Cedar（Clinical Evidence‑Driven Agent for Risk‑prediction）は、4段階のパイプラインで構成され、構造化された電子カルテ、臨床ノートから抽出した社会的決定要因、そして1型糖尿病では連続血糖モニタリングデータを統合します。パイプラインは確率予測を出力し、引用された証拠の表と推論の経路を文章で提示します。{

本研究では、2型糖尿病2489例と1型糖尿病4018例を対象にした退行的分析を行いました。Cedarは2型糖尿病でROC‑AUC 0.815（±0.049）を、1型糖尿病では0.756（±0.060）を達成し、従来の機械学習モデル（0.700、0.631）や時間的モデル（0.656、0.603）を上回りました。得られた差は、11のアウトカム対照ペアで9対でCedarが優れていることを示し、特に高脂血症での差が大きかった（0.206、0.182）。

Cedarは70,246件の引用証拠のうち4件がチャートと一致しなかったに留まり、引用と推論のみを読んだ2人の小児内分泌科医がCedarの予測に一致したのは10件うち9件でした。

ただし、研究は単一施設での過去データを用いたもので、サンプルサイズは上記の2型・1型糖尿病幼児に限定されています。したがって、他の施設や大規模集団への一般化は確認できていません。}