本研究解决了医学图像分类中基础模型选择的重要问题，通过在MedMNIST数据集上进行基准测试，全面评估了多种基础模型的能力。研究发现，这些预训练模型在医学图像分类中展现出显著的潜力，并提供了有关不同图像大小和训练数据规模的初步有用见解。

本文介绍了MNIST-C数据集，用于评估计算机视觉模型的鲁棒性。研究表明，现代视觉模型在面对多种损坏时性能下降，并提出了新的评估标准和基准测试，以提高医学图像分类的透明度和可复现性。同时，研究强调了不同模型架构的能力以及低分辨率在原型阶段的优势。