기존 질병 진단 모델의 한계를 극복하기 위해 여러 가지 새로운 접근 방식을 시도할 수 있습니다. 첫째, 다중 모달 학습을 통해 다양한 데이터 소스(예: 텍스트, 이미지, 생리적 데이터)를 통합하여 모델의 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 전이 학습 기법을 활용하여 대규모 데이터셋에서 학습한 모델을 특정 질병 진단에 맞게 미세 조정함으로써, 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 셋째, 강화 학습을 통해 모델이 진단 과정에서의 피드백을 통해 스스로 학습하고 개선할 수 있도록 하는 방법도 고려할 수 있습니다. 마지막으로, 지식 주입 기법을 통해 외부 지식(예: 지식 그래프, 의학 문헌)을 모델에 통합하여, 모델의 이해력과 추론 능력을 향상시키는 접근 방식이 효과적일 수 있습니다.