본 논문은 의료 영상 분석 분야에서의 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 18개 신체 부위에 대한 11만 건 이상의 MRI 영상(600만 슬라이스 이상)을 사용하여 훈련된 MRI-CORE라는 비전 기반 모델을 제시합니다. MRI-CORE는 13가지 데이터 제약 분할 작업과 이미지 분류, 제로샷 분할에서 최첨단 방법보다 성능이 향상됨을 보여주며, 데이터 효율적인 AI 모델 개발에 기여할 가능성을 제시합니다. 또한, 가장 유용한 기반 모델을 얻는 전략과 사전 훈련 및 하위 작업 데이터 간의 유사성과 전이 학습 성능 간의 관계에 대한 새로운 분석 결과도 제시하며, 해당 모델은 공개적으로 이용 가능합니다.
