연구진은 제한된 컴퓨팅 환경에서도 EEG 기반 모델(EEG-FM)을 효과적으로 활용하기 위해 파라미터 효율적인 자기 지도 적응 방법을 제안했어요.
BIOT(대조 학습) 및 CBraMod(마스크 복원) 모델을 활용해 세 가지 임상 EEG 데이터셋에서 성능을 평가한 결과, 기존 방식보다 최대 20배 향상된 AUCPR을 달성했어요.
총 윈도우 수가 고정되면 환자 수에 관계없이 성능이 유지되는 점을 확인했는데, 이는 전체 시간 윈도우 다양성이 중요함을 시사해요.