假设几家医院都在预测患者的治疗反应：有的更熟悉年轻患者，有的积累了更多慢病病例。把数据混成一锅，差异会被抹平；各算各的，又浪费了互补信息。这篇论文提出 MS-RLCP，让系统面对新患者时，优先采用在其附近样本更充足的数据源，再给出预测区间——未来结果可能落入的范围。
具体来说，每个数据源先独立运行局部化共形预测：依据与当前对象相似的历史样本及其预测误差来校准区间。测试时，方法再自适应选择局部代表性更强的来源，无需共享训练数据或合并模型。作者证明，只要各来源与测试人群在特征相同的情况下遵循相同的结果规律，MS-RLCP 就有有限样本覆盖率界；测试人群也不必恰好是各来源人群的混合，只需落在它们合计覆盖的特征范围内。换句话说，它不是无条件抵抗任意分布变化，但为“新来的人群不像任何一家、局部却有据可查”的场景给出了可解释保障。