時系列MRI画像の解析においては、リカレントニューラルネットワーク（RNN）やトランスフォーマーベースのアーキテクチャが特に有効です。これらのアーキテクチャは、時間的な依存関係を捉える能力に優れており、連続したMRIスキャンからの情報を効果的に統合できます。DS-ViTにおける残差時間注意機構（RTAB）は、これらのアーキテクチャの利点を活かし、時間的な特徴を強調することで、アルツハイマー病の進行リスクを予測するための新たな手法を提供しています。さらなる改善の余地としては、より長い時系列データの処理や、異なる時間間隔でのスキャンデータの統合を行うことで、モデルの予測精度を向上させることが考えられます。また、注意機構の改良や、異なる深層学習アーキテクチャとの組み合わせを探ることで、さらなる性能向上が期待されます。