연구진은 제한된 레이블 데이터 문제를 해결하기 위해 양자 생성 모델을 활용한 의료 영상 분류 연구를 진행했어요. 통제된 벤치마크를 통해 양자 생성기의 뇌 MRI 증강 기여도를 분석한 결과, 모든 데이터 비율에서 실제 데이터만 사용한 훈련보다 성능이 향상되지 않았어요. 양자 생성기는 고전적인 생성기와 통계적으로 구별되지 않았으며, 합성 샘플은 데이터가 부족한 곳에서 모드 콜랩스로 인해 데이터 분포에서 벗어났어요.