為了進一步擴大個人化模型的人口覆蓋範圍，首先需要從多個醫療機構收集更廣泛的CT影像數據，以確保模型能夠代表不同年齡、性別、種族和身體質量指數（BMI）的患者群體。這可以通過與其他醫療中心合作，建立一個多中心的數據共享平台來實現。此外，應考慮使用生成對抗網絡（GANs）等生成式方法，來合成具有多樣性的人體解剖結構，從而填補數據中的空白。這些方法可以幫助模擬不同的病理狀況和解剖變異，進一步增強模型的代表性和適用性。最後，進行定期的數據更新和擴展，以反映社會人口結構的變化，將有助於保持模型的現實性和有效性。