연구진은 식도 운동 장애 진단을 돕기 위해 고해상도 임피던스 내시경 검사(HRIM) 기록과 환자 정보를 결합하는 머신러닝 기반 분류 모델을 개발했습니다. 개발된 모델은 HRIM 데이터를 시공간 그래프로 표현하고, 환자 데이터를 임베딩하여 다양한 연하 사건을 다중 범주, 다중 클래스로 분류합니다. 연구 결과, 환자 정보와 그래프 기반 모델링을 통합한 접근 방식이 HRIM 데이터 기반 모델보다 더 나은 성능을 보였습니다.