GuideSkill은 임상 진료 가이드라인(CPG)의 진단 기준을 서수형 진단 지지 점수를 반환하는 실행 가능한 함수로 컴파일하는 외부 추론 계층으로, 가이드라인에서 초기화되는 GuideSkill-Zero와 사례-진단 쌍으로 스킬을 정교화하고 누락된 진단을 추가하는 GuideSkill-Evo로 구성된다. 추론 시 LLM이 감별 진단을 제시하면 각 매칭된 스킬이 요구하는 특징을 근거로 삼아 순위를 실행된 스킬 점수와 결합한다. 네 개 벤치마크와 네 개 기반 모델에서 GuideSkill-Zero는 가이드라인 기반 RAG보다 평균 매크로 정확도를 13.45% 높였고, GuideSkill-Evo는 모든 기반 모델에서 최고 매크로 평균을 달성해 직접 추론 대비 18.49% 상대적 개선을 이루었으며 정답 스킬 커버리지를 56.5%에서 99.5%로 끌어올렸다. Qwen3.5-9B에서는 백본을 업데이트하지 않고도 가장 강력한 파라미터 업데이트 기준선을 11.16% 앞섰다.

• •임상 진료 가이드라인을 실행 가능한 진단 지지 점수 함수로 컴파일하는 외부 추론 계층
• •GuideSkill-Zero는 가이드라인 RAG보다 매크로 정확도 평균 13.45% 향상
• •GuideSkill-Evo는 직접 추론 대비 18.49% 상대 개선, 정답 스킬 커버리지 56.5%→99.5%
• •Qwen3.5-9B에서 백본 업데이트 없이 최강 파라미터 업데이트 기준선을 11.16% 앞서