要進一步提高ESSENTIAL方法在生物醫學領域的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
增強數據擴充技術：除了目前的細粒度語義擴展模塊，還可以引入更多的數據增強技術，如隨機裁剪、顏色抖動和噪聲添加等，這些技術能夠幫助模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高對新類別的識別能力。
多任務學習：將ESSENTIAL方法與多任務學習相結合，通過同時訓練相關任務（如分類和分割），可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，進而提高其泛化能力。
自適應學習率：在訓練過程中使用自適應學習率調整策略，根據模型在不同類別上的表現動態調整學習率，這樣可以更好地適應不同類別的學習需求，減少過擬合的風險。
跨域學習：考慮將ESSENTIAL方法應用於不同的生物醫學數據集，通過跨域學習來提高模型的泛化能力。這可以通過轉移學習或領域適應技術來實現，使模型能夠在不同的數據分佈下保持良好的性能。