Die Verwendung von feingranularen Informationen kann die Genauigkeit der WSI-Klassifizierung erheblich verbessern. Durch die Integration von feingranularen diagnostischen Beschreibungen und manuellen Entwürfen von Anfragen kann das FiVE-Framework detaillierte Informationen über die visuellen Muster und pathologischen Merkmale in den Bildern erfassen. Dies ermöglicht eine präzisere Klassifizierung von WSI und eine bessere Unterscheidung zwischen verschiedenen Krankheitsbildern und Subtypen. Die feingranularen Informationen tragen dazu bei, die Modellleistung zu verbessern, die Generalisierungsfähigkeiten zu stärken und die Transferierbarkeit auf verschiedene medizinische Bildgebungsaufgaben zu erleichtern.