LLM을 활용하여 전자의료기록의 구조화된 데이터를 자연어 내러티브로 변환하고, 다양한 프롬프팅 전략을 통해 제로샷 및 소량 학습 환경에서 질병 예측을 수행할 수 있다. 또한 예측 에이전트와 비평 에이전트의 협업을 통해 예측 성능을 향상시킬 수 있다.
