무릎 MRI는 무릎 손상 진단을 위한 선호되는 방법이다. 그러나 무릎 MRI 해석은 시간이 많이 소요되며, 진단 오류와 변동성이 존재한다. 무릎 MRI를 자동으로 해석하는 시스템은 고위험 환자를 우선적으로 식별하고 임상의가 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있다. 딥러닝 기법은 특징의 다층적 구조를 자동으로 학습할 수 있다는 점에서 의료 영상과 그 해석 간의 복잡한 관계를 모델링하는 데 매우 적합하다. 본 연구에서는 무릎 MRI 검사에서 일반적인 이상 및 특정 진단(전방십자인대[ACL] 파열, 연골판 파열)을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 이후 임상 전문가가 MRI 해석 과정에서 모델의 예측 결과를 제공받았을 때의 영향을 측정하였다.