本論文は、大規模な未ラベル医療データを活用して診断性能を向上させる統一的なマルチモーダル診断フレームワークを提案する。特に、特徴レベルの再構築を導入した事前学習と、データ分布の違いや異なるモダリティの最適化バランスを調整する微調整手法を開発することで、診断タスクの性能を大幅に向上させている。