設計一個更加健壯的模型以應對複雜的病情變化，可以考慮以下幾個方面：
多任務學習：通過同時訓練模型進行多個相關任務（如病理分類、影像生成等），使模型能夠學習到更全面的特徵，從而提高對複雜病情變化的預測能力。
強化學習：引入強化學習的概念，讓模型在預測過程中不斷調整其策略，以適應不同的病情變化。這樣可以使模型在面對不確定性時更加靈活。
集成學習：結合多個不同的模型進行預測，通過集成學習的方法來提高整體預測的穩定性和準確性。這樣可以減少單一模型在特定情況下的偏差。
動態更新機制：設計一個動態更新的機制，根據最新的醫療數據和病歷信息不斷調整模型的參數，確保模型能夠隨著病情的變化而進行自我優化。
強化數據的多樣性：在訓練數據中引入更多樣化的病例，特別是那些具有複雜病情變化的案例，這樣可以幫助模型學習到更廣泛的變化模式。