Deze presentatie biedt een overzicht van de actuele stand van zaken op het gebied van AI in radiotherapie. Er wordt aandacht besteed aan de mogelijkheden en beperkingen van AI, inclusief een overzicht van commerciële oplossingen en de onderzoeksstatus op basis van recente literatuur en internationale congressen (ESTRO, ASTRO, AAPM, MRinRT, MICCAI). Het doel is een helder beeld te geven van zowel klinische toepassingen als onderzoeksperspectieven, zodat deelnemers inzicht krijgen in huidige en toekomstige trends.

Korte bio:

Matteo is deeltjesfysicus, universitair docent en klinisch fysicus aan de Radiotherapie-afdeling van het UMC Utrecht, gespecialiseerd in de klinische toepassing van deep learning in adaptieve radiotherapie. Hij promoveerde aan het UMC Utrecht op MR-only radiotherapie voor prostaatkanker binnen de Computational Imaging Group en is sinds 2017 betrokken bij de ontwikkeling van AI-modellen voor onderzoek en klinisch gebruik. Daarnaast is hij oprichter van DLinRT.eu en organisator van internationale Grand Challenges, waaronder SynthRAD2023, SynthRAD2025, TrackRAD2025.