연구진이 LLM을 활용해 심전도(ECG) 분류기 설계 과정을 자동화하는 RecursiveECG 프레임워크를 개발했어요. RecursiveECG는 모델 실패 원인을 분석하고 객관적인 ECG 증거를 기반으로 분류기를 개선하는 방식으로, 기존 방식의 한계를 극복했어요. PTB-XL, Georgia, CPSC2018 데이터셋에서 기존 모델 대비 평균 10% 성능 향상을 달성하며 효과를 입증했어요.