다빈치 로봇 수술에서 음성 명령을 통해 환자 데이터를 접근하고 조작할 수 있도록 돕는 Surgical Agent Orchestrator Platform (SAOP)을 제안한다. SAOP는 계층적 멀티 에이전트 프레임워크 기반으로, LLM(Large Language Models)을 활용하여 음성 명령을 특정 작업으로 매핑한다. 여기에는 임상 정보 검색, CT 스캔 조작, 3D 해부학 모델 탐색 등이 포함된다. MOEM(Multi-level Orchestration Evaluation Metric)을 사용하여 성능을 평가했으며, 240개 음성 명령에서 높은 정확도와 성공률을 달성했다.
