{"id":36796,"date":"2026-05-20T10:34:24","date_gmt":"2026-05-20T10:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=36796"},"modified":"2026-05-20T10:34:24","modified_gmt":"2026-05-20T10:34:24","slug":"machine-learning-in-pharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-pharma\/","title":{"rendered":"Machine learning in de farmaceutische industrie: een gids voor de AI-revolutie van 2026"},"content":{"rendered":"

Korte samenvatting:<\/b> Machine learning transformeert de farmaceutische ontwikkeling door de ontdekking van nieuwe geneesmiddelen te versnellen, het ontwerp van klinische studies te verbeteren en de besluitvorming door regelgevende instanties te versterken. Nu de FDA en EMA in 2026 gemeenschappelijke AI-principes vaststellen, voorspellen ML-modellen geneesmiddelinteracties, optimaliseren ze formuleringen en identificeren ze pati\u00ebntengroepen met een ongekende nauwkeurigheid. Er blijven echter uitdagingen bestaan op het gebied van datakwaliteit, transparantie van modellen en het succespercentage van fase I tot goedkeuring (gemiddelde in de sector) van ongeveer 8-101 TP3T, dat ML juist wil verbeteren.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

De farmaceutische industrie staat op een kruispunt. De ontwikkeling van geneesmiddelen kost traditioneel meer dan een miljard dollar en beslaat 10 tot 15 jaar van uitputtende trials en fouten. Ondanks deze enorme investeringen ligt het algehele succespercentage van fase I klinische studies tot FDA-goedkeuring gemiddeld rond de 8 tot 101 miljoen (met lagere percentages in gebieden met een hoog uitvalpercentage zoals oncologie). Dit cijfer is gebaseerd op geaggregeerde analyses van de industrie over tienduizenden geneesmiddelen.<\/span><\/p>\n

Machine learning biedt een fundamenteel andere aanpak. Door algoritmen te leren patronen te herkennen in miljoenen datapunten, kunnen farmaceutische onderzoekers in elke fase slimmere beslissingen nemen \u2013 van het identificeren van veelbelovende moleculaire structuren tot het voorspellen welke pati\u00ebnten op een behandeling zullen reageren.<\/span><\/p>\n

En het regelgevingslandschap heeft zich hierop aangepast. Op 14 januari 2026 hebben het EMA en de FDA gezamenlijk tien principes vastgesteld voor goede praktijken op het gebied van kunstmatige intelligentie gedurende de gehele levenscyclus van geneesmiddelen. Dit is de eerste keer dat wereldwijde regelgevende instanties overeenstemming hebben bereikt over AI-standaarden voor de ontwikkeling van geneesmiddelen.<\/span><\/p>\n

Maar er is iets belangrijks om te weten: niet alle ML-toepassingen leveren evenveel waarde op. Sommige modellen blinken uit in het nauwkeurig voorspellen van interacties tussen geneesmiddelen en hun doelwitten met behulp van reinforcement learning. Andere modellen presteren juist minder goed dan eenvoudige basismodellen wanneer ze met nieuwe verbindingen te maken krijgen.<\/span><\/p>\n

Inzicht in machinaal leren in de farmaceutische context<\/span><\/h2>\n

Machine learning verwijst naar algoritmen die hun prestaties verbeteren door ervaring in plaats van door expliciete programmering. In de farmaceutische industrie betekent dit systemen die leren om eigenschappen van geneesmiddelen te voorspellen, ziektepatronen te identificeren of formuleringen te optimaliseren door duizenden eerdere voorbeelden te analyseren.<\/span><\/p>\n

De FDA definieert kunstmatige intelligentie (AI) als "een machinegebaseerd systeem dat, voor een gegeven reeks door mensen gedefinieerde doelstellingen, voorspellingen, aanbevelingen of beslissingen kan doen die van invloed zijn op re\u00eble of virtuele omgevingen." Deze systemen nemen gegevens waar, abstraheren deze tot modellen door middel van geautomatiseerde analyse en gebruiken modelinferentie om uitvoerbare opties te formuleren.<\/span><\/p>\n

Drie kernbenaderingen van machine learning domineren farmaceutische toepassingen:<\/span><\/p>\n