본 논문은 환자의 증상으로부터 의사의 최종치료를 위한 진단결정에 이르는 이유를 묻는 진단프로세스가 각 단계에서 내리는 질의와 대답 (Question and Answer)을 통하여 이루어진다는 점에 주목한다. 이에 따라 각 단계의 질의 (question)을 만드는 모델을 제시한다. 본 모델은 전문의에 의한 임상 진단의 흐름을 반영하여 각 단계별 질문으로 구성하였다. 진단 과정의 인과관계를 추론하기 위해 수행되었으며 다양한 Task를 구성하기 위한 전문의의 분석과정을 포함하였다. 이는 각 환자의 증상에 대하여 의사가 내린 진단결정으로 데이터의 설명가능성을 보장할 수 있으며, 추론적 접근이 가능하다. 최종적으로 의사의 질의와 대답에 대한 보고서와 전문가의 수동 주석을 통한 보고서를 비교 평가한다. 평가는 baseline-model로 Visual commonsense reasoning model, VI-bert, Biobert를 사용한다. 그 결과 BLEU-1 to 2의 평균 성능은 각각 3.5904, 2.8007, 3.4627를 보였으며, rogue-1, 2, l의 평균 성능은 각각 0.1606, 0.3428, 0.0797를 보였다. 이는 보고서 생성에서 데이터에 의료 지식이 필요하다는 것을 보여주며, 인과관계를 학습하기 위한 모델에 적용할 수 있는 설명가능한 데이터라고 볼 수 있다.