Це дослідження вивчає покращення генерації радіологічних звітів та візуального прив'язування в медичній візуалізації шляхом застосування навчання з підкріпленням (RL) до візуально-мовних моделей (VLM). Воно досліджує, як RL у поєднанні зі зворотним зв'язком, специфічним для завдання, може покращити якість інтерпретації рентгенівських знімків грудної клітки, виходячи за рамки контрольованого тонкого налаштування, що призводить до найсучаснішої продуктивності у генерації точних та клінічно узгоджених звітів.