연구진이 뇌파(EEG) 신호, 시간-주파수 데이터, 텍스트를 통합하는 다중 모드 기반 뇌파 모델을 개발했어요. Mamba 아키텍처 기반 신호 인코더, ViT 스타일 시간-주파수 데이터 인코더, 경량 텍스트 인코더를 활용해 환자 데이터에 구애받지 않는 뇌파 표현 학습을 목표로 했어요. CHB-MIT 벤치마크에서 AUROC 0.874를 달성하며 최고 성능을 기록했고, 환자 독립적인 뇌전증 감지 평가에서 0.558의 평균 정확도를 보였어요.