本論文では、医療分野におけるマルチドキュメント要約（MDS）のタスクの複雑さに対応するため、階層構造を用いた情報の整理と文脈化の改善について探求しています。従来のフラットな要約手法に対して、階層的な組織を入力に組み込む効果を検証し、3つの大規模言語モデル（LLM）にわたる2つのアプローチを評価しました。結果、モデルが生成した要約が人間が書いた要約よりも好まれる傾向が見られ、階層アプローチは情報の事実性、カバレッジ、コヒーレンスを維持しつつ、人的な好みを高めることが示されました。また、GPT-4のシミュレーションによる評価と人間の評価の一致度を調査し、より客観的な評価基準に沿った一致が見られました。この研究は、医療要約の明確さを向上させるための実用的な方法を提供しています。