기존 의료 LLM은 복잡한 다학제 문제에서 불확실성·상충 증거 처리에 자주 흔들렸고, 중앙형 멀티에이전트는 확장성 병목과 단일 장애 지점 문제가 있었거든요

MediHive라는 분산형 의료 AI 에이전트 집단이 MedQA 84.3%, PubMedQA 78.4% 정확도로 기존 단일·중앙형 모델을 넘어섰어요.

기존 의료 LLM은 복잡한 다학제 문제에서 불확실성·상충 증거 처리에 자주 흔들렸고, 중앙형 멀티에이전트는 확장성 병목과 단일 장애 지점 문제가 있었거든요.

MediHive는 에이전트들이 역할을 스스로 나누고, 조건부 근거 토론으로 의견 충돌을 찾은 뒤, 공유 메모리 기반으로 여러 라운드 로컬 융합을 반복해 합의에 도달하는 구조예요.

의료처럼 실패 비용이 큰 영역에서, 중앙 통제보다 분산 협업이 더 정확하고 견고할 수 있다는 점을 실증했다는 게 핵심 시사점이에요.