COMPRERは他の多くのデータで訓練されたモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮した理由は、複数の要素による組み合わせ効果が挙げられます。まず、COMPRERはマルチモーダルなアプローチを採用しており、異なる画像モダリティ（fundus画像とcarotid超音波）から情報を統合することで豊富な医学的洞察を提供します。さらに、複数目標のトレーニングフレームワークを使用することで、異なる知識領域から特徴量を抽出しました。この多目的トレーニング方法によって、モデルが幅広いタスクに適応しやすくなりました。また、コントラスト学習や予測能力向上などの追加オブジェクティブもパフォーマンス向上に貢献しました。