要進一步擴展DCAST框架以應對更複雜的偏差類型，如因果偏差或概念漂移（concept drift），可以考慮以下幾個方向：
因果推斷整合：在DCAST中引入因果推斷的技術，通過建模變數之間的因果關係來識別和緩解因果偏差。這可以通過使用結構性方程模型（SEM）或因果圖（causal graphs）來實現，從而幫助模型理解不同特徵之間的因果關係，並在選擇樣本時考慮這些關係。
動態模型更新：針對概念漂移的情況，DCAST可以設計為一個動態更新的框架，定期重新訓練模型以適應數據分佈的變化。這可以通過監控模型性能指標來實現，當性能下降時，觸發重新訓練過程，並使用最新的數據來更新模型。
增強學習策略：引入增強學習的元素，使DCAST能夠在面對不斷變化的環境時，根據獎勵信號自動調整其樣本選擇策略。這樣可以使模型在面對複雜的偏差類型時，能夠更靈活地適應。
多任務學習：通過多任務學習的方式，DCAST可以同時處理多種偏差類型，利用不同任務之間的共享知識來提高模型的穩健性和泛化能力。