本研究で提案されたBSTSモデルは、他の慢性代謝性疾患、特に肥満や高血圧に対しても適用可能です。これらの疾患は、血糖値の変動に影響を与える要因が多岐にわたるため、BSTSモデルの柔軟性を活かして、異なる要因を考慮に入れた予測が可能です。
例えば、肥満に関しては、食事の摂取パターンや運動量、ホルモンバランスなどの要因をモデルに組み込むことで、体重管理や血糖値の予測に役立てることができます。また、高血圧に関しては、ストレス、塩分摂取、遺伝的要因などを考慮したモデルを構築することで、より正確な予測が可能となります。
ただし、他の疾患に適用する際には、それぞれの疾患特有のデータや変数を考慮する必要があります。したがって、モデルの調整や新たなデータ収集が不可欠であり、疾患ごとの特性に応じたカスタマイズが求められます。これにより、BSTSモデルは他の慢性代謝性疾患に対しても有用なツールとなるでしょう。