NeRD는 의료 영상 진단에서 해석 가능성을 높이기 위해 개발된 신경-기호 규칙 증류 프레임워크입니다. 기존 방식의 한계를 극복하고 진단 온톨로지에 기반한 효율적인 추론 체인을 생성합니다. 두 가지 피부 질환 데이터셋 실험 결과, 뛰어난 진단 성능과 해석 가능성을 확인했습니다.
NeRD는 사전 정의된 모든 개념을 평가하거나 수동 개입을 요구하는 기존 방식과 달리, 불필요한 개념을 배제하고 필요한 개념만으로 추론 체인을 생성합니다. 전문가의 임상적 타당성을 검증받았으며, 다중 모달 연쇄적 사고 기반 진단을 위한 첫 번째 전문가-루프 연구를 가능하게 했습니다.