Hoe AI diagnose, medicijnontdekking en patiëntenzorg in 2026 verandert

Kunstmatige intelligentie is nu ingebouwd in meer dan 1.600 medische apparaten die voor de Amerikaanse markt zijn goedgekeurd, en is uitgebreid van het lezen van scans tot het ontwerpen van geheel nieuwe medicijnmoleculen. In juli 2026 voerde Insilico Medicine rentosertib — een verbinding waarvan het biologische doel en de chemische structuur beide door AI-software zijn gegenereerd — in een fase III-onderzoek bij 320 patiënten voor idiopathische longfibrose, een longziekte met weinig behandelingsopties. Tegelijkertijd werken mondiale gezondheidsinstanties nog steeds uit hoe systemen moeten worden gereguleerd die steeds meer diagnose- en behandelingsbeslissingen bepalen.

Waar AI al werkt: afbeeldingen lezen

De Amerikaanse Food and Drug Administration (FDA) stelt dat zij meer dan 1.600 met AI uitgeruste medische apparaten voor de Amerikaanse markt heeft goedgekeurd, volgens de eigen trackingpagina van het agentschap, laatst bijgewerkt op 22 september 2026. Voorbeelden die de FDA noemt zijn software die huidafwijkingen op kanker scant, diabetische retinopathie van retinafoto's detecteert, de waarschijnlijkheid van een hartaanval op basis van sensorgegevens schat, en insulinedosering op basis van glucosemeterwaarden automatiseert.

Een analyse van FDA 510(k)-goedkeuringen uit 2025 door regelgevingsconsultancy Innolitics toonde aan dat radiologie het grootste deel van de AI/ML-apparaatgoedkeuringen van dat jaar voor zijn rekening nam, met in totaal 295 goedkeuringen voor 221 verschillende fabrikanten en een mediane beoordelingstijd van 142 dagen. De meest voorkomende categorie was radiologische geautomatiseerde detectiesoftware, die alleen al meer dan een kwart van alle goedkeuringen in 2025 uitmaakte, volgens de analyse.

Cardiologie, neurologie en orthopedie bleven in 2025 ver achter op radiologie, en specialismen zoals anesthesiologie en klinische chemie hadden elk minder dan 2 procent van de goedkeuringen, volgens dezelfde analyse.

AI ontwerpt medicijnen, niet alleen screent die

Buiten diagnose wordt AI-software nu gebruikt om nieuwe medicijndoelen voor te stellen en de moleculen te ontwerpen die daarop aangrijpen, een stap verder dan eerdere toepassingen van computers om bestaande verbindingen simpelweg sneller te screenen. Insilico Medicine, een biotechnologiebedrijf gebaseerd in Hongkong, zegt dat zijn PandaOmics-platform het eiwit TNIK als ziektedoel heeft geïdentificeerd en zijn Chemistry42-platform een kandidaatmolecuul, nu rentosertib genoemd, voor idiopathische longfibrose heeft gegenereerd. Het bedrijf zegt dat het ontdekkingspad werd beschreven in een artikel in Nature Biotechnology.

In een gerandomiseerde, placebogecontroleerde fase IIa-studie zagen patiënten die de hoogst geteste dosis rentosertib (60 mg eenmaal daags) namen een verbetering van de longfunctie, gemeten als geforceerde vitale capaciteit, van gemiddeld 98,4 milliliter gedurende 12 weken, vergeleken met een gemiddelde afname van 20,3 milliliter in de placebogroep, volgens Insilico Medicine's eigen aankondiging van de resultaten, die het bedrijf zegt ook in Nature Medicine zijn gepubliceerd.

Op 7 juli 2026 zei Insilico dat het een fase III-onderzoek van rentosertib begon: een gerandomiseerde, dubbel-blind, placebogecontroleerde studie met 320 patiënten in 47 centra in China gedurende 52 weken. Het primaire eindpunt is het jaarlijkse afnamtempo van geforceerde vitale capaciteit, met tijd tot eerste ziekteprogressiegebeurtenis als belangrijke secundaire maat, zei het bedrijf.

Geen door AI ontworpen medicijn heeft nog goedkeuring van de FDA of enige andere regelgever ontvangen, en de verbeteringen van rentosertib voor longfunctie in de fase IIa-studie werden door het bedrijf zelf gekarakteriseerd als secundaire, verkennende eindpunten in plaats van de primaire veiligheidsdoelstelling van de studie. Industrieanalisten aangehaald in de analysesite IntuitionLabs telden meer dan 170 door AI ontdekte medicijnprogramma's in klinische ontwikkeling in begin 2026, omhoog van ongeveer twee dozijn eind 2023, hoewel IntuitionLabs opmerkte dat de cijfers tussen analisten verschillen omdat er geen enkel gezaghebbend, door de regering onderhouden register van dergelijke medicijnen bestaat en elke analist zijn eigen classificatiecriteria toepast.

Regelgevers schrijven nog steeds de regels

De Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) publiceerde op 18 januari 2024 richtlijnen voor ethiek en bestuur voor grote multimodale AI-modellen in gezondheid, met meer dan 40 aanbevelingen voor overheden, ontwikkelaars en gezondheidswerkers. De richtlijnen stellen dat slechte kwaliteit of bevooroordeelde trainingsgegevens onnauwkeurige of onvolledige gezondheidsinformatie kunnen opleveren, en dat gezondheidswerkers het risico lopen om in 'automatiseringbias' te vervallen door AI-outputs te veel te vertrouwen of besluiten op ongepaste wijze aan AI-systemen te delegeren.

• Bevooroordeelde of slechte trainingsgegevens kunnen de resultaten scheeftrekken naar ras, etniciteit, geslacht, genderidentiteit of leeftijd
• Automatiseringbias: gezondheidswerkers kunnen AI-fouten over het hoofd zien of besluiten op ongepaste wijze delegeren
• Cybersecurity-gaten zouden patiëntgegevens bloot kunnen stellen of vertrouwen in AI-systemen kunnen ondermijnen
• Goed presterende AI-hulpmiddelen kunnen voornamelijk toegankelijk blijven voor welgestelde gezondheidssystemen, waardoor mondiale gaten in zorg groeien

WHO Chief Scientist Jeremy Farrar zei op het moment van de bekendmaking van de richtlijnen dat generatieve AI-technologieën de gezondheidszorg alleen konden verbeteren als ontwikkelaars, regelgevers en gebruikers de bijbehorende risico's identificeerden en volledig in aanmerking namen.

Wat nog niet is gebeurd

Verschillende mijlpalen die soms met AI in geneeskunde worden geassocieerd, hebben niet plaatsgevonden. Geen volledig door AI ontworpen medicijn heeft ergens regelgevingsgoedkeuring verkregen, en de richtlijnen van de WHO waarschuwen expliciet dat ongelijke toegang tot de meest capabele AI-systemen de gaten kunnen vergroten in plaats van verkleinen tussen goed uitgeruste en onderuitgeruste gezondheidssystemen. Voorlopig blijft AI's duidelijkste voetafdruk in geneeskunde diagnostische beeldvorming, waar regelgevers de langste goedkeuringsgeschiedenis hebben, terwijl zijn rol bij het creëren van nieuwe medicijnen zich verplaatst van laboratoriumbewijsvoering naar grotere menselijke onderzoeken.