Microsoftは、がん治療計画の複雑なプロセスを合理化するために設計された新しいAI駆動のオーケストレーションシステムを導入しました。 Azure AI Foundryエージェントカタログを通じて利用可能なヘルスケアエージェントオーケストレーターは、特別なAIエージェントを集めて、イメージングやゲノミクスから臨床ノート、病理学まで、マルチモーダル医療データの分析を支援します。
がんのケアは、多くの場合、学際的な腫瘍板に依存します。専門家は、患者の医療記録を深くレビューして、個別化された治療計画を開発します。実証済みの利点にもかかわらず、これらのボードはリソース集約的であり、世界中の患者の1％未満、マイクロソフトが利用可能です 言う。新しいシステムは、エージェントAIまたはテーラード出力を推論、分析、生成できる複数の協力AIシステムを使用して、腫瘍ボードプロセスの一部を自動化することにより、それを変更することを目的としています。
オーケストレーターは、汎用とドメイン固有のエージェントを調整して、通常数時間かかるタスクをサポートします。エージェントは、イメージング、病理学のスライド、およびEHRデータをレビューおよび要約し、標準的なガイドラインに基づいてがん段階を評価し、関連する臨床試験を特定し、現在の医学研究を使用可能な報告に合成することができます。これらのツールは、Microsoftチーム、Word、およびより広範なMicrosoft 365スイートなど、臨床医にすでに馴染みのあるプラットフォームに統合されています。
「スタンフォード医学は年間4,000人の腫瘍委員会患者を見ており、私たちの臨床医は今日（AzureのGPTのPHI安全なインスタンスを介して）腫瘍委員会の会議でモデル生成の要約をすでに使用しています。新しいヘルスケアエージェントオーケストレーターは、断片化を削減することで断片化することで時間を節約することでこの既存のワークフローを合理化する力を持っています。試験の適格性基準、治療ガイドライン、および実世界の証拠は、医療エージェントオーケストレーターを使用して、がん患者の実世界のケアのために使用される最初の生成AIエージェントソリューションを構築する可能性をさらに研究することに興奮しています」 ブログ。
ボンネットの下で、Microsoftのシステムは次のようなコンポーネントに依存しています セマンティックカーネル、AIエージェントを構築するための軽量のオープンソース開発キット、および Magent-one、リードエージェントが他の人にファイルナビゲーションやコード実行などの特殊なタスクを処理するように指示するマルチエージェントフレームワーク。異なる薬剤はそれぞれ、臨床ワークフローの特定の部分を処理します。患者の歴史エージェントは年代順の医療タイムラインを編集し、放射線科と病理学のエージェントは、2番目の読み取りと複雑な解釈のイメージングデータを分析します。他の薬剤は、AJCCガイドラインを使用してがんの病期分類を支援し、NCCN基準に基づいた治療計画を提案し、一致する臨床試験の特定、医学研究の要約を支援します。レポートエージェントは、学際的な会議で使用するためにすべてを構造化されたドキュメントにまとめます。
Paige.aiは、プラットフォームと統合した最初の外部企業の1つであり、名前付きの病理学エージェントを提供します アルバ それは、全体的な画像を解釈し、腫瘍グレードと形態に関する洞察を提供することができます。この相互運用性は、オーケストレーターの設計の中心であるため、サードパーティのツールはAPIとMicrosoftのモデルコンテキストプロトコルを介して接続できます。
Microsoftの長期的なビジョンは、これらのツールを腫瘍ボードを超えて拡張し、医療開発者がカスタムエージェントを構築およびテストして臨床ワークフローに統合できるようにすることです。 AIをすでに使用しているツールに埋め込むことにより、同社は精密医療へのアクセスを民主化し、世界中の患者がパーソナライズされたケアをよりアクセスしやすくすることを望んでいます。
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