在未來，COVID-19檢測模型可能面臨多種挑戰。首先，隨著新冠病毒的變異株不斷出現，模型可能需要適應新的病毒特徵和傳播模式，這可能導致模型的性能下降。其次，數據的多樣性和不均衡性將持續影響模型的準確性，特別是在不同地區和人群中，可能存在不同的聲音特徵和健康狀況。此外，隨著時間的推移，模型可能會遭遇概念漂移（concept drift），即數據分佈的變化，這需要持續的監控和調整。最後，隨著公共衛生政策和社會行為的變化，模型的應用場景和需求也可能發生變化，這要求模型具備更高的靈活性和適應性。