Using augmented reality to improve pre-surgical decisionmaking among breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Most breast cancer patients will undergo surgery as part of their treatment plan. To improve their chances of survival, they typically need to decide on their treatment plan within eight weeks of diagnosis. Patients often review post-operative images of others to gauge potential outcomes, but these images provide only limited insight into their own possible results resulting in many revision surgeries and patients who are dissatisfied with their surgical outcomes. In this dissertation, we explore the use of augmented reality (AR) as a decision-support tool to help patients visualize different surgical procedures on their own bodies. To that end, we developed Breamy, an AR app that uses both marker-based and markerless AR visualizations. Breamy uses photogrammetry to create a patient-specific 3D model. This model, along with various treatment options, is projected directly onto the patient’s body to help visualize different surgical options. We surveyed 165 women on their views about the concept of Breamy and found positive results in terms of the need for such an application. We also ran a preliminary study with six participants to evaluate the usability of Breamy and its potential as a decision-aid tool. The findings of these studies suggest that AR can be an effective decision-support tool, helping to better align patient expectations with likely outcomes. For example, in our preliminary study, 90\% of participants believed that an AR application with personalized surgical information could improve patient comprehension and decision-making. Similarly, in our second study, five out of six participants reported that AR visualization enhanced their understanding of surgery's potential effects on their bodies and boosted their confidence in the decision-making process. The results of our studies underscore the potential of Breamy to transform the surgical decision-making process, ultimately leading to greater patient satisfaction and improved surgical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».