手術フェーズ以外にも、さまざまな弱教師情報が本手法において有効である可能性があります。例えば、手術中に使用される器具の種類や位置情報、患者の生理的データ（心拍数、血圧など）、手術の進行状況に関するメタデータなどが考えられます。これらの情報を活用することで、モデルの注意を特定のオブジェクトや構造に向けることができ、セグメンテーションの精度を向上させることができるでしょう。また、過去の手術データから得られるパターンやトレンドを学習することで、特定の手術手技における特徴を捉えることも可能です。これにより、より効果的な弱教師あり学習が実現できると考えられます。