要進一步提高Morph-SSL在長期轉換風險預測上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過擴大訓練數據集的規模，特別是增加不同患者的OCT影像，能夠提高模型的泛化能力。可以考慮使用數據增強技術，如隨機旋轉、平移、縮放和顏色變換等，來生成更多的訓練樣本。
多模態學習：結合其他影像數據（如視網膜攝影、螢光素眼底攝影）和生物標誌物（如基因組學數據），可以提供更全面的病理信息，從而提高預測準確性。這種多模態學習能夠捕捉到不同數據源中的互補信息。
改進模型架構：探索更先進的深度學習架構，如自注意力機制（Attention Mechanisms）或變壓器（Transformers），以提高特徵提取的能力。這些架構能夠更好地捕捉長期依賴性和複雜的特徵關係。
持續學習：實施持續學習策略，使模型能夠隨著新數據的到來不斷更新和改進，從而保持其預測性能的穩定性和準確性。
超參數優化：通過系統性地調整模型的超參數（如學習率、批量大小等），可以進一步提升模型的性能。使用自動化的超參數優化工具（如Optuna或Ray Tune）可以有效地找到最佳參數組合。