Kunstmatige intelligentie dringt door tot oncologie – en verandert alles
In de wereld van kankeronderzoek ontstaat een nieuwe drijvende kracht: kunstmatige intelligentie (AI). Waar voorheen diagnoses, geneesmiddelenonderzoek en behandelkeuzes grotendeels leunden op eindeloze handmatige analyse en klassieke methoden, dient zich nu een digitale revolutie aan.
Slimmere geneesmiddelontwikkeling
Onderzoekers gebruiken AI om nieuwe biomarkers te ontdekken — signalen in het lichaam die aangeven welke patiënten baat zullen hebben bij welke therapieën. Dankzij dit vermogen kan AI geneesmiddelenonderzoek versnellen, klinische proeven optimaliseren en de kans vergroten dat een behandeling écht werkt voor een individuele patiënt.
|
Artificial Intelligence in Cancer Drug Discovery in 2025 - OncoDailyDiscover how Artificial Intelligence in Cancer Drug Discovery accelerates target identification, drug design, biomarkers, and clinical trials. |
Oncoscope-AI: pionier in snellere toegang
Een opvallend voorbeeld is Oncoscope-AI, opgericht door Anna Forsythe. Haar team streeft ernaar de oncologiezorg te hertekenen: sneller, nauwkeuriger en adaptiever. Met AI-modellen wil Oncoscope de stap van ontdekking naar klinische toepassing inkorten — zodat patiënten eerder kunnen profiteren van nauwkeurig afgestemde behandelingen.
Smarter Oncology, Faster Access: How Anna Forsythe and Oncoscope-AI Are Reengineering Cancer Care | Entrepreneur
|
Klinische praktijk onder invloed
Artsen rapporteren dat AI al nu een rol speelt in hun werk: bijvoorbeeld bij het interpreteren van beeldmateriaal, het voorspellen van behandelrespons en het minimaliseren van bijwerkingen. Zo verloopt de kankerbehandeling in sommige centra sneller, preciezer en meer gepersonaliseerd.
AI Is Already Aiding Clinical Practice Across the Cancer Care Continuum | OncLiveClinicians spanning a spectrum of cancer subtypes discuss how they are currently using artificial intelligence in their daily practice. |
Kansen én uitdagingen
Toch is de opmars van AI geen ononderbroken triomftocht. Belangrijke obstakels zijn:
- vertrouwdheid en acceptatie bij artsen en zorginstellingen
- het valideren van AI-modellen via rigoureuze klinische studies
- zorgen rond privacy, bias en eerlijk gebruik van medische data
- de kloof tussen proof-of-conceptmodellen en implementatie in de praktijk
Blik op de toekomst
Analisten verwachten dat 2025 een kanteljaar wordt voor AI in precisie-oncologie. Nieuwe platforms zullen uitgroeien tot integraal onderdeel van kankerzorg – diagnosticerend, voorspellend en behandelend. De hoop: betere uitkomsten, kortere wachttijden en meer behandelmogelijkheden voor patiënten.
