연구진은 LLM에서 얻은 임상 지식을 활용해 흉터 분류를 위한 데이터 효율적인 방법인 ScaFE를 개발했어요. ScaFE는 LLM이 생성한 실행 가능한 특징 프로그램을 통해 흉터 속성을 측정하며, 이미지 자체를 직접 진단하지 않아요. 3개 병원의 600개 사진으로 평가한 결과, ScaFE는 81.0%의 정확도를 기록하며 기존 모델인 BiomedCLIP보다 10%p 높았어요.