Oracle heeft de lancering aangekondigd van Oracle Life Sciences AI Data Platform, een nieuw platform dat gericht is op het verenigen van verspreide gegevens (van eigen, derde en openbare bronnen) en het toepassen van Generatieve Kunstmatige Intelligentie samen met ‘agent-achtige’ capaciteiten om processen te versnellen die variëren van onderzoek en ontwikkeling (R&D) tot klinische proeven, farmacovigilantie en commercialisatie.
De aankondiging vond plaats op 29 januari 2026 vanuit Austin (Texas), met een duidelijke boodschap: in de levenswetenschappen is de grote belemmering niet altijd het gebrek aan ideeën, maar vaak de verspreiding van gegevens en de moeilijkheid om deze om te zetten in bruikbare bewijzen binnen klinische en onderzoeksprocessen.
Een bekend probleem: kritische gegevens… maar verspreid en moeilijk te benutten
In de praktijk leven veel organisaties in de sector — farmaceutisch, medtech, CRO’s of onderzoekscentra — met een mozaïek aan informatie: interne databases, externe bronnen, openbare repositories, regelgevingdocumentatie, resultaten van studies, post-market veiligheidsgegevens… en natuurlijk klinische gegevens uit de ‘echte wereld’ die vaak te laat, incompleet of in incompatibele formaten aankomen.
Volgens Oracle maakt deze gebrek aan uniformiteit het interpretatie en correlatie van gegevens traag, kostbaar en soms moeilijk schaalbaar. Daarom richt het voorstel zich op het transformeren van het platform tot een laag van eenwording en automatisering die grote hoeveelheden gegevens kan voorbereiden voor onderzoek ondersteund door AI.
De kern van het platform: meer dan 129 miljoen longitudinale gedeïdentificeerde records
Een van de opvallendste punten van de aankondiging is de omvang van de ‘real-world’ dataset die Oracle aanbiedt: het platform integreert meer dan 129 miljoen longitudinale gedeïdentificeerde records afkomstig uit elektronische medische dossiers (EMR) via Oracle Health Real-World Data.
Oracle benadrukt dat deze cijfers worden berekend met verschillende identificatoren en mechanismen om duplicaten binnen hetzelfde zorgsysteem te verminderen, hoewel erop wordt gewezen dat een patiënt die door meerdere systemen is gegaan mogelijk meer dan één keer voorkomt. Met andere woorden: een enorme datahoeveelheid, met de gebruikelijke complexiteiten van grootschalige gezondheidsgegevens.
Wat brengt de ‘agent-achtige’ functionaliteit?
De term ‘agentisch’ is een van de modewoorden uit de sector, maar hier wordt het concreet toegepast: Oracle stelt de inzet voor van AI-agents ‘kant-en-klaar’ en de mogelijkheid voor elke organisatie om er eigen te bouwen, met als doel taken te automatiseren en analyse te begeleiden binnen door de gebruiker gedefinieerde grenzen.
In plaats van alleen dashboards of gesloten queries te bieden, belooft Oracle dat onderzoekers open vragen kunnen formuleren, en dat de agents:
- de intentie verduidelijken,
- helpen bij het genereren en verfijnen van hypotheses,
- analysevoorstellen doen voor beoordeling,
- en acties uitvoeren “binnen de gespecificeerde kaders”, met volledige zichtbaarheid op het data-linial.
In theorie zou dit teams in staat stellen om te schalen en onderzoekcycli te versnellen zonder verlies van traceerbaarheid, een punt dat bijzonder belangrijk is in gereguleerde omgevingen.
Toepassingsscenario’s: Van klinische studies tot indicatie-uitbreiding
Oracle noemt diverse scenario’s waarin haar platform van nut kan zijn, met speciale nadruk op gebieden waar datanalyse doorgaans intensief en traag is:
- Uitbreiding van indicaties (“label expansion”), waarbij bewijs wordt gezocht in verschillende populaties en uitkomsten.
- HEOR (Health Economics and Outcomes Research), groepsanalyses om klinische en economische impact te begrijpen.
- Synthetische controlegroepen, een steeds vaker toegepaste techniek om vergelijkers aan te vullen in bepaalde studietypen.
- Veiligheidsmonitoring uit diverse bronnen, essentieel voor farmacovigilantie en post-market surveillance.
- Ondersteuning bij regelgevende indieningen, met meer efficiëntie en flexibiliteit, aldus Oracle.
De onderliggende gedachte is dat, door data te integreren en AI gericht op onderzoek toe te passen, men actiegerelateerde resultaten kan dichterbij brengen voor teams die beslissingen nemen in kliniek, R&D en operatie.
Samenhang met Oracle’s strategie: platform + ecosysteem
De aankondiging past ook in het bredere verhaal van Oracle over een geïntegreerd ecosysteem. Het bedrijf legt uit dat dit platform ontworpen is om verbinding te maken met andere onderdelen uit haar portfolio, waaronder:
- Oracle Cloud Infrastructure (OCI),
- Oracle Life Sciences AI Application Suite,
- Oracle Fusion Cloud SCM en Oracle Fusion Cloud Sales (operaties en verkoop),
- en Oracle Health AI Application Suite.
Deze ‘plug-in’ aanpak is bedoeld om het platform niet als een geïsoleerd product te positioneren, maar als een gegevenskern waarop nieuwe mogelijkheden met minder obstakels kunnen worden uitgerold.
Volgende stap: SCOPE 2026 in Orlando
Als onderdeel van de lancering heeft Oracle aangekondigd aanwezig te zijn op de conferentie SCOPE (Summit for Clinical Ops Executives), dat plaatsvindt in Orlando (Florida) van 2 tot 5 februari 2026, waar het bedrijf haar voorstel zal presenteren op stand #1.506.
Veelgestelde vragen
Wat is Oracle Life Sciences AI Data Platform en voor wie is het bedoeld?
Het is een analytisch en dataverenigingsplatform met Generatieve Kunstmatige Intelligentie en agent-capaciteiten, gericht op organisaties in farmacie, medische apparaten, research en life sciences die hun R&D-, klinische, post-marketveiligheid- en commerciële processen willen versnellen.
Welke datatypes integreert het en wat is de kernwaarde van de aankondiging?
Het platform unifyt gegevens van klanten, externe bronnen en publieke datasets, met inbegrip van meer dan 129 miljoen longitudinale gedeïdentificeerde records uit elektronische medische dossiers via Oracle Health Real-World Data.
Hoe onderscheidt het zich van traditionele BI- of analyseplatforms?
Het omvat het gebruik van AI-agents die vragen met open aard kunnen beantwoorden, helpen hypotheses te vormen, analyses voor te stellen en binnen ‘kaders’ te opereren, met bijzondere aandacht voor traceerbaarheid en data-linialiteit, wat essentieel is in gereguleerde sectoren.
Voor welke gebruiksscenario’s is het het meest geschikt?
Oracle benadrukt toepassingen zoals farmacovigilantie, HEOR, synthesecontrolgroepen, regelgevende ondersteuning en het identificeren van kansen voor indicatiewijzigingen (label expansion), onder andere.
VIA: oracle