要進一步擴展該方法以應對更複雜的劑量-反應模型，尤其是涉及非線性或交互作用的模型，可以考慮以下幾個策略：
使用非線性回歸模型：可以選擇非線性回歸模型（如多項式回歸、廣義加性模型等）來捕捉劑量與反應之間的非線性關係。這些模型能夠靈活地擬合複雜的劑量-反應曲線。
引入交互項：在模型中引入交互項，以考慮不同變量之間的相互作用。例如，劑量與某些協變量的交互作用可能會顯著影響反應，這可以通過在模型中添加相應的交互項來實現。
使用集成學習方法：集成學習方法（如隨機森林、梯度提升樹等）能夠自動捕捉非線性和交互作用，並且對於高維數據具有良好的適應性。這些方法可以用於建模劑量-反應關係，並提供更準確的預測。
模型選擇與驗證：在擴展模型時，應使用模型選擇技術（如AIC、BIC等）來選擇最佳模型，並使用交叉驗證來評估模型的性能。這樣可以確保所選模型能夠有效捕捉數據中的複雜性。
考慮潛在的非線性結構：可以使用機器學習中的深度學習方法（如神經網絡）來捕捉潛在的非線性結構。這些方法能夠自動學習數據中的複雜模式，並提供靈活的建模能力。
通過這些策略，可以有效地擴展該方法以應對更複雜的劑量-反應模型，從而提高預測的準確性和可靠性。