연구진은 1만 5천 건의 흉부 엑스레이 연구를 분석하여 임상 지표의 영향을 평가했어요.
SectionGuard-MI 모델은 기존 융합 방식과 비교했을 때 AUPRC에서 유의미한 개선을 보였지만, AUROC에서는 큰 차이가 없었어요.
전체 보고서 텍스트만으로도 높은 AUROC와 AUPRC를 달성했으며, 보고서 정보 마스킹 후에도 성능이 유지됐어요.
연구 결과는 임상 지표가 보고서 목표와 강하게 연관되어 있으며, 순열 인지 융합 방식이 경쟁력 있고, 사후 보고 텍스트는 상당한 보고서-라벨 순환성을 유발한다는 것을 보여줘요.