综述：人工智能在良性前列腺增生中的应用现状

这篇综述系统探讨了人工智能(AI)在良性前列腺增生(BPH)诊疗中的应用前景，涵盖疾病诊断(如MRI影像识别)、治疗预测(如药物反应评估)、手术优化(如LLMs辅助膀胱镜解读)和临床流程改进(如AI协理系统)等关键领域。文章指出当前AI在BPH领域仍处于起步阶段，亟需建立标准化模型验证体系。三位作者披露了与EditorAIPro等医疗AI企业的利益关联。

　　

Abstract
近年来人工智能(AI)在泌尿外科领域快速发展，但在良性前列腺增生(BPH)中的应用尚未形成体系。现有研究表明，AI技术在疾病诊断、治疗方案选择、手术优化和临床流程改进等方面展现出潜力，但需要更多研究验证其临床价值。标准化报告指南和外部验证是AI技术推广应用的前提条件。

Introduction
医疗AI应用正经历爆发式增长，在泌尿系统疾病领域尤为突出。AI不仅能减轻医务人员的重复性工作负担，更能拓展复杂临床目标的实现能力。本文聚焦AI在BPH诊疗中的最新研究进展，探讨该领域未来发展方向。

Diagnosis
AI辅助诊断是医疗AI最重要的应用场景之一。张等人开发的深度学习模型通过扩大MRI影像中肿瘤组织的感兴趣区域，显著提高了BPH与前列腺癌(PC)的鉴别诊断准确率。高团队则采用卷积神经网络优化前列腺MRI分割效果。这些技术突破为无创诊断提供了新思路。

Patient management
在个性化疾病管理方面，Tzelves团队运用无监督聚类AI模型分析不同手术方式(如经尿道前列腺汽化术与双极电切术)的患者选择标准。虽然模型未能建立明确的选择模式，但为精准医疗提供了数据支持框架。

Surgical optimization
手术优化领域取得多项创新成果：郭团队证实ChatGPT4和Claude 3.5等大语言模型(LLMs)能准确识别膀胱镜图像中的解剖特征和膀胱肿瘤，但对BPH的识别能力有待提升。陈团队开发的机器学习(ML)模型可实时预测经尿道前列腺切除术中的出血风险。

Prediction of treatment responses
Pham团队对比测试了多种ML模型预测药物治疗效果的能力，发现增强支持向量机在预测多沙唑嗪、非那雄胺及联合疗法疗效方面表现最优。这为临床用药决策提供了量化参考。

Optimization of clinical workflows
AI协理系统展现出革新临床工作流程的潜力。研究表明，基于GPT 4.0的聊天机器人回答BPH相关问题的准确性与泌尿科医师相当，且信息更全面、更具同理心，尤其受到接受过BPH治疗的患者青睐。

Conclusions
尽管AI在BPH领域展现出变革性潜力，但目前仍处于发展初期。要实现大规模临床应用，必须解决模型标准化报告和外部验证等关键问题。随着技术不断完善，AI有望成为泌尿外科诊疗体系的重要组成部