FODA-PGのグラフ構造は、他のマルチモーダルタスクにも応用できる可能性があります。FODA-PGは、異なるモダリティ間の関係を明示的にモデル化することで、情報の相互作用を強化しています。このアプローチは、例えば、視覚と言語の統合が求められるタスク（画像キャプション生成や視覚質問応答など）においても有効です。グラフ構造を用いることで、視覚的特徴とテキスト情報の関連性をより深く理解し、生成されるコンテンツの質を向上させることができます。また、FODA-PGの適応的なパーティショニング戦略は、異なるドメインやデータセットにおいても、特定の属性を効果的に分離し、モデルの一般化能力を高めることが期待されます。したがって、FODA-PGのグラフ構造は、医療以外の多様なマルチモーダルタスクにおいても有用なツールとなるでしょう。