提案されたDyG-HAPフレームワークは、アルブミンレベル以外の医療予測タスクにどのように適応できるでしょうか？
提案されたDyG-HAPフレームワークは、他の医療予測タスクにも適用可能です。例えば、血圧や血糖値などの生体機能パラメータを予測する際にも利用できます。この場合、動的グラフニューラルネットワークを使用して特定のバイオマーカーまたは健康指標とその関連性を捉えることが重要です。データセット内の特徴量や構造が変化する中で不変パターンを識別し、それらを活用して未知データへの汎化能力を向上させることが鍵となります。