A mesterséges intelligencia szerepe az onkológiában és a gyógyszerkutatásban

A mesterséges intelligencia (MI) módszerei az orvosi kutatás és betegellátás egyik legdinamikusabban fejlődő területét képviselik. A modern képalkotó vizsgálatokból, omikai elemzésekből és elektronikus egészségügyi nyilvántartásokból származó nagyméretű adatkészletek lehetővé teszik olyan prediktív és döntéstámogató rendszerek alkalmazását, amelyek a hagyományos statisztikai eszközöknél pontosabb és következetesebb eredményeket nyújthatnak. Ez az áttekintés klinikai és kutató onkológusok számára kínál módszertani áttekintést az MI legfontosabb kapcsolódó területeiről: a radiológiai és patológiai képelemzésről, a biomarkeralapú kockázatbecslésről, a generatív és nagy nyelvi modellek gyakorlati alkalmazásairól, valamint a gyógyszerkutatásban alkalmazható terápiás hatásosságot és mellékhatásokat vizsgáló adatvezérelt megközelítésekről. Kiemeljük azokat a validált eszközöket és platformokat (például MONAI, Clara Train, QuPath), amelyek megbízhatóan támogathatják a diagnosztikát, az értelmezést vagy a betegút egyes lépéseit. Röviden áttekintjük a prediktív modellek korlátait, az interpretálhatóság szerepét, továbbá azokat a gyakorlati kockázatokat – mint a túlzott automatizáció vagy a generatív modellek bizonytalan extrapolációi –, amelyek fokozott körültekintést igényelnek. A cél egy olyan módszertani keret felvázolása, amely segíti a klinikusokat az MI-alapú eszközök értékelésében és validáció által megalapozott alkalmazásában.

A cikk teljes terjedelmében a Klinikai Onkológia folyóirat 2026/1. lapszámában olvasható.