The Role of AI-Powered Neuroimaging in Brain Tumor Diagnosis, Management, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) is transforming neuroimaging by enabling advanced diagnostic, prognostic, and treatment planning capabilities in brain tumor care. Through models such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs). AI can extract clinically meaningful features from imaging data, automate tumor segmentation, predict molecular subtypes, and support outcome forecasting. Recent developments in hybrid and multimodal frameworks that integrate imaging, clinical, and genomic information are utilised in personalized medicine in neuro-oncology. Notably, AI triage tools such as Aidoc and Viz.ai have received FDA clearance for intracranial hemorrhage detection. Deep learning models designed on the BraTS dataset are being prospectively validated for survival prediction in glioblastoma patients. Despite these advances, a major gap persists in the integration and clinical validation of multimodal AI frameworks that combine radiomics, genomics, and clinical data. Challenges such as limited generalizability, data labeling constraints, lack of interpretability, and workflow integration continue to hinder widespread adoption. Future research should prioritize federated learning, explainable AI, inclusive validation strategies, and prospective outcome-based clinical trials. With careful implementation, AI has significant potential to enhance clinical decision-making and improve outcomes for patients with brain tumors.
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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 | 0,034 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».