 评分22
HERO：面向放射报告生成的分层证据推理优化框架
HERO: Hierarchical Evidential Reasoning Optimization for Radiology Report Generation via Reason-then-Summarize
AI 导读
HERO 是一个分层证据推理优化框架，通过片段级、token 级和完成级三种粒度分别优化推理、诊断与推理依据忠实度，并配合覆盖诊断准确性、推理质量和思考-答案一致性的异构奖励。在 MIMIC-CXR 和 IU-Xray 上，HERO 优于强监督学习和强化学习基线，达到 SOTA 临床效能，产出更多有推理依据支撑、思考-答案一致的报告，显著缓解临床幻觉。
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