W najnowszym przeglądzie opublikowanym na łamach Frontiers in Oncology, zespół autorów z USA, Chin i Holandii analizuje najnowsze narzędzia AI w diagnostyce i leczeniu raka prostaty — od systemów klasy deep learning wspierających obrazowanie MRI, przez patologię cyfrową, po modele predykcyjne do kwalifikacji do aktywnego nadzoru.

Autorzy wskazują na główne zalety (personalizacja leczenia, eliminacja nadrozpoznawalności, optymalizacja zasobów) oraz kluczowe bariery wdrożeniowe: brak interoperacyjności, fragmentaryczność danych i niejednolite podejścia do walidacji klinicznej.

Znaczenie systemowe:
🔹 AI w uro‑onkologii to nie tylko szansa technologiczna, ale też realne ryzyko nierówności, jeśli nie powstaną krajowe standardy wdrażania AI w praktyce klinicznej.
🔹 Artykuł podkreśla konieczność tworzenia multidyscyplinarnych zespołów (urolog-radiolog-data scientist), które będą testować i adaptować AI lokalnie.
🔹 W kontekście nowego CE‑ML‑Mark i AI Act: modele AI powinny być traktowane jako wyroby medyczne klasy wysokiego ryzyka, co wymaga aktualizacji dokumentacji, rejestrów i polityk szpitalnych.

Opracowanie redakcyjne: Debaty Zdrowie
Źródło: Frontiers in Oncology, 25 listopada 2025