다중 소스 데이터를 활용한 사전 학습 모델의 성능 향상은 실제 임상 현장에 많은 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, 다양한 소스에서 수집된 데이터를 활용하면 질병 범주의 확장과 희귀 질병에 대한 진단 능력이 향상될 수 있습니다. 이는 임상 의사들이 다양한 질병을 더 정확하게 식별하고 다양한 환자 집단에 대한 진단을 개선할 수 있음을 의미합니다. 또한, 다양한 소스에서 수집된 데이터는 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이는 모델이 새로운 데이터나 새로운 환경에서도 더욱 효과적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. 따라서, 이러한 성능 향상은 임상 의료 분야에서 더 나은 진단 및 치료 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.