状態空間モデルの効率性を活かすことで、リアルタイムの医療診断支援システムの開発は十分に可能です。SSMは長いシーケンスを線形時間で処理できるため、リアルタイムでのデータ解析に適しています。例えば、MRIやCTスキャンの画像をリアルタイムで解析し、異常を検出するシステムを構築することができます。さらに、SSMの自己教師あり学習手法を用いることで、ラベル付きデータが不足している状況でも、効率的にモデルを訓練し、精度の高い診断を実現することが可能です。これにより、医療現場での迅速な意思決定を支援し、患者の治療におけるタイムリーな介入を促進することが期待されます。したがって、SSMを基盤としたリアルタイム医療診断支援システムは、今後の医療技術の進展において重要な役割を果たすでしょう。