연구진이 University Medicine Essen에 에이전트 RAG 파이프라인 ACIE를 구축했어요. ACIE는 환자 데이터 전체를 추론하고 답변의 근거를 제시하여 임상의의 검증을 돕습니다. 7,326건의 판단 결과, 임상의는 96.5%의 추출 결과를 수용했어요.
기존 RAG 방식은 시간 추론, 문서 간 의존성, 누락된 메타데이터를 제대로 처리하지 못하는 한계가 있었어요. ACIE는 이러한 문제를 해결하기 위해 환자 데이터의 완전성을 유지하며 답변의 근거를 제시합니다.
핵심 정보 추출 정확도가 높게 평가되었으며, 유형별 수용률은 80%에서 99% 사이로 나타났습니다.