泌尿外科诊疗正在经历诊断、治疗规划、手术操作和病历记录等全流程的智能化变革。纽约大学朗格尼医学中心外科科学家Madhur Nayan博士指出，电子健康记录（EHRs）、可穿戴传感器和量子计算产生的海量数字数据，正在深刻改变泌尿外科诊疗模式。
Nayan博士表示："在诊断领域，AI模型解读前列腺MRI影像的能力已达到甚至超越放射科专家水平，分析活检和前列腺切除标本的准确性也媲美病理学专家。"欧洲泌尿协会（EAU）于2025年6月18日宣布支持欧盟AI科学战略，并推出整合临床试验、EHRs和患者报告结局（PROMS）的智能平台UroEvidenceHub，通过多源数据弥合临床指南与个体化诊疗间的鸿沟。
研究团队开发了首个可优化前列腺MRI应用的机器学习模型（MLM），通过风险分层实现精准成像。这种整合放射影像、病理切片和临床数据的多模态AI优势显著，相较于仅依赖临床数据的传统预测模型，其决策支持能力更具突破性。虽然完全自主的机器人手术短期内难以实现，但AI已可辅助术中决策。
AI带来的效益包括早期精准诊断、优化资源配置和改善治疗结局。但Nayan博士也指出：多数模型基于小范围人群开发，存在普适性局限；医疗资源分配不均可能导致技术获取差异；深度学习模型的"黑箱"特性影响临床信任度和责任认定；过度依赖技术可能削弱临床判断。
杜克大学Judd Moul教授分享了实践案例："通过EPIC Haiku应用中的Abridge AI程序，我能将医患对话自动生成专业病历，虽然尚不完美，但准确度令人惊叹。"佛罗里达大西洋大学团队开发的深度学习模型，已能通过实时眼球震颤数据分析，辅助诊断前庭系统疾病。该项目负责人Ali Danesh教授指出："AI与远程医疗的结合将突破空间限制，未来或实现大规模个性化远程诊疗。"
Nayan博士强调，当前研究多处于概念验证阶段，临床转化需通过跨机构的外部验证。数字健康平台成熟后，AI将无缝融入诊疗流程，在不干扰工作流的前提下提供自动化文档和诊疗建议。特别是在偏远地区，AI平台可通过远程诊疗弥补泌尿专科资源缺口。
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