연구팀이 기존 심혈관 자기 공명 영상(CMR) 보고서에서 진단 정보를 추출하고 다중 영상 데이터를 전처리하는 자동화 데이터 큐레이션 파이프라인을 개발했어요.
DINO, VST, UMedPT 등 세 가지 비전 기반 모델을 두 단계 방식으로 미세 조정하여 HCM, DCM, ICM, CA, 정상 대조군 등 다양한 심장 질환을 진단했어요.
미세 조정된 AI 모델은 독립적인 테스트 세트에서 높은 진단 성능을 보였으며, 특히 심장 사상체의 정확한 진단에서 AUC-ROC 값이 최대 0.937, 심장 침윤증의 경우 0.945로 나타났어요.
여러 모델과 방식을 결합한 앙상블 전략은 진단 정확도를 더욱 향상시켜 HCM (AUC=0.959), CA (AUC=0.966) 등에서 최고 성능을 달성했어요.