モデル更新せず特定ビジュアルプロンプト学習を行う手法（VPTTA）は将来的な展望や応用可能性に大きく影響します。この方法では事前学習済みモデル自体は固定されたままであり、各テスト画像ごとに適切な修正（適応）が施されるため、エラー蓄積や突然変異型失敗といった問題から解放されます。
将来的には医用画像セグメンテーションだけでなく他領域でも同様の手法が活用される可能性があります。例えば製造業界では異種ドメイン間で生じる分布シフト問題へ対処する際や金融業界では時系列データ解析時に有益です。その他多岐にわたる領域で安定した予測精度向上および柔軟性確保が期待されます。