INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN UROLOGIA PRESENTE Y FUTURO
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Inteligencia Artificial en Urología. Presente y Futuro es una obra pionera que explora, con un enfoque riguroso y accesible, cómo las tecnologías de IA están transformando el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las enfermedades urológicas. Editado por Andrew J. Hung y con la colaboración de expertos internacionales, el libro presenta aplicaciones reales de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos generativos en áreas clave como el cáncer de próstata, riñón, vejiga y testículo; la urología pediátrica; la medicina reproductiva y la litiasis renal. La obra combina fundamentos técnicos con ejemplos clínicos, abarcando desde la radiómica y la patómica hasta la multiómica y la cirugía robótica autónoma. Se profundiza en técnicas de diagnóstico por imagen, análisis genómico, biomarcadores y herramientas predictivas que optimizan decisiones terapéuticas. Además, examina las implicaciones éticas, los retos de la implementación y las tendencias emergentes que marcarán el futuro de la especialidad. Este libro es una referencia esencial para urólogos, investigadores y profesionales de la salud interesados en incorporar la IA a su práctica clínica. Su enfoque práctico y visión de futuro lo convierten en un recurso único para entender y aplicar la inteligencia artificial en beneficio del paciente, con un lenguaje claro que facilita la comprensión de conceptos complejos sin perder el rigor científico.
CAPÍTULO 1 Introducción
CAPÍTULO 2 Qué es la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo: terminologías explicadas
2.1. Diferencias entre inteligencia artificial/aprendizaje automático/aprendizaje profundo
2.2. Categorías del aprendizaje automático
2.2.1. Aprendizaje automático supervisado: clasificación y regresión
2.2.2. Aprendizaje automático no supervisado
2.2.3. Aprendizaje por refuerzo
2.3. Aprendizaje profundo y redes neuronales
2.3.1. Red neuronal directa
2.3.2. Redes neuronales convolucionales
2.3.3. Redes neuronales recurrentes
2.3.4. Avances recientes en el aprendizaje profundo: IA generativa y los modelos lingüísticos de gran tamaño
Divulgación de la inteligencia artificial
Referencias
CAPÍTULO 3 Diagnóstico del cáncer de próstata mediante métodos de inteligencia artificial-radiómica
3.1. Introducción
3.2. Radiómica: fundamentos y conceptos
3.3. Modalidades de diagnóstico por imagen de la próstata
3.3.1. Ecografía
3.3.2. Tomografía computarizada
3.3.3. mpMRI
3.3.4. Tomografía por emisión de positrones
3.4. Consideraciones reglamentarias
3.5. Integración en el flujo de trabajo clínico
3.6. Conclusión
Referencias
CAPÍTULO 4 Avances en el diagnóstico y tratamiento del cáncer de próstata mediante la patómica y la inteligencia artificial
4.1. Introducción
4.1.1. La carga mundial del cáncer de próstata: una visión detallada
4.1.2. Patómica: ampliando el horizonte del diagnóstico y la investigación del cáncer de próstata
4.1.3. Fisiopatología del cáncer de próstata
4.1.4. Estadificación de la enfermedad
4.1.5. Limitaciones de la estadificación actual del cáncer de próstata
4.1.6. Perfiles moleculares: desvelando el paisaje genético del cáncer de próstata
4.1.7. La convergencia de los perfiles moleculares y la patómica
4.2. Imágenes avanzadas en el cáncer de próstata
4.3. Implicaciones futuras de la imagen avanzada
4.4. La convergencia de la imagen avanzada en el cáncer de próstata y la patómica
4.4.1. Inteligencia artificial y cáncer de próstata
4.5. La convergencia de la inteligencia artificial y la patómica
4.6. Navegar por las limitaciones y avanzar en la IA para el cáncer de próstata
4.6.1. Variabilidad en el entrenamiento de la IA
4.6.2. Superar la heterogeneidad tumoral
4.6.3. Retos técnicos en la integración de la IA
4.6.4. Papel de la IA en el pronóstico y la medicina personalizada
4.6.5. El camino hacia el futuro
4.7. Consideraciones éticas y orientaciones futuras
4.7.1. Implicaciones éticas en el uso de la IA y la patología digital
4.7.2. El futuro de la IA en la investigación y la práctica clínica del cáncer de próstata
4.8. Tecnologías y metodologías emergentes en patómica
4.9. Divulgación de la IA
Referencias
CAPÍTULO 5 Diagnóstico del cáncer de próstata mediante métodos de inteligencia artificial-genómica
5.1. Introducción
5.2. Integración de la inteligencia artificial con las alteraciones genómicas
5.3. Integración de la inteligencia artificial con los biomarcadores
5.4. Integración de la inteligencia artificial con la histopatología
5.5. Integración de la inteligencia artificial con la radiogenómica
5.6. Conclusión
Referencias
CAPÍTULO 6 Diagnóstico del cáncer de riñón mediante la IA y la radiómica
Abreviaturas
6.1. Diagnóstico actual
6.1.1. Inteligencia artificial para la puntuación automática de la nefrometría
6.2. Conclusión
Referencias
CAPÍTULO 7 Terapéutica del carcinoma de células renales guiada
7.1. Introducción
7.2. Aprovechamiento de la inteligencia artificial en todo el proceso continuo de atención del carcinoma de células renales
7.3. Optimización de la atención perioperatoria mediante aplicaciones de la inteligencia artificial
7.3.1. Utilización de técnicas de la inteligencia artificial para analizar los flujos de trabajo quirúrgicos
7.3.2. Potenciar la asistencia de realidad aumentada con la inteligencia artificial
7.4. Optimización de la selección de pacientes para la terapia adyuvante
7.5. Integración de la patología digital y la patómica en la terapéutica renal basada en inteligencia artificial
7.5.1 Técnicas de la inteligencia artificial en la patología digital del carcinoma de células renales
7.5.2 Predicción de resultados oncológicos
7.6. Conclusión
Referencias
CAPÍTULO 8 Diagnóstico del cáncer de vejiga mediante la IA, cistoscopia y patómica
8.1. Introducción
8.2. Cistoscopia
8.3. La IA en la cistoscopia
8.4. Citología
8.5. La IA en la citología
8.6. Histopatología
8.7. La IA en la histopatología
8.8. Conclusión
Referencias
CAPÍTULO 9 Tratamiento del cáncer de vejiga con inteligencia artificial
9.1. Terapia neoadyuvante con inteligencia artificial
9.1.1. Predicción de la respuesta a la terapia neoadyuvante con características clínicas
9.1.2. Predicción de la respuesta a la terapia neoadyuvante con la radiología
9.1.3. Predicción de la respuesta a la terapia neoadyuvante con la patología
9.1.4. Predicción de la respuesta a la terapia neoadyuvante con la transcriptoma
9.1.5. Predicción de la respuesta a la terapia neoadyuvante con la multiómica
9.1.6. Predicción de la terapia neoadyuvante para orientar la cistectomía radical posterior
9.2. Cirugía robótica del cáncer de vejiga con inteligencia artificial
9.3. Predicción de la supervivencia en cáncer de vejiga mediante la inteligencia artificial
9.4. Predicción de la recurrencia en cáncer de vejiga mediante la inteligencia artificial
9.5. Perspectivas de la aplicación de la inteligencia artificial en el cáncer de vejiga
9.5.1. Construcción del marco multimodal
9.5.2. Algoritmos avanzados de inteligencia artificial
9.5.3. Aplicación futura de la inteligencia artificial en el cáncer de vejiga
Referencias
CAPÍTULO 10 Otros cánceres genitourinarios y la IA (pene, uretra y testículos)
10.1. Introducción
10.2. Cáncer de testículo
10.2.1. Inteligencia artificial basada en imágenes
10.2.2. Inteligencia artificial basada en la patología
10.2.3. Inteligencia artificial y resultados clínicos
10.3. Cánceres de pene y uretra
10.3.1. Inteligencia artificial en el diagnóstico
10.3.2. Inteligencia artificial en la patología
10.3.3. Inteligencia artificial y resultados clínicos
10.4. Conclusiones y orientaciones futuras
Referencias
CAPÍTULO 11 Aplicaciones de la inteligencia artificial en la litiasis renal
11.1. Introducción
11.2. Diagnóstico y evaluación metabólica
11.2.1. Datos derivados de la historia clínica electrónica y litiasis renal
11.2.2. Diagnóstico por imagen
11.3. Manejo
11.3.1. Predicción de la expulsión espontánea de los cálculos con tratamiento médico
11.3.2. Tratamiento quirúrgico
11.3.3. Evaluación y desarrollo de las habilidades quirúrgicas
11.4. Prevención de la aparición y la recurrencia de los cálculos
11.4.1. Modelos lingüísticos de gran tamaño para la educación del paciente
11.4.2. Identificación de los factores de riesgo de la litiasis renal
11.4.3. Detección de la litiasis renal
11.4.4. Aspectos clave para el uso de la inteligencia artificial en la prevención de la litiasis renal
11.5. Consideraciones futuras y conclusión
Referencias
CAPÍTULO 12 Urología pediátrica e IA
12.1. Introducción
12.2. Diagnóstico de afecciones urológicas pediátricas
12.2.1. Hidronefrosis
12.2.2. Obstrucción de la unión ureteropélvica
12.2.3. Reflujo vesicoureteral
12.2.4. Uretra y pene: hipospadias
12.2.5. Estudios urodinámicos
12.3. Resultados del paciente
12.3.1. Recurrencia tras una pieloplastia
12.4. Predicción de los factores de riesgo
12.4.1. Válvulas uretrales posteriores
12.5. Consideraciones éticas y orientaciones futuras
Referencias
CAPÍTULO 13 La multiómica en cánceres urológicos
13.1. Introducción
13.2. Monoómicas y biomarcadores en cánceres urológicos
13.2.1. Cáncer de vejiga
13.2.2. Cáncer de próstata
13.2.3. Cáncer de riñón
13.2.4. Cáncer de testículo
13.3. ¿Qué es la multiómica?
13.4. Enfoques multiómicos actuales en cánceres urológicos
13.4.1. Cáncer de vejiga
13.4.2. Cáncer de próstata
13.4.3. Cáncer de riñón
13.4.4. Cáncer de testículo
13.5. Integración de la multiómica y el aprendizaje automático
13.5.1. Cáncer de vejiga
13.5.2. Cáncer de próstata
13.5.3. Cáncer de riñón
13.6. Limitaciones
13.7. El futuro de la multiómica en los cánceres urológicos
13.8. Previsión
13.9. Conclusión
Referencias
CAPÍTULO 14 La IA en la cirugía
14.1. Introducción
14.2. Visión por computadora
14.3. Orientación, formación y evaluación quirúrgicas
14.4. Toma de decisiones
14.5. Retos y limitaciones
14.6. Conclusión
Agradecimientos
Divulgación de la inteligencia artificial
Referencias
CAPÍTULO 15 Lo último en tecnología y el futuro de la cirugía autónoma
15.1. Introducción
15.2. Los paradigmas de la cirugía moderna
15.2.1. Anestesia
15.2.2. Asepsia
15.2.3. Técnica laparoscópica
15.3. Evolución de la cirugía mínimamente invasiva
15.3.1. Cirugía abierta
15.3.2. Cirugía laparoscópica
15.3.3. Puerto único
15.3.4. Cirugía endoscópica transluminal por orificios naturales
15.3.5. No invasivo
15.4. La necesidad de la cirugía robótica autónoma: un nuevo paradigma quirúrgico
15.4.1. Limitaciones de la actual cirugía mínimamente invasiva y asistida por robot
15.4.2. Potencial de los robots quirúrgicos autónomos
15.4.3. Retos de la cirugía autónoma
15.5. Niveles de autonomía de los robots quirúrgicos
15.5.1. Sin autonomía
15.5.2. Asistencia robótica
15.5.3. Autonomía de las tareas
15.5.4. Autonomía supervisada (condicional)
15.5.5. Autonomía de alto nivel
15.5.6. Plena autonomía
15.6. Introducción a los métodos de la IA para lograr la autonomía total
15.7. Autonomía basada en la simulación y el aprendizaje por refuerzo
15.7.1. Introducción al aprendizaje por refuerzo
15.7.2. Función de valor
15.7.3. Función Q
15.7.4. Aprendizaje Q
15.7.5. Aprendizaje Q profundo
15.7.6. El aprendizaje en simulaciones
15.7.7. La brecha entre simulación y realidad
15.7.8. Aprendizaje por transferencia y datos sintéticos
15.7.9. Simuladores quirúrgicos
15.8. Autonomía por imitación
15.8.1. Introducción al aprendizaje por imitación
15.8.2. Clonación de comportamientos
15.8.3. Aprendizaje por refuerzo inverso
15.9. El futuro de los robots autónomos
Referencias
CAPÍTULO 16 La medicina reproductiva y la IA
16.1. Introducción
16.2. Inteligencia artificial, infertilidad masculina y medicina reproductiva: una visión general
16.3. Inteligencia artificial y análisis de semen
16.3.1. Morfología espermática
16.3.2. Motilidad espermática
16.3.3. Integridad del ADN
16.3.4. Seguimiento e identificación del esperma
16.4. La inteligencia artificial en las tecnologías de reproducción asistida
16.5. La inteligencia artificial y los modelos predictivos
16.6. Consideraciones éticas
Conflictos de intereses
Referencias
CAPÍTULO 17 El futuro de la IA en la urología
Índice alfabético
