본 논문은 소아 골절 환자에게 빈번하게 나타나는 손목 병변 진단을 위한 다면적 접근 방식을 제시한다. 의료 영상 데이터의 부족 문제를 해결하기 위해, X-ray 영상과 환자 메타데이터를 융합하고, ImageNet과 같은 일반적인 데이터셋이 아닌, 세분화된(fine-grained) 데이터셋으로 사전 훈련된 가중치를 활용하는 세분화된 인식(fine-grained recognition) 태스크로 문제를 정의한다. 기존 연구와 달리, 손목 병변 인식에 메타데이터 통합을 최초로 적용하여, 소규모 맞춤형 데이터셋에서는 2%, 대규모 골절 데이터셋에서는 10% 이상의 진단 정확도 향상을 보였다.
