KRAL (Knowledge and Reasoning Augmented Learning)은 지식 증강, 추론 궤적 자동 추출, 반지도 데이터 증강, 에이전트 강화 학습을 활용하여 저비용, 확장 가능하며 개인 정보 보호를 강화한 임상 항균 치료를 위한 대규모 언어 모델 (LLM)의 한계를 해결하는 패러다임이다. KRAL은 교사 모델 추론을 활용하여 지식과 추론 궤적을 자동 추출하고, 반지도 데이터 증강을 통해 수동 주석 요구 사항을 줄이며, 에이전트 강화 학습을 사용하여 의료 지식과 추론을 공동으로 향상시킨다. KRAL은 기존 방법보다 우수한 성능을 보이며, 비용 효율성을 달성하여 복잡한 의료 의사 결정 지원에 효과적인 솔루션으로 자리매김한다.
