Diagnostic, Therapeutic, and Prognostic Applications of Artificial Intelligence (AI) in the Clinical Management of Brain Metastases (BMs)
Notice bibliographique
Résumé
Brain metastases (BMs) are the most common intracranial tumors in adults. Their heterogeneity, potential multifocality, and complex biomolecular behavior pose significant diagnostic and therapeutic challenges. Artificial intelligence (AI) has the potential to revolutionize BM diagnosis by facilitating early lesion detection, precise imaging segmentation, and non-invasive molecular characterization. Machine learning (ML) and deep learning (DL) models have shown promising results in differentiating BMs from other intracranial tumors with similar imaging characteristics-such as gliomas and primary central nervous system lymphomas (PCNSLs)-and predicting tumor features (e.g., genetic mutations) that can guide individualized and targeted therapies. Intraoperatively, AI-driven systems can enable optimal tumor resection by integrating functional brain maps into preoperative imaging, thus facilitating the identification and safeguarding of eloquent brain regions through augmented reality (AR)-assisted neuronavigation. Even postoperatively, AI can be instrumental for radiotherapy planning personalization through the optimization of dose distribution, maximizing disease control while minimizing adjacent healthy tissue damage. Applications in systemic chemo- and immunotherapy include predictive insights into treatment responses; AI can analyze genomic and radiomic features to facilitate the selection of the most suitable, patient-specific treatment regimen, especially for those whose disease demonstrates specific genetic profiles such as epidermal growth factor receptor mutations (e.g., EGFR, HER2). Moreover, AI-based prognostic models can significantly ameliorate survival and recurrence risk prediction, further contributing to follow-up strategy personalization. Despite these advancements and the promising landscape, multiple challenges-including data availability and variability, decision-making interpretability, and ethical, legal, and regulatory concerns-limit the broader implementation of AI into the everyday clinical management of BMs. Future endeavors should thus prioritize the development of generalized AI models, the combination of large and diverse datasets, and the integration of clinical and molecular data into imaging, in an effort to maximally enhance the clinical application of AI in BM care and optimize patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».