[논문리뷰] End-to-End Agentic RAG System Training for Traceable Diagnostic Reasoning

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저자: Qiaoyu Zheng, Yuze Sun, Chaoyi Wu, Weike Zhao, Pengcheng Qiu, Yongguo Yu, Kun Sun, Yanfeng Wang, Ya Zhang, Pengcheng Qiu, Weidi Xie

핵심 연구 목표

본 논문은 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 의료 진단 분야에서 겪는 한계, 즉 수동적인 프롬프트 엔지니어링, 제한된 피드백 적응, 그리고 불투명한 추론 과정으로 인한 신뢰성 부족 문제를 해결하고자 합니다. 특히 복잡하거나 희귀한 질병 진단 시 LLM의 진단 능력 부족과 **추적 가능한 진단 추론(traceable diagnostic reasoning)**의 필요성에 주목합니다.

핵심 방법론

저자들은 Deep-DxSearch라는 종단 간 RL 기반(end-to-end RL-based) 에이전트 RAG 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 대규모 의료 검색 코퍼스를 활용하며, reason, lookup, match, search, diagnose의 5가지 액션 모드를 통해 단계별 진단 추론을 수행합니다. 특히 포맷 계수(format coefficient), 환자 매칭 보상(patient matching reward), 검색 보상(searching reward), **진단 보상(diagnosis reward)**으로 구성된 특수 보상 설계와 다단계 보상 적응 전략을 통해 RL 정책을 최적화합니다.

주요 결과

Deep-DxSearch는 훈련 없는 RAG 방식보다 ID/OOD 평가에서 일반 질환에 대해 top-1 정확도 9%/3%, 희귀 질환에 대해 13.5%/5% 향상된 성능을 보였습니다. 또한, 일반 LLM 및 기존 의료 시스템보다 top-1 정확도를 최대 19%/17% (일반 질환) 및 24%/17% (희귀 질환) 향상시키는 뛰어난 성능을 달성했습니다. 보상 설계와 큐레이션된 코퍼스의 효과는 17% 및 22%의 top-1 정확도 향상을 통해 입증되었으며, **증상 연관성(Symptom Association) Hit@20은 25.79%에서 60.39%**로 크게 개선되었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 의료 진단과 같은 고위험 도메인에서 에이전트 RAG 시스템의 잠재력을 보여주며, 강화 학습(RL)을 통한 종단 간 최적화가 수동 프롬프트 엔지니어링의 한계를 넘어설 수 있음을 시사합니다. 추적 가능한 추론 과정과 OOD(Out-of-Distribution) 데이터에 대한 강력한 일반화 능력은 실제 임상 환경에서의 적용 가능성을 높입니다. AI 엔지니어는 도메인 특화된 보상 설계 및 맞춤형 코퍼스 구축이 LLM 기반 시스템의 성능과 신뢰성을 극대화하는 핵심 요소임을 고려해야 합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.