궤양성 대장염 활성도 평가를 위한 넌시 지수(NHI) 점수는 시간이 오래 걸리고 관찰자 간 편차가 발생할 수 있어요. 저희는 사례 및 슬라이드 수준의 NHI 레이블을 활용하여 전체 슬라이드 이미지를 위한 약하게 감독되는 멀티 인스턴스 학습(MIL) 접근 방식을 제안했어요. 다기관 데이터 세트에서 Virchow2 모델과 간단한 앙상블 규칙이 NHI 예측 성능 향상에 기여했어요.