ビデオベースのアプローチは、単一フレームでは得られない連続した情報や時間的パターンを活用することができるため有益です。例えば本研究ではウルトラサウンド（US）映像からゴールブラッダーキャンサー（GBC）を検出する際、「個々のUSフレームだけでは十分な情報収集が難しい」と指摘されています。そのためビデオ全体から得られる空間的・時間的表現力を利用してGBC検出性能向上が期待されます。さらにビデオベースアプローチは静止画像よりもリッチな情報量やコンテキストを提供し、診断精度向上や未知データへの汎化性能強化に貢献します。