모Hoyer 등은 무릎 관절의 골관절염(OA) 발병 및 전슬관절 치환술(KR) 필요성을 예측하는 DT를 개발했습니다 .78 이 모델은 연골 T2 값, 연골 두께, 반월상 연골 부피와 같은 정량적 MRI 데이터를 개인 맞춤형 생체역학 프레임워크에 통합했습니다. 주성분 분석(PCA)과 머신러닝을 사용하여 차원을 축소하고 임상적 해석 가능성을 향상시켰습니다. Kim 등은 전립선암 환자의 병리학적 병기 및 생화학적 재발 위험을 평가하기 위해 머신러닝 기반 DT 시스템을 설계했습니다 .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).
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