연구진이 뇌종양 예측 및 치료 스케줄링을 위한 AI 기반 적응형 디지털 트윈(DT) 프레임워크를 제안했어요. 반응-확산(RD) 모델과 3D 잔차 학습 모듈을 결합하여 종양 위치와 시간적 행동을 예측하고, 환자 맞춤형 DT를 업데이트해요. MPC 기반 스케줄링 시뮬레이션에서 업데이트된 DT 컨트롤러는 최종 종양 부담을 22.4% 줄이는 효과를 보였어요.