PwC har presenterat konkreta exempel på hur maskininlärning redan används för att förutsäga risken för återfall hos barn med cancer. Genom att analysera stora mängder kliniska data, inklusive genetiska profiler, behandlingshistorik och laboratorievärden, kan algoritmer identifiera mönster som indikerar en hög sannolikhet för återfall tidigare än traditionella metoder. Detta möjliggör snabbare och mer riktade interventioner, vilket kan förbättra överlevnad och minska onödig behandling. PwC pekar också på att samma teknik kan överföras till andra kliniska områden, såsom kroniska sjukdomar och postoperativ återhämtning, där tidig riskbedömning är kritisk. Företaget betonar vikten av att integrera AI i befintliga vårdsystem med tydliga regelverk och etiska riktlinjer för att säkerställa patienternas integritet och datasäkerhet.

Vad innebär detta för svensk vård? Svensk barncancervård kan dra nytta av dessa modeller genom att samarbeta med nationella databaser och universitet för att bygga lokala prediktiva verktyg. Ett tidigt varningssystem skulle kunna minska väntetider för återfallskontroller och frigöra resurser på onkologiska avdelningar. För att lyckas krävs investering i datainfrastruktur, utbildning av klinisk personal i AI‑tolkning samt tydliga riktlinjer från Socialstyrelsen för att skydda patientdata.