본 논문은 의료 기록의 정확한 해석 자동화의 어려움을 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(MAS)을 제시한다. SOAP 노트의 S(Subjective)와 O(Objective) 부분만을 분석하여 임상 문제를 식별하는 과제를 수행하며, 원시 데이터를 평가로 종합하는 진단 추론 과정을 시뮬레이션한다. 관리자 에이전트는 전문가 에이전트 팀을 동적으로 배정하고, 계층적이고 반복적인 논의를 통해 합의에 도달한다. 420개의 MIMIC-III 노트로 구성된 데이터셋을 사용하여 단일 에이전트 기준 모델과 비교 평가한 결과, 울혈성 심부전, 급성 신장 손상, 패혈증 식별에서 다중 에이전트 시스템이 지속적으로 향상된 성능을 보였다. 에이전트 간 논의의 질적 분석을 통해 이 구조가 상반되는 증거를 효과적으로 제시하고 평가하지만, 때때로 집단사고에 취약할 수 있음을 보여준다. 임상 팀의 추론 과정을 모델링함으로써, 본 시스템은 더 정확하고, 강력하며, 해석 가능한 임상 의사결정 지원 도구를 위한 유망한 방향을 제시한다.
