オックスフォード、TrustedMDTを試験運用：がん治療計画を支援するMicrosoft Teamsに統合されたマルチエージェントAI

オックスフォード大学は、がん治療計画会議において医療専門家を支援するために設計されたマルチエージェントAIシステム「TrustedMDT」を発表しました。

テクノロジー企業Microsoftとの協力により開発されたこのAIツールは、Microsoft Teamsに統合され、オックスフォード大学病院NHS財団トラストで試験運用される予定であり、臨床現場でのリアルな腫瘍ボード環境におけるエージェンティックAIの最初の使用例の1つとなります。

英国における多職種腫瘍ボード会議では、放射線科医、病理医、外科医、腫瘍医が集まり、診断結果を検討し治療計画を策定します。しかし、症例数の増加により、専門家の対応能力に対する圧力が高まっています。

Cancer Research UKの調査によると、チームは各患者の検討に2分未満しか費やさないことが多く、重要な情報の欠落が7%のケースで遅延の原因となっており、これが治療スケジュール、研究機会、臨床医の業務負担に影響を及ぼす可能性があります。

TrustedMDTは、3つの連携するAIエージェントを通じてデータの統合と分析を自動化することで、これらの圧力に対処するように設計されました。

臨床要約エージェントは、放射線学、病理学、バイオマーカーデータを含む電子医療記録をレビューし、腫瘍特異的な簡潔なサマリーを生成します。がんステージングエージェントは国際的なステージング基準を使用して疾患の進行を評価し、治療計画エージェントは専門ガイドラインに沿ったエビデンスに基づく治療推奨を作成します。

これらのエージェントは、腫瘍ボードの意思決定の効率性と正確性を向上させることを目指しています。

オックスフォード大学病院がTrustedMDTを試験運用、腫瘍学腫瘍ボードの意思決定を支援

オックスフォード大学病院の腫瘍内科専門登録医であり主任研究員であるアンドリュー・ソルタン博士は、従来のチャットボットは腫瘍学の複雑さには不十分であり、階層的マルチエージェントシステムの開発を促したと説明しました。このアーキテクチャでは、各エージェントは特定のデータセットに焦点を当てたサブエージェントで構成され、関連ツールを装備しており、システムが臨床ガイドラインを通じて推論し、患者の病歴と推奨事項を照合してエラーを削減する必要があります。

オックスフォードチームは、医療エージェントオーケストレーターを使用してMicrosoft Teams内にこれらのカスタムエージェントを展開し、AIを既存の多職種腫瘍ボードワークフローに直接統合しました。

ソルタン博士は、このシステムは臨床プロセスを中断することなく支援するように設計されており、臨床医がリアルタイムで入力を提供し、AI生成された推奨事項の根拠を確認できる「デジタル協力者」として機能し、最終的な決定は人間の管理下に残ることを強調しました。

オックスフォード大学病院は、TrustedMDTの正確性、使いやすさ、技術的パフォーマンスを評価するための2段階のパイロット研究を実施する承認を受けました。第1段階では、匿名化されたがん症例を使用してAI出力を専門家の決定と比較し、第2段階では腫瘍ボード会議をシミュレートして、システムが現実的な臨床ワークフロー内で情報を要約し、議論を支援し、治療計画を作成する効果を評価します。臨床サポートはOUHの研修医によって提供されます。

OUHの最高デジタル責任者であるベン・アットウッド博士は、病院が確立されたガバナンスと情報セキュリティ基準を遵守しながら、MDTの準備と運用を強化するイノベーションの探求に取り組んでいると述べました。

MicrosoftのHealth and Life Sciencesコーポレートバイスプレジデントであるデビッド・アードマン氏は、マルチエージェントシステムを医療AI における新しいアプローチであると評し、臨床医がTeams内で専門エージェントと動的にやり取りして認知負荷を軽減し、意思決定支援を改善できると述べました。

検証されれば、TrustedMDTは専門家間のコミュニケーションを改善し、治療スケジュールを短縮し、臨床試験へのアクセスを拡大する可能性があります。このパイロット研究は、システムの潜在能力を実証し、さらなる技術開発を知らせ、臨床展開前により大規模な評価を導くためのエビデンスを生成する最初のステップを表しています。

Oxford Pilots TrustedMDT: Multi-Agent AI Integrated Into Microsoft Teams To Support Cancer Treatment Planningという投稿は、Metaverse Postに最初に掲載されました。