연구진은 LLM 기반 패혈증 치료 에이전트 'SepsisAgent'를 개발했어요. SepsisAgent는 환자의 생리 변화를 시뮬레이션하는 임상 세계 모델을 활용하여 치료 결정 과정을 개선합니다. MIMIC-IV 데이터셋에서 기존 RL 및 LLM 기반 모델보다 뛰어난 성능을 보였으며, 안전성 지표에서도 우수한 결과를 얻었습니다.
SepsisAgent는 치료 옵션을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 환자 반응을 예측하고, 이를 바탕으로 치료 계획을 수정하는 과정을 반복합니다. 이 과정을 통해 환자 생리 변화의 규칙성을 학습하고, 시뮬레이터 접근 없이도 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
임상 세계 모델과의 반복적인 상호작용을 통해 SepsisAgent는 환자 상태 변화의 패턴을 학습하여 치료 결정에 활용합니다.