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86 ( 그림 S2 A). 이 프레임워크는 임상 데이터 통합 및 예측 시뮬레이션을 위한 네 가지 계층(물리적 모델, DT 데이터 세트, 가상 모델, DT 서비스)으로 구성됩니다. 환자 맞춤형 모델을 훈련시켜 병리학적 T 병기 및 생화학적 재발(BCR) 위험을 예측했으며, BCR 예측에서 96.25%의 정확도를 달성했습니다( 그림 S2 B). Chaudhuri 등은 고등급 교종(HGG) 환자의 방사선 치료를 최적화하기 위한 DT 프레임워크를 제안했습니다 ( 그림 7 A). 환자의 MRI 데이터를 사용하여 베이지안 추론을 통해 종양 성장 메커니즘 모델을 보정하고, 다양한 방사선 요법의 개별화된 시뮬레이션을 가능하게 했습니다( 그림 S3 A). 결과는 이러한 이중 유도 계획이 총 방사선 노출량을 줄이거나 동일 선량에서 억제 기간을 연장하면서 종양 제어를 유지할 수 있어 효능과 독성의 균형을 맞출 수 있음을 보여주었습니다( 그림 S3 B). 심장 전기생리학 분야에서 Sakata 등은 심방세동 ( AF)에 대한 절제 전략을 개인화하기 위해 DT 모델링을 적용했습니다 ( 그림 7 B). LGE-MRI에서 환자 맞춤형 양측 심방 구조를 재구성하고, 전기생리학적 시뮬레이션을 사용하여 회전 개시 및 유지의 기본 메커니즘을 조사했습니다.
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