G-HANetが他の多元素材法よりも優れたパフォーマンスを示す理由はいくつかあります。まず、G-HANetはhisto-genomic知識を効果的に蒸留し、WSIベースの推論を向上させる能力を持っています。これにより、単一要素法や他の多元素材法と比較して、より包括的な情報処理が可能となります。また、CAB（Cross-modal Associating Branch）とHSB（Hyper-attention Survival Branch）などの構成要素が相互作用し合い、統合されたアプローチで病気予後を改善します。さらに、適切なk%値やgenome reconstruction手法など細部にわたる最適化もG-HANetの性能向上に寄与しています。