연구진이 골반 MRI 영상에서 실시간으로 이상을 감지하는 Dinomaly 기반 비지도 프레임워크 'Panda'를 개발했어요. Panda는 정상 영상에서 특징을 학습하여 라벨 없이 이상을 감지하며, 기존 지도 학습 방식의 한계를 극복했어요. Uterine Myoma Dataset 평가 결과, 픽셀 단위 AUROC 88.06%와 높은 특이도(95.45%)를 달성하여 40.5 슬라이스/초의 실시간 임상 적용 요건을 충족했어요.