연구진은 신장 병변 분류라는 데이터가 부족한 임상적 과제에서 의료 기반 모델(FM)의 성능을 평가했습니다. FM의 성능(AUC 0.70-0.77)은 처음부터 학습한 ResNet(AUC 0.72)과 유사했지만 하드웨어 요구 사항을 크게 줄였습니다. 전통적인 방사선 정보 추출법(radiomics)은 모든 딥러닝 접근 방식보다 훨씬 뛰어난 성능(AUC 0.88)을 보여주었습니다.