실제 임상 의사결정 지원(Clinical decision support)은 고립된 의료 질문에 답하는 것을 넘어, 이질적이고 종단적인(longitudinal) 환자 정보에 대한 추론을 필요로 합니다. 그러나 현재의 의료 거대 언어 모델(Medical Large Language Models) 및 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 시스템은 종종 단일 단계 프롬프팅(Single-step prompting)이나 검색에 의존하며, 이는 임상적 근거가 긴 전자 건강 기록(Electronic Health Records, EHR), 의료 영상, 센서 스트림, 가이드라인 및 전원 제약 조건에 걸쳐 분산되어 있을 때 취약할 수 있습니다. 본 논문은 긴 문맥의 임상 추론, 센서 기반 스크리닝, 그리고 지역사회-상급 의료기관 전원 지원을 위한 재귀적 멀티모달 의료 지능(Recursive Multimodal Health Intelligence) 프레임워크인 MedRLM을 제안합니다. 모든 환자 정보를 하나의 프롬프트로 압축하는 대신, MedRLM은 환자 사례를 재귀적으로 조사, 분해, 검색, 검증 및 합성할 수 있는 외부 임상 환경으로 취급합니다. 이 프레임워크는 임상 텍스트, 종단적 EHR, 의료 영상, 생리적 센서 신호, 가이드라인 검색, 불확실성 감사(Uncertainty auditing) 및 전원 계획을 위한 전문화된 에이전트(Agents)들을 조정합니다. 또한, 환자 특이적 관찰 사항을 검색된 근거, 표준화된 정의, 센서 유도 바이오마커(Sensor-derived biomarkers) 및 전원 기준과 연결하기 위해 임상 근거 그래프 메모리(Clinical Evidence Graph Memory)를 도입합니다. 센서 기반 재귀적 트리거링 메커니즘은 비정상적인 생리적 또는 행동 패턴이 감지될 때 더 깊은 추론을 활성화하며, 불확실성 게이트 정제(Uncertainty-gated refinement)는 고위험 또는 저신뢰 사례에 대해 임상의의 검토를 지원합니다. 우리는 또한 EHR, 방사선학, ECG, ICU 시계열 및 전원 대리 결과(Referral-proxy outcomes)를 아우르는 공개 및 인증된 임상 데이터셋을 사용하는 실제 데이터 평가 설계를 개괄합니다. MedRLM은 의료 AI를 정적인 질의응답에서 감사 가능하고(Auditable), 멀티모달이며, 워크플로를 인식하는(Workflow-aware) 임상 의사결정 지원으로 이동시키는 것을 목표로 합니다.