저선량 흉부 컴퓨터 단층 촬영(LDCT) 영상을 사용하여 폐와 심혈관 건강을 동시에 평가하는 설명 가능한 교차 질병 추론 프레임워크 제안. 이 프레임워크는 폐 소견을 파악하고, 의학 지식을 통해 추론하며, 설명 가능한 근거와 함께 심혈관 관련 판단을 도출하는 에이전트 기반 추론 과정을 도입. 폐 이상 소견 요약 모듈, 지식 기반 추론 모듈, 심장 표현 모듈의 세 가지 구성 요소를 통합하여 정확하고 생리학적으로 근거한 심혈관 위험 예측을 생성. NLST 코호트 실험에서 심혈관 질환(CVD) 선별 및 사망률 예측에 대해 기존 방식보다 우수한 성능을 보임.
