UniChestフレームワークが他のモデルを凌駕する主な理由は、マルチソースCXRsデータを活用した訓練方法とConquer-and-Divideプリトレーニングフレームワークの組み合わせにあります。まず、UniChestは複数の異なるソースから収集された大規模なCXRsサンプルを使用しており、これによって診断能力が向上しました。さらに、Conquer-and-Divideアプローチでは、「征服」と「分割」の2つのステージで学習を行い、多様性や一貫性といった課題に対処しています。
具体的に、「征服」ステージでは、共通パターンを十分に捉えることでマルチソース間で共通する特徴量を強化します。一方、「分割」ステージでは、各ソース固有のパターンを別々のクエリネットワーク内に圧縮することで源泉異質性問題へ対応します。このアプローチにより、各ソースタスクごとに一貫した改善が実現されました。