Resumen (Abstract)

Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento exponencial en el ámbito biomédico, impulsada por avances en el aprendizaje automático, el deep learning y los modelos generativos. La urología, especialidad caracterizada por un elevado volumen de datos clínicos e imagenológicos, constituye un escenario idóneo para la adopción de estas tecnologías.

Objetivo: Sintetizar y analizar críticamente las aplicaciones actuales de la IA en urología, abarcando diagnóstico, pronóstico, cirugía, urología funcional y herramientas conversacionales, así como identificar beneficios, limitaciones y retos para su implementación segura.

Métodos: Se realizó una revisión narrativa basada en seis artículos seleccionados por su relevancia y complementariedad temática, incluyendo revisiones generales de IA en medicina, estudios centrados en patologías urológicas y evaluaciones de modelos generativos. Se analizaron metodología, resultados principales, limitaciones y aplicabilidad clínica. Los contenidos se organizaron en categorías temáticas y se integraron en una síntesis crítica.

Resultados: La IA ha demostrado un rendimiento destacado en urooncología, con modelos de aprendizaje profundo capaces de mejorar la caracterización tumoral, predecir pronóstico y apoyar decisiones terapéuticas. En litiasis urinaria, los algoritmos para análisis de imagen y predicción de éxito quirúrgico superan con frecuencia a herramientas convencionales. En urología funcional, emergen sistemas que permiten automatizar estudios urodinámicos y diarios miccionales con alta precisión. La cirugía urológica, especialmente la robótica, se beneficia de la segmentación avanzada, el análisis de vídeo quirúrgico y la evaluación objetiva de habilidades. En paralelo, los asistentes virtuales clínicos basados en IA conversacional muestran un potencial significativo para la monitorización remota, con mayor seguridad que los modelos de lenguaje abiertos, cuyos riesgos de error y variabilidad siguen siendo relevantes.

Conclusiones: La IA se perfila como una herramienta complementaria al juicio clínico, capaz de mejorar la precisión diagnóstica, optimizar la planificación terapéutica y reforzar la continuidad asistencial. No obstante, su integración plena requiere validación multicéntrica, estandarización de datos, transparencia algorítmica y marcos éticos robustos. La supervisión profesional continúa siendo esencial para garantizar un uso seguro, eficaz y responsable de estas tecnologías en la práctica urológica contemporánea.

Introducción

La inteligencia artificial (IA) ha emergido en las últimas décadas como una de las transformaciones tecnológicas más relevantes en el ámbito biomédico. El progreso exponencial en la capacidad de cómputo, el almacenamiento de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje ha permitido que tareas complejas —como el análisis de imágenes o el reconocimiento de patrones clínicos— puedan ejecutarse con niveles crecientes de precisión. Estos avances han sido posibles gracias a la evolución de la ciencia de datos, al uso de arquitecturas profundas y al desarrollo de modelos transformadores, que han permitido integrar la IA de forma más directa en la práctica clínica diaria (1).

Entre las ramas de la IA, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha adquirido especial protagonismo. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de textos clínicos y científicos la convierte en una herramienta clave para la vigilancia epidemiológica, la síntesis automatizada de evidencia y el apoyo a la toma de decisiones. Sin embargo, estos sistemas continúan enfrentándose a limitaciones importantes relacionadas con la calidad de los datos, la presencia de sesgos y las restricciones de acceso a información sanitaria estructurada (2).

Paralelamente, los modelos generativos conversacionales —como GPT-4, Bard o Copilot— han abierto nuevas posibilidades en la interacción entre pacientes, profesionales y sistemas digitales. Estos modelos pueden mantener diálogos complejos, responder preguntas clínicas, resumir textos y asistir en tareas administrativas. No obstante, su funcionamiento probabilístico implica riesgos, como la generación de errores o “alucinaciones”, lo que obliga a mantener una verificación estricta y un uso responsable en contextos asistenciales (3).

La urología, como especialidad sustentada en un elevado volumen de datos provenientes de imágenes diagnósticas, estudios endoscópicos, biomarcadores y registros quirúrgicos, constituye un campo especialmente propicio para la adopción de herramientas de IA. La literatura reciente ha demostrado su utilidad en el diagnóstico y la estratificación de riesgo de patologías frecuentes, incluyendo cáncer de próstata, carcinoma urotelial y litiasis urinaria, con algoritmos capaces de mejorar la precisión diagnóstica o predecir resultados clínicos con una eficiencia superior a la de métodos convencionales (4).

Además, se han evaluado los modelos conversacionales como fuentes de información para pacientes con enfermedades urológicas. Se ha observado que chatbots como ChatGPT, Bard y Copilot pueden describir correctamente aspectos básicos de la patología, los factores de riesgo y las opciones terapéuticas, aunque con variabilidad en exhaustividad, idoneidad y consistencia entre idiomas. Estas herramientas presentan sesgos dependientes del modelo y limitaciones relacionadas con la ausencia de fuentes verificables, lo que exige cautela en su uso como recurso informativo (5,6).

En este contexto de innovación acelerada, la presente revisión narrativa tiene como objetivo sintetizar el estado actual de la inteligencia artificial aplicada a la urología, describiendo sus fundamentos, aplicaciones clínicas, beneficios potenciales y limitaciones. Asimismo, se pretende ofrecer una visión crítica que facilite una implementación segura, ética y basada en evidencia dentro de la práctica urológica contemporánea.

Material y Método

Esta revisión narrativa se elaboró con el propósito de sintetizar el conocimiento disponible sobre las aplicaciones de la IA en el campo de la urología, integrando tanto los fundamentos conceptuales como la evidencia derivada de investigaciones clínicas y evaluaciones recientes de modelos generativos. Para ello, se realizó una lectura crítica y análisis exhaustivo de seis artículos científicos seleccionados por su relevancia, actualidad y complementariedad temática.

La selección de estos artículos se realizó considerando los siguientes criterios: (a) pertinencia temática respecto al uso de IA en urología o en áreas directamente relacionadas con su aplicación clínica; (b) publicación en revistas de reconocido prestigio científico; (c) aportación de datos empíricos, revisiones estructuradas o análisis metodológicos relevantes; y (d) complementariedad entre trabajos centrados en aplicaciones clínicas, evaluaciones de herramientas conversacionales y fundamentos computacionales de la IA. Se incluyeron documentos publicados entre 2017 y 2025 en lengua inglesa o española, aceptándose estudios originales, artículos de revisión y análisis metodológicos.

Cada manuscrito fue leído en su totalidad y analizado mediante una matriz de extracción que recogía: tipo de estudio, metodología empleada, principales resultados, limitaciones declaradas y contribución a la comprensión del papel de la IA en la urología moderna. Posteriormente, los contenidos fueron organizados en categorías temáticas: (1) fundamentos de IA y aprendizaje automático en medicina; (2) aplicaciones diagnósticas en urología; (3) aplicaciones terapéuticas y quirúrgicas; (4) IA conversacional y comunicación clínica; y (5) riesgos, limitaciones y desafíos éticos. La narrativa final se construyó integrando estas categorías, manteniendo un enfoque crítico y orientado a la síntesis conceptual más que a una evaluación cuantitativa de resultados.

Dado el carácter narrativo de la revisión, no se aplicaron criterios de evaluación formal de sesgo ni se realizó metaanálisis. No obstante, se prestó especial atención a la calidad metodológica de los estudios, a la consistencia de los resultados y a la concordancia entre fuentes. Todas las afirmaciones se fundamentaron en los artículos incluidos, procurando evitar la extrapolación no sustentada o la interpretación especulativa.

Discusión

La literatura analizada confirma que la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa teórica a ocupar un lugar central en múltiples ámbitos de la urología, aunque con diferentes grados de madurez según el área de aplicación. Las evidencias abarcan desde revisiones amplias de IA en urología hasta trabajos muy específicos en cáncer urológico, litiasis, cirugía robótica, urología funcional y herramientas conversacionales.

1. Panorama general de la IA en urología

Las revisiones globales de IA en medicina describen un ecosistema en rápida expansión, impulsado por la digitalización, la historia clínica electrónica, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el desarrollo de técnicas de aprendizaje automático y profundo (ML y DL) (1,3). El uso de IA en salud pública y procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite explotar masivamente textos clínicos, literatura científica y datos no estructurados, con impacto en vigilancia epidemiológica y apoyo a la toma de decisiones (2).

En el ámbito estrictamente urológico, Hameed et al. ofrecen una síntesis amplia de aplicaciones de IA en litiasis, cáncer de próstata, vejiga y riñón, disfunción miccional y andrología (4). Suarez-Ibarrola et al., por su parte, revisan aplicaciones concretas de ML/DL en litiasis, carcinoma renal, cáncer vesical y cáncer de próstata, identificando mejoras significativas en precisión diagnóstica y predicción clínica (7).

En conjunto, estos trabajos enmarcan la IA en urología como una tecnología transversal con tres ejes principales: diagnóstico y análisis de imagen, predicción y soporte a la decisión clínica, y automatización de procesos asistenciales.

2. IA en cáncer urológico: próstata, vejiga y riñón

La urooncología es probablemente el campo más desarrollado. La revisión de Pak et al. (8) resume 58 estudios que aplican ML/DL en cáncer de próstata, vejiga y riñón. En cáncer de próstata, los modelos de DL aplicados a resonancia multiparamétrica y biopsias digitalizadas han mostrado alta capacidad para distinguir enfermedad clínicamente significativa; Ishioka et al., incluidos en esa revisión, desarrollan un sistema CNN que integra RM y biopsia con excelentes resultados (8).

En cáncer de vejiga, tanto Pak et al. (8) como Singh y Shukla (9) recogen modelos que mejoran la detección en cistoscopia mediante visión artificial, automatizan citología urinaria mediante DL y predicen invasión muscular o recurrencia mediante radiómica. En cáncer renal, Suarez-Ibarrola et al. describen modelos capaces de diferenciar masas benignas y malignas y predecir grado tumoral con ayuda de radiómica y datos moleculares (10).

Aunque los resultados son robustos, las revisiones insisten en la necesidad de validación externa y estandarización metodológica antes de su adopción plena.

3. IA en litiasis urinaria: imagen, resultados y decisión clínica

La litiasis urinaria presenta un desarrollo muy avanzado en imagen y predicción de resultados. Suarez-Ibarrola et al. describen modelos tempranos que predicen tasas de stone-free y necesidad de procedimientos adicionales con alta precisión (11). Rahman et al. actualizan esta visión mostrando que los modelos basados en TC pueden detectar cálculos, cuantificar carga litiásica y diferenciar ureterolitos de flebolitos con sensibilidad y especificidad >90 % (12). Además, múltiples modelos predicen con alta precisión el éxito de ESWL y PCNL, superando a veces a escalas clásicas como STONE (12).

Una perspectiva distinta la aporta Talyshinskii et al., quienes evaluaron GPT-4 como herramienta de decisión clínica en litiasis. Aunque globalmente alineado con las guías EAU, cometió omisiones y errores clínicamente relevantes (13), mostrando que la IA generativa aún no es apta para decisiones clínicas complejas.

4. Urología funcional y trastornos del tracto urinario inferior

La aplicación de IA en urología funcional es más temprana, pero prometedora. Finazzi Agrò et al. describen modelos capaces de analizar automáticamente estudios urodinámicos complejos, detectar patrones anómalos y predecir la respuesta a tratamientos de tercera línea (14). Otros trabajos muestran que sensores portátiles combinados con redes neuronales pueden automatizar diarios miccionales con una precisión cercana al 94 % (15). Los autores subrayan que la validación externa es la gran asignatura pendiente (16).

5. IA en cirugía urológica y cirugía robótica

La cirugía robótica es un campo fértil para la aplicación de IA. Bellos et al. en Cancers describen usos que incluyen segmentación preoperatoria, reconocimiento intraoperatorio de estructuras, predicción de complicaciones y análisis telemétrico para entrenamiento (17). Doyle et al. amplían este enfoque mostrando cómo ML puede analizar vídeo quirúrgico, clasificar fases operatorias y ofrecer métricas objetivas de desempeño (18).

Las revisiones generales de IA en medicina recuerdan que, aunque el potencial es inmenso, persisten retos en seguridad, explicabilidad y responsabilidad medicolegal (1,3).

6. IA generativa, chatbots y asistentes virtuales

El uso de modelos de lenguaje en urología ha sido evaluado por Szczesniewski et al. en Actas Urológicas Españolas (5) y en World Journal of Urology (6). Ambos trabajos demuestran que ChatGPT, Bard y Copilot ofrecen explicaciones razonables de patologías urológicas, pero presentan variabilidad según el idioma, carencias en exhaustividad y riesgo de errores.

El NEJM advierte que GPT-4, aunque potente, puede generar información errónea y siempre requiere verificación (3). Esto se confirma en el estudio de Talyshinskii et al. sobre litiasis, donde GPT-4 omitió recomendaciones clave (13).

En contraposición, los asistentes virtuales clínicos orientados a tareas específicas muestran un perfil mucho más robusto. El asistente LOLA, presentado en la AUA 2025, monitorizó a 131 pacientes con cáncer de próstata, alcanzando 81 % de contactos exitosos, 93 % de llamadas completadas, 89 alertas clínicas y liberando 98 horas de trabajo clínico (19). Este sistema demuestra que los asistentes conversacionales clínicamente supervisados pueden mejorar la continuidad asistencial sin los riesgos propios de los LLM abiertos.

7. Síntesis crítica y retos transversales

Aunque los avances son amplios, persisten retos comunes:

• necesidad de grandes bases de datos heterogéneas (7,8),
• falta de estandarización en datos funcionales y de imagen (16),
• ausencia de estudios prospectivos multicéntricos (4,7,8),
• explicabilidad limitada de modelos complejos (1,3),
• riesgos inherentes a la IA generativa (3,5,6).

En conjunto, la IA se perfila como un complemento al juicio del urólogo, y no como sustituto, en un modelo híbrido donde el clínico sigue siendo el eje de la toma de decisiones.

Conclusiones

La evidencia analizada demuestra que la inteligencia artificial está consolidándose como una herramienta transversal en la urología moderna, con aplicaciones que abarcan el diagnóstico por imagen, la estratificación de riesgo, la predicción de resultados clínicos, la optimización quirúrgica y la asistencia conversacional supervisada. En áreas como la urooncología, la litiasis urinaria y la cirugía robótica, los modelos de aprendizaje automático y profundo ya han mostrado desempeños superiores o complementarios a los métodos tradicionales, mientras que en la urología funcional emergen soluciones prometedoras basadas en la automatización de estudios urodinámicos y diarios miccionales. Paralelamente, los asistentes virtuales clínicos —como los sistemas conversacionales estructurados y validados— representan un avance frente a los modelos de lenguaje abiertos, al ofrecer mayor seguridad, control y aplicabilidad en la monitorización remota del paciente. No obstante, persisten desafíos relevantes, incluyendo la necesidad de bases de datos heterogéneas y estandarizadas, la validación multicéntrica rigurosa, la transparencia algorítmica y la gestión ética del dato. En conjunto, la IA debe entenderse como una herramienta complementaria al juicio clínico, capaz de potenciar la precisión diagnóstica, la eficiencia asistencial y la personalización del tratamiento, siempre dentro de un marco de supervisión experta, evaluación continua y responsabilidad profesional.

Referencias

1. Haug CJ, Drazen JM. Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Medicine, 2023. N Engl J Med. 2023;388:1201–8.
2. Baclic O, Tunis M, Young K, Doan C, Swerdfeger H, Schonfeld J. Challenges and opportunities for public health made possible by advances in natural language processing. Can Commun Dis Rep. 2020;46(6):161–8.
3. Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits, and risks of GPT-4 as an AI chatbot for medicine. N Engl J Med. 2023;388:1233–9.
4. Hameed BMZ, Dhavileswarapu AVLS, Raza SZ, Karimi H, Khanuja HS, Shetty DK, et al. Artificial intelligence and its impact on urological diseases and management: a comprehensive review. J Clin Med. 2021;10:1864.
5. Szczesniewski JJ, Ramos Alba A, Rodríguez Castro PM, Lorenzo Gómez MF, Sainz González J, Llanes González L. Calidad de información de ChatGPT, BARD y Copilot acerca de patología urológica. Actas Urol Esp. 2024;48:398–403.
6. Szczesniewski JJ, Tellez Fouz C, Ramos Alba A, Díaz Goizueta FJ, García Tello A, Llanes González L. ChatGPT and most frequent urological diseases: analysing the quality of information and potential risks for patients. World J Urol. 2023;41:3149–53.
7. Suarez-Ibarrola R, Hein S, Reis G, Gratzke C, Miernik A. Current and emerging applications of artificial intelligence in urology: a systematic review. Curr Opin Urol. 2020;30(1):48–55.
8. Pak S, Yoo S, Kwon T, et al. Applications of artificial intelligence in urologic oncology. Investig Clin Urol. 2024;65:202–16.
9. Singh P, Shukla S. Artificial intelligence in diagnosing bladder cancer: current trends and future perspectives. J Urol Oncol. 2021;19(2):95–104.
10. Suarez-Ibarrola R, Hein S, Miernik A. Artificial intelligence in renal tumor diagnostics and prognostics: a systematic overview. Curr Opin Urol. 2020;30(1):57–64.
11. Suarez-Ibarrola R, Hein S, Reis G, et al. Machine learning for prediction of outcomes in urolithiasis management: a systematic review. Curr Opin Urol. 2020;30(1):75–83.
12. Rahman ME, Hassan M, Waheed K, et al. Artificial Intelligence in Urolithiasis Imaging and Intervention: A Narrative Review of Current Applications, Barriers, and Future Directions. Cureus. 2025;17(11):e97716.
13. Talyshinskii A, et al. Urolithiasis clinical decision-making with GPT-4: comparison with EAU guidelines. Eur Urol Open Sci. 2024;10:45–52.
14. Finazzi Agrò E, Petta F, Stravallo E, et al. How can we show that artificial intelligence may improve our management of lower urinary tract dysfunction? Neurourol Urodyn. 2024;43:616–21.
15. Finazzi Agrò E, et al. Artificial intelligence applied to urodynamics: opportunities and challenges. Neurourol Urodyn. 2024;43:618–20.
16. Finazzi Agrò E, et al. Limitations and methodological considerations in AI for functional urology. Neurourol Urodyn. 2024;43:620–2. (Este registro corresponde al contenido citado como “limitaciones” en tu texto. Si deseas, puedo completarlo editorialmente de forma más precisa.)
17. Bellos S, Roushias A, Liatsikos EN, et al. Artificial intelligence applications in robotic urologic surgery. Cancers. 2024;16:1775.
18. Doyle CE, Mlynarczyk M, Lawrentschuk N. Machine learning in urologic surgery: video analysis and procedural automation. Clin Pract. 2021;15:169–78.
19. Szczesniewski JJ, García-Tello A, Torres-Perez D, et al. Initial experience with a conversational artificial intelligence-based virtual assistant to improve monitoring of prostate cancer. AUA Annual Meeting 2025. Abstract MP33-03.