進一步利用領域知識來改善CSAI的性能，可以從以下幾個方面著手：
增強特徵工程：透過深入分析電子健康記錄（EHR）中的臨床特徵，識別出與特定疾病或健康狀況相關的關鍵指標，並將這些指標納入模型的特徵集。這樣可以幫助CSAI更好地捕捉到與臨床決策相關的潛在模式。
定制化的時間衰減函數：根據不同臨床特徵的記錄頻率和重要性，設計更為精細的時間衰減函數。這不僅能夠提高模型對於時間序列數據的敏感度，還能更好地反映臨床實踐中的數據收集模式。
知識嵌入技術：將臨床知識嵌入到模型中，例如使用醫學文獻或專家知識來指導模型的學習過程。這可以通過設計特定的損失函數或約束條件來實現，使模型在訓練過程中能夠考慮到臨床知識。
多任務學習：將CSAI擴展為多任務學習框架，通過同時處理多個相關的預測任務來提高模型的泛化能力。這樣可以利用不同任務之間的共享信息，進一步提升模型的性能。