본 논문은 전자 건강 기록(EHR) 기반의 질병 예측 모델에서 환자 수준의 의사 결정을 지원하기 위해, 지식 그래프(KG) 기반의 Chain-of-Thought(CoT) 프레임워크를 제안합니다. MIMIC-III 데이터를 활용하여 질병 관련 노드와 추론 경로를 추출하고, 이를 기반으로 임상적으로 타당하고 시간적으로 일관된 설명을 생성합니다. LLaMA-3.1-Instruct-8B와 Gemma-7B 모델을 미세 조정하여 기존 모델 대비 높은 성능을 보였으며, CRADLE 코호트에도 제로샷으로 적용 가능함을 입증했습니다. 또한, 의료진 평가를 통해 제안하는 KG 기반 CoT 설명의 명확성, 관련성, 임상적 정확성이 높음을 확인했습니다.
