MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1186/s13045-026-01823-5

Медицинская библиотека · Journal of hematology & oncology · 2026

Emerging artificial intelligence advances in oncology: latest updates from the 2026 AACR annual meeting.

Li Yan-Ruide, Shao Zhengyao, Nan Haochen

Conference ProceedingsПисьмо в редакциюПеревод в очереди

Аннотация

Advances presented at the 2026 American Association for Cancer Research (AACR) Annual Meeting highlight a shift from standalone artificial intelligence (AI) models to integrated, agentic systems across oncology. Platforms such as Synapse enable large-scale data coordination, supporting interoperable and reproducible research. Building on this foundation, conversational and multi-agent AI tools (e.g., DrBioRight, GP CoPilot, Isabl AI Agent) allow natural language interaction with multimodal cancer data, lowering technical barriers. Agentic frameworks for real-world data (RWD) transformation, including clinical document abstraction, cohort extraction, and social determinants of health (SDOH) analysis, demonstrate high accuracy and scalability, while self-critical systems improve reliability. Clinically, AI shows growing impact through validated imaging biomarkers, enhanced trial matching, and scalable cohort identification. In parallel, multi-agent systems are accelerating therapeutic discovery, including CAR-T development and immunotherapy target identification. Collectively, these advances position AI as an active, collaborative partner in cancer research and precision oncology.

Для цитирования: Li Yan-Ruide, Shao Zhengyao, Nan Haochen. Emerging artificial intelligence advances in oncology: latest updates from the 2026 AACR annual meeting.. Journal of hematology & oncology. 2026. DOI: 10.1186/s13045-026-01823-5.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.