CSAI在處理高維度和高度稀疏的EHR數據時確實存在一些局限性：
計算複雜性：隨著特徵維度的增加，模型的計算需求也會顯著上升，這可能導致訓練時間延長和資源消耗增加。在高維度的情況下，模型可能難以有效捕捉到特徵之間的關聯性。
過擬合風險：在高維度的數據中，特徵的稀疏性可能導致模型過擬合，特別是在訓練數據量不足的情況下。這會影響模型在未見數據上的泛化能力，降低其預測準確性。
缺失數據的影響：儘管CSAI設計了非均勻掩蔽策略來處理缺失數據，但在高維度和稀疏數據的情況下，缺失模式的複雜性可能會影響模型的學習效果，導致不準確的預測。
特徵選擇的挑戰：在高維度的情況下，選擇哪些特徵納入模型變得更加困難。特徵之間的冗餘性和相關性可能會使得模型難以識別出最具預測能力的特徵。