Clinician Perspectives of a Magnetic Resonance Imaging–Based 3D Volumetric Analysis Tool for Neurofibromatosis Type 2–Related Schwannomatosis: Qualitative Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate monitoring of tumor progression is crucial for optimizing outcomes in neurofibromatosis type 2-related schwannomatosis. Standard 2D linear analysis on magnetic resonance imaging is less accurate than 3D volumetric analysis, but since 3D volumetric analysis is time-consuming, it is not widely used. To shorten the time required for 3D volumetric analysis, our lab has been developing an automated artificial intelligence-driven 3D volumetric tool. Objective: The objective of the study was to survey and interview clinicians treating neurofibromatosis type 2-related schwannomatosis to understand their views on current 2D analysis and to gather insights for the design of an artificial intelligence-driven 3D volumetric analysis tool. Methods: Interviews examined for the following themes: (1) shortcomings of the currently used linear analysis, (2) utility of 3D visualizations, (3) features of an interactive 3D modeling software, and (4) lack of a gold standard to assess the accuracy of 3D volumetric analysis. A Likert scale questionnaire was used to survey clinicians' levels of agreement with 25 statements related to 2D and 3D tumor analyses. Results: A total of 14 clinicians completed a survey, and 12 clinicians were interviewed. Specialties ranged across neurosurgery, neuroradiology, neurology, oncology, and pediatrics. Overall, clinicians expressed concerns with current linear techniques, with clinicians agreeing that linear measurements can be variable with the possibility of two different clinicians calculating 2 different tumor sizes (mean 4.64, SD 0.49) and that volumetric measurements would be more helpful for determining clearer thresholds of tumor growth (mean 4.50, SD 0.52). For statements discussing the capabilities of a 3D volumetric analysis and visualization software, clinicians expressed strong interest in being able to visualize tumors with respect to critical brain structures (mean 4.36, SD 0.74) and in forecasting tumor growth (mean 4.77, SD 0.44). Conclusions: Clinicians were overall in favor of the adoption of 3D volumetric analysis techniques for measuring vestibular schwannoma tumors but expressed concerns regarding the novelty and inexperience surrounding these techniques. However, clinicians felt that the ability to visualize tumors with reference to critical structures, to overlay structures, to interact with 3D models, and to visualize areas of slow versus rapid growth in 3D would be valuable contributions to clinical practice. Overall, clinicians provided valuable insights for designing a 3D volumetric analysis tool for vestibular schwannoma tumor growth. These findings may also apply to other central nervous system tumors, offering broader utility in tumor growth assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».