연구진은 의료 분야의 LLM 활용 증가에 따라, 전자 의료 기록(EHR)의 장점과 한계점을 극복하기 위해 COTCAgent라는 새로운 프레임워크를 개발했습니다.
COTCAgent는 통계적 추론 오류를 줄이고 장기적인 시간 의존성을 파악하기 위해 시간-통계 어댑터(TSA)와 연쇄적 사고 완결(COTC) 레이어를 활용합니다.
Baichuan-M2 기반의 COTCAgent는 자체 제작 데이터셋에서 90.47%의 정확도를 기록하며 기존 의료 에이전트 및 LLM을 능가하는 성능을 보였습니다.