是的，IB-MHT可以應用於其他基於資訊理論的指標優化問題。由於IB-MHT的核心思想是通過多重假設檢驗來選擇超參數，這一方法論可以擴展到其他需要滿足特定信息理論約束的問題。例如，在變分推斷、生成模型或深度學習中的信息最大化問題中，IB-MHT可以用來確保所學特徵滿足所需的互信息約束。
此外，IB-MHT也可以應用於其他信息理論指標的優化，如Kullback-Leibler散度、交叉熵或其他信息度量。這些指標在許多機器學習和統計學的應用中都扮演著重要角色，因此，將IB-MHT應用於這些領域可以幫助研究者在保證統計有效性的同時，優化模型性能。