Ik had net het genoegen om geïnterviewd te worden door @Nature over de opkomst van AI in digitale pathologie. Met toenemende werkdruk en wereldwijde tekorten aan pathologen, wendt het veld zich tot AI niet als een luxe, maar als een noodzaak. Volledig artikel: In het artikel bespreek ik hoe recente vooruitgangen in fundamentmodellen zoals UNI-2 en CONCH de mogelijkheden in kankerdiagnostiek herdefiniëren. Getraind op honderden miljoenen pathologie-patches, gaan deze modellen verder dan classificatie: ze maken moleculaire subtyping, bijschriftgeneratie en zelfs zero-shot inferentie mogelijk. Maar terwijl de hype echt is, zijn de uitdagingen dat ook. Cross-site generalisatie, gebrek aan externe validatie en regelgevende obstakels blijven belangrijke barrières. We moeten investeren in robuuste benchmarking, multi-institutionele proeven en betrouwbare modelontwerpen om ervoor te zorgen dat AI echt de klinische beoordeling ondersteunt - niet vervangt. Digitale pathologie is niet de toekomst - het is er al. Laten we het veilig, schaalbaar en rechtvaardig maken. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT