Evaluación de Modelos de Inteligencia Artificial de Gran Escala para Diagnóstico y Tratamiento en Casos del Mundo Real: Estudio Retrospectivo Multicéntrico

Criterios de inclusión:

• Los datos de los casos proceden de los cuatro hospitales participantes en el estudio, con registros de diagnóstico y tratamiento completos y auténticos.
• Los pacientes deben tener 18 años o más, sin restricciones de género.
• Historial médico completo, incluyendo la siguiente información básica: datos básicos del paciente, antecedentes de la enfermedad actual, antecedentes médicos previos, exploración física y exámenes complementarios (incluyendo pruebas de laboratorio y de imagen).
• Un diagnóstico al alta y un plan de tratamiento claros (incluyendo medidas terapéuticas y seguimiento).
• Los historiales médicos han sido archivados, con información objetiva y precisa que no ha sido alterada.
• El paciente o su representante legal ha proporcionado el consentimiento informado, aceptando el uso de sus datos médicos anonimizados para el análisis de investigación.

Criterios de exclusión:

• Historiales médicos con información significativamente incompleta, como detalles clínicos clave (antecedentes de la enfermedad actual, registros de diagnóstico o tratamiento, etc.).
• Casos en los que el diagnóstico o el plan de tratamiento no están claros, o en los que el tratamiento no se ha completado totalmente para un diagnóstico inicial.
• Casos en los que el diagnóstico principal no es urológico.
• Casos con errores importantes o inconsistencias en los registros que puedan afectar a una evaluación posterior.
• Historiales médicos en formatos especiales o imágenes que no sean legibles (por ejemplo, notas manuscritas, documentación no estándar).
• Pacientes que no han firmado el formulario de consentimiento informado o que se niegan a permitir que sus datos médicos se utilicen para investigación.