본 논문은 최첨단 자연어 처리(NLP) 기술을 실제 의료 현장에 적용하는 데 있어 발생하는 어려움, 특히 정신과 진단의 어려움을 해결하기 위해 WiseMind라는 시스템을 제시합니다. WiseMind는 DSM-5 기준을 지식 그래프에 통합하여 질문을 유도하는 구조화된 지식 기반 사전 추론, 합리적 마음과 감정적 마음이라는 두 가지 에이전트를 조정하는 이중 에이전트 구조(Dialectical Behavior Therapy에서 영감을 받음), 그리고 시뮬레이션 환자, 사용자 연구, 임상의 검토 및 윤리적 평가를 포함하는 다면적 평가 전략으로 구성됩니다. 우울증, 불안, 조울증 진단에 대한 실험 결과, WiseMind는 최대 84.2%의 진단 정확도를 달성하여 전문가 수준에 도달했으며, 공감 및 신뢰도 측면에서 단일 에이전트 기준 모델을 능가했습니다. 이는 지식, 프로세스 및 평가 계층에 걸친 심층적 맥락화가 NLP의 임상적 의미를 변화시킬 수 있음을 보여줍니다.