전체 관절 치환술(total joint replacement) 환자의 수술 후 관리는, 연간 치환 건수가 많고 미국의 의료 시스템이 점차로 커지는 경제적 부담을 지고 있기 때문에 의료 종사자들에게 관심의 대상이 된다. 수술 후 관리 비용을 최소화하면서 환자의 기능적 결과를 최대화하는 것이 수술 후 치료 관리의 핵심 측면이다. 본 논문에서는 다수의 측정치를 동시에 활용하여 환자의 회복 진행 상황을 동적으로 평가하고, 나아가 퇴원 후 환자에게 맞춤형 중재(intervention) 계획을 수립하기 위한 도구로 활용하는 새로운 분석 프레임워크를 제안한다. 비용 효율적인 중재 치료 계획을 결정하는 데 대한 의사결정 지원을 제공하기 위해 마르코프 결정 과정(Markov decision process) 모델을 정식화하였으며, 이는 실제 임상에서의 임상 지침(clinical guidelines)으로 사용될 수 있다. 결과는 단일 측정 방법을 사용하는 경우 중재 수준이 부적절해질 위험이 있음을 명확히 보여주며, 특히 초기 회복 기간에서 가장 적절한 치료 수준을 마련하기 위해 이러한 모델 기반 접근의 필요성을 정당화한다.

Rovati 등은 EHR 데이터를 기반으로 환자의 임상 경로를 시뮬레이션하도록 설계된 디지털 트윈 애플리케이션의 사용성, 작업부담, 수용성을 평가하였다. 내과 1학년 전공의 35명을 대상으로 시험한 결과, 해당 애플리케이션은 전반적으로 양호한 사용성과 낮은~중간 정도의 작업부담을 보였다. 전공의들은 ICU 교육을 위해 디지털 트윈 애플리케이션을 사용하는 데 관심을 보였으며, 임상적 충실도, 인터페이스 설계, 학습 경험, 게임 요소, 그리고 구현 전략에 대한 개선을 제안하였다. Trevena 등은 패혈증을 동반한 중증 환자를 모형화하기 위해 고안된 그래프 기반 환자 시뮬레이션 애플리케이션을 개발하였다. 저자들은 중증 질환의 초기 6시간 동안 나타나는 복잡한 생리학적 및 약물 상호작용을 나타내기 위해 방향 비순환 그래프(directed acyclic graphs)를 사용한다. 이들의 시스템은 세 가지 핵심 구성요소로 이루어진다: 임상의와 훈련생을 위한 크로스플랫폼 프론트엔드, 클라우드에 호스팅된 시뮬레이션 엔진, 그리고 각 시뮬레이션의 진행을 결정하기 위한 그래프 데이터베이스이다. 이러한 시뮬레이션 아키텍처는 향후 의료전문가 양성에 도움을 줄 수 있고, 임상의의 병상 옆 의사결정에도 기여할 가능성을 보여준다.Wang 등은 뇌전증(EEG) 신호로부터 감정 인식을 수행하기 위한 3단계 방법론을 개발하였다. 이들의 프레임워크는 만성 임베딩(manifold embedding), 다단계 이질적 순환 분석(multilevel heterogeneous recurrence analysis), 그리고 앙상블 학습(ensemble learning)을 통합하여 뇌 활동의 복잡하고 비선형적이며 비정상적인 동역학을 포착하는 데 따른 과제를 해결한다. SJTU-SEED IV 데이터베이스에서 평가한 결과, 이 방법은 기존에 널리 사용되는 기법들에 비해 우수한 성능을 보였다. Meyers 등은 수술실(OR) 효율성에 영향을 미치는 변동성의 원천을 조사하였다. OR 과정은 수술 절차 기간 및 시작 시간 지연과 같은 핵심 공정 시간을 정량화하기 위해 8개의 단계로 분절하였다. 저자들은 수술 집도의, 마취 제공자, 그리고 절차 유형 등의 요인이 OR 효율성에 미치는 영향을 평가하기 위해 선형 혼합 모형(linear mixed models)을 개발하였다. 이 연구는 효율성을 더 잘 이해하기 위해 OR 과정을 더 세분화된 단계로 나누는 것의 중요성을 강조한다. 마지막으로, 본 연구 주제에 제출된 원고들에 대해 성의 있고 건설적인 피드백을 제공해 준 심사자들께 진심으로 감사드린다. 그들의 통찰력 있는 평가는 이 컬렉션의 질과 영향력을 향상시키는 데 크게 기여하였다.