要進一步提高BSTS模型在更長預測時間範圍內的預測準確性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：擴大數據集的規模，尤其是增加不同患者的數據樣本，能夠捕捉到更多的變異性和潛在的模式，從而提高模型的泛化能力。
引入更多的外部變數：除了飲食和CGM數據，還可以考慮納入其他影響血糖水平的因素，如運動量、壓力水平、睡眠質量和藥物使用情況等。這些因素的變化可能會對血糖水平產生顯著影響，進而提高預測的準確性。
改進模型結構：可以考慮使用更複雜的模型結構，例如結合深度學習技術，或是使用集成學習方法來結合多個模型的預測結果，以提高預測的穩定性和準確性。
優化超參數：通過系統性地調整BSTS模型的超參數，並使用交叉驗證來選擇最佳參數組合，可以進一步提升模型的預測性能。
長期趨勢分析：在模型中引入長期趨勢分析，通過識別和建模長期變化的模式，能夠更好地捕捉到血糖水平的變化趨勢，從而提高長期預測的準確性。