微软推出代理人工智能工具简化癌症治疗，助力医疗行业创新发展
癌症治疗通常依赖于多学科肿瘤委员会，这是一种在癌症治疗中广泛应用的协作医疗模式。专家们在那里深入审查患者的医疗记录，以制定个性化的治疗计划。微软表示，尽管这种模式已被证明具有优势，但它们是资源密集型的，全球只有不到1%的患者可以使用。新系统旨在通过使用代理AI或多个可以推理、分析和生成定制输出的协作AI系统来自动化肿瘤委员会过程的一部分，从而改变这一现状。
编排器协调通用和特定于域的代理，以支持通常需要数小时的任务。代理人可以回顾和总结成像、病理切片和EHR数据，根据标准指南评估癌症分期，确定相关临床试验，并将当前的医学研究综合为可用的报告。这些工具集成到临床医生已经熟悉的平台中，包括Microsoft Teams、Word和更广泛的Microsoft 365套件。
早期采用者包括斯坦福医疗保健、约翰·霍普金斯大学、普罗维登斯医疗系统旗下的基因组学研究与临床应用机构和威斯康星大学麦迪逊分校的附属综合医疗系统。在斯坦福大学，临床医生在肿瘤委员会会议上使用基础模型生成的总结。斯坦福医疗保健公司首席信息官Mike Pfeffer博士描述了他的组织如何使用编排器来减少碎片化，并利用以前难以使用的数据：
Pfeffer在一篇微软博客中分享道：“斯坦福医学院每年接待4000名肿瘤患者，我们的临床医生已经在今天的肿瘤委员会会议上使用模型生成的摘要（通过Azure上GPT的PHI安全实例）。新的医疗代理协调器有能力通过减少碎片（通过避免复制列表节省时间）来简化现有的工作流程，并能够从具有挑战性的数据元素中呈现新的见解。如试验资格标准、治疗指南和现实世界的证据。斯坦福医疗保健院很高兴能够进一步研究使用医疗代理协调程序为癌症患者构建第一个用于现实世界护理的生产环境中的生成人工智能代理解决方案的潜力。”。
在幕后，微软的系统依赖于Semantic Kernel（语义内核）和Magentic One等组件，Semantic Kernel是一个轻量级的开源开发工具包，用于构建人工智能代理，Magentic One是一个多代理框架，在这个框架中，主代理指导其他人处理文件导航和代码执行等专门任务。不同的代理分别处理临床工作流程的特定部分。患者病史代理编译按时间顺序排列的医疗时间线，而放射学和病理学代理分析成像数据进行二次读取和复杂解释。其他药物使用AJCC指南协助癌症分期，建议基于NCCN标准的治疗计划，确定匹配的临床试验，并总结医学研究。然后，报告代理将所有内容整合到结构化文档中，以供多学科会议使用。
Paige.ai是首批与该平台整合的外部公司之一，提供了一种名为Alba的病理学试剂，可以解释整个载玻片图像，并提供有关肿瘤分级和形态的见解。这种互操作性是编排器设计的核心，它允许第三方工具通过API和微软的模型上下文协议进行连接。
微软的长期愿景是将这些工具扩展到肿瘤委员会之外，使医疗保健开发人员能够构建和测试定制代理，以集成到临床工作流程中。通过将人工智能嵌入到供应商已经使用的工具中，该公司希望使精准医疗的普及，并使世界各地的患者更容易获得个性化护理。
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