Введение. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) становится важным инструментом в клинической медицине, в том числе в урологии. Основные направления использования ИИ в медицине: диагностика, прогнозирование, обработка естественного языка и др. Интеграции ИИ в повседневную клиническую практику препятствуют этические и технические ограничения.
Цель. Cистематизация и критический анализ данных о применении технологий ИИ в урологии, включая визуальную диагностику, прогностическое моделирование, автоматизацию медицинской документации, а также обсуждение этических и правовых аспектов внедрения.
Материалы и методы. Поиск публикаций проводился в базах данных PubMed, Scopus и eLibrary. Глубина поиска составила 5 лет (2019–2024 гг.). Использовались следующие ключевые слова на русском и английском языках: «искусственный интеллект» («artificial intelligence»), «урология» («urology»), «машинное обучение» («machine learning»), «глубокое обучение» («deep learning»), «нейросети» («neural networks»), «диагностика» («diagnostics»), «прогнозирование» («prognosis»), «этические аспекты» («ethical aspects»), «правовое регулирование» («legal regulation»). В обзор включались оригинальные исследования, систематические обзоры и метаанализы, посвященные применению ИИ в урологии. Критериями исключения являлись тезисы конференций, статьи новостного характера и работы без клинической валидации результатов.
Результаты. В обобщенных данных продемонстрирована высокая диагностическая точность алгоритмов ИИ при выявлении мочевых камней (свыше 90%), дифференциальной диагностике опухолей почки (93,9%) и детекции новообразований мочевого пузыря при цистоскопии (чувствительность 90,9%, специфичность 98,6%). Прогностические модели на основе машинного обучения показали точность 94,8% для прогнозирования послеоперационных осложнений после перкутанной нефролитотрипсии и 98% – для десятилетней онкологически-специфической выживаемости при раке предстательной железы. Внедрение ИИ-секретарей позволяет экономить врачам до 1 часа в день при заполнении медицинской документации.
Заключение. ИИ не заменяет врача-уролога, но может стать мощным инструментом для повышения точности диагностики, оптимизации лечения и автоматизации рутинных процессов. Внедрение этих технологий требует разработки отраслевых стандартов валидации, этических протоколов и нормативной базы. На основании проведенного анализа сформулированы практические рекомендации по интеграции ИИ в клиническую практику и обозначены нерешенные научные проблемы, определяющие направления будущих исследований.
