종합적인 정확도 벤치마크는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)이 전자 건강 기록(Electronic Health Record, EHR) 질의응답에서 실패하는 방식에 내재된 체계적인 구조를 은폐합니다. 즉, 더 많은 추론 단계(inferential steps)를 요구하는 질문일수록 불균형적으로 더 많은 오류를 발생시킵니다. Transformer의 구성성 한계(compositionality limits)에 관한 이론적 결과에 착안하여, 우리는 EHR로부터 임상 질문에 답하기 위해 필요한 별개의 추론 단계 수인 '사전 지정된 홉 수 분류 체계(pre-specified hop-count taxonomy)'를 모델 실패의 원칙적인 예측 인자로 도입합니다. 우리는 4개의 홉(hop) 수준에 걸쳐 임상의가 생성한 313개의 MedAlign EHR 질문-답변 쌍을 주석 처리하였으며, 모델 내 소거 연구(within-model ablation: claude-sonnet-4-6, zero-shot vs. extended thinking) 및 교차 아키텍처 복제 연구(cross-architecture replications: gpt-4o 및 gpt-5.4-2026-03-05, zero-shot)를 통해 301개의 질문을 평가했습니다. 두 공급업체와 두 세대의 OpenAI 모델(GPT-4 및 GPT-5)을 아우르는 세 모델 모두 홉 수(hop count)가 증가함에 따라 정확도가 단조 감소(monotone accuracy decline)하는 양상을 보였습니다: Claude Sonnet zero-shot은 30.6%(hop=1)에서 17.6%(hop=4)로 하락했습니다 (Cochran-Armitage z=-2.30, p=0.011; 홉당 OR 0.72, 95% CI [0.56, 0.92], p=0.008); GPT-4o는 이를 복제했습니다 (37.8%에서 14.7%로 하락; OR 0.58 [0.45, 0.75], p<0.001); 그리고 gpt-5.4-2026-03-05가 이를 확인했습니다 (37.8%에서 23.5%로 하락; OR 0.80 [0.66, 0.98], p=0.027). 사전 지정된 문맥 충분성 감사(context-sufficiency audit) 결과, 높은 홉의 질문들이 EHR 절단(truncation)에 의해 차별적으로 불이익을 받지 않음을 보여주었습니다 (hop 2-4에서 답변 가능성 93-95% vs. hop=1에서 79%). 따라서 이러한 하락은 구성적 추론(compositional reasoning)의 어려움을 반영합니다. 확장된 사고(Extended thinking)는 세 가지 추론 조건 전반에서 정확도-깊이 곡선(accuracy-depth curve)을 유의미하게 완만하게 만들지 못했으며, 사고 토큰(thinking-token) 사용량은 홉 수와 비례하여 증가했습니다 (r=0.31, p<0.0001). 이는 예측된 O(k) 계산 요구 사항과 일치합니다. 따라서 홉 수는 이론에 기반한, EHR 질의응답 시 대규모 언어 모델의 오류를 예측하는 교차 아키텍처 예측 인자이며, 임상 AI의 배포 위험 계층화(deployment risk stratification)에 직접적인 시사점을 제공합니다.