我々は、524万件の日常的な臨床コンピューテッドトモグラフィー（CT）および磁気共鳴画像（MRI）シリーズで直接、3次元視覚基盤モデルを訓練し、神経解剖学と疾患の共有表現を学習させました。このモデルは、公開されているインターネットおよび医療データで訓練された基盤モデルとは対照的に、最先端の診断能力を示し、実際のヘルスシステムにおける予備的なレポート生成とトリアージを可能にしました。