マルチ目的学習の効果は、異なる目的関数を組み合わせることでモデルの総合的な性能を向上させる点にあります。提供された文脈では、前立腺がんの超音波画像分類において、ROIとコアの両方の損失関数を組み合わせることで性能が向上したことが示されています。このアプローチにより、モデルは個々のROIだけでなく、全体のコアに対する予測も考慮することができます。このような総合的な学習アプローチは、モデルの一貫性を高め、複数の目的に対して適切な予測を行うことができます。他のタスクでも同様の効果が期待できる可能性があります。特に、複数の関連するタスクや異なるレベルの情報を組み合わせる必要がある場合には、マルチ目的学習が有効であると考えられます。