每天，全球有数千人被诊断出患有癌症。每个病例都是独特的，有数百种不同的肿瘤亚型，需要涉及新药物、临床试验和设备疗法的治疗方案。因此，领先的癌症中心严重依赖多学科肿瘤委员会，即由放射科医生、病理学家、外科医生、肿瘤学家、遗传咨询师和其他专家组成的专门会议，在这些会议上，他们对大量患者数据和参数进行复杂的分析，以制定个性化的护理计划。
美国临床肿瘤学会（ASCO）最近的一项研究发现，医生每名患者要花费1.5到2.5小时仔细审查影像、病理切片、临床记录和基因组数据。在这种情况下，代理AI具有极大的潜力来减少管理摩擦并改变医疗服务的提供方式。
在本月早些时候的Microsoft Build 2025大会上，斯坦福医疗中心首席数据官Nigam Shah讨论了代理AI重新定义医疗保健的能力，尤其是在肿瘤学领域。他说，医生们现在被医学中的行政任务压得喘不过气来，这导致了职业倦怠。“再加上医学知识每60到70天翻一番，所以很难跟上医学文献的步伐。”他补充道。
Shah还解释说，如今医生们花太多时间在不做医疗决策的事情上，他们希望通过自动化、软件开发和代理AI来改变这一状况。“这个新的代理时代代表了一个机会，可以开始消除一些未区分的工作，比如寻找合适的临床试验、查阅正确的参考文献以及整理来自不同来源和类型的数据。”他认为，他和他的团队在医疗生态系统内处理软件应用管理的方式是与众不同的。
“大多数医疗机构和公司都使用Windows，因为他们熟悉并信任它。”他说，“这就是为什么我们致力于基于此构建一个强大的用例，通过专门的多模态AI代理来推动新的能力。”为此，他们依靠微软及其在Azure AI Foundry Agent目录中找到的医疗代理协调器。
重塑明天的医疗保健
医疗代理协调器包括预配置的代理以及开源定制选项，使开发人员和研究人员能够协调多学科和多模态的医疗数据工作流程，如肿瘤委员会。它还简化了将这些功能部署到诸如Microsoft Teams和Word等医疗企业生产力工具的过程。
总的来说，模块化推理器和专门的多模态AI代理协同工作，可以在几小时内完成原本需要数小时的任务，有效地以个性化、尖端的AI补充临床专家。通过整合最新的微软功能，医疗代理协调器可以处理从影像和病理到基因组数据和电子健康记录（EHR）临床记录的各种类型健康数据的分析和推理。每个代理都配备了来自Azure AI Foundry的高级AI模型，这些模型结合了通用推理能力和特定于医疗模式的模型，以生成基于多模态临床数据的可操作见解。
斯坦福医学院目前每年服务4,000名肿瘤委员会患者，其医生已经在使用基础模型生成的摘要，并通过Azure上的安全GPT Phi实例在会议中使用。“新的医疗代理协调器有能力通过减少碎片化和启用以前难以搜索的数据元素（如临床试验资格标准、治疗指南和真实世界证据）的新见解来简化现有工作流程。”Shah说，这样可以缩短工作量，从而降低照顾癌症患者的医护人员的职业倦怠和过载率。
“斯坦福医疗中心很兴奋能继续探索医疗代理协调器的潜力，开发第一个在生产环境中用于实际癌症患者护理的生成式AI代理解决方案。”他说。
加速护理团队的创新
随着临床护理复杂性的增加，医疗代理协调器使开发人员能够自信地应对代理AI加速时代，与临床医生合作，并普及精准医疗工具。初始框架旨在支持肿瘤委员会，但最终愿景是赋予医疗和生命科学开发人员在代理AI如何更广泛地影响临床医生和患者方面的能力，为整个医疗生态系统的多学科护理团队提供实时支持。
对于Shah来说，肿瘤委员会只是众多技术可以帮助的例子之一。“医生们最常问的问题是其他类似患者的情况如何。”他说，“现在有一个基于AI的代理能够分析样本，辨别参数，并得出结论。不仅我们有技术帮助我们完成繁重的工作，而且它还能在更大范围内提供巨大的附加值。”
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