TSFM의 성능을 높이기 위한 대안적 주장으로는 다음과 같은 요소들이 고려될 수 있습니다:
더 많은 데이터: TSFM의 성능을 향상시키기 위해서는 더 많은 다양한 종양 및 다기관 데이터를 활용하여 모델을 더욱 풍부하게 학습시킬 수 있습니다.
모델 구조 개선: Resblock-backbone 및 Transformer-bottleneck 외에도 다른 유형의 아키텍처를 탐구하여 TSFM의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
더 나은 전이 학습 전략: TSFM의 전이 학습 능력을 향상시키기 위해 더 효율적인 전이 학습 전략을 개발하고 적용할 수 있습니다.