牛津試點 TrustedMDT:整合至 Microsoft Teams 的多代理 AI,支援癌症治療規劃

牛津大學推出 TrustedMDT,這是一套多代理 AI 系統,旨在協助醫療專家進行癌症治療規劃會議。 

此 AI 工具與科技公司 Microsoft 合作開發,已整合至 Microsoft Teams,並將在牛津大學醫院 NHS 基金信託試行,代表著代理 AI 首次應用於臨床真實腫瘤委員會環境之一。

英國的多學科腫瘤委員會會議匯集放射科醫師、病理學家、外科醫師和腫瘤科醫師,共同審查診斷結果並制定治療計畫。然而,不斷增加的病例量正對專家能力造成日益增加的壓力。 

英國癌症研究中心的研究顯示,團隊討論每位患者的時間通常少於兩分鐘,關鍵資訊缺口導致 7% 的病例出現延誤,這可能影響治療時程、研究機會和臨床醫師工作量。

TrustedMDT 的設計目的是透過三個協調的 AI 代理自動化數據綜合和分析來應對這些壓力。 

臨床摘要代理審查電子健康記錄——包括放射學、病理學和生物標記數據——以生成簡明的腫瘤特定摘要。癌症分期代理使用國際分期標準評估疾病進展,而治療規劃代理則產生符合專業指南的循證治療建議。 

這些代理共同致力於提升腫瘤委員會決策的效率和準確性。

牛津大學醫院試行 TrustedMDT,協助腫瘤科腫瘤委員會決策

牛津大學醫院腫瘤內科首席研究員兼專科註冊醫師 Andrew Soltan 博士解釋,傳統聊天機器人不足以應對腫瘤學的複雜性,因此促使開發階層式多代理系統。在此架構中,每個代理由專注於特定數據集的子代理組成,並配備相關工具,要求系統透過臨床指南進行推理,並根據患者病史交叉檢查建議以減少錯誤。

牛津團隊使用醫療保健代理協調器在 Microsoft Teams 內部署這些客製化代理,將 AI 直接整合至現有的多學科腫瘤委員會工作流程中。 

Soltan 博士強調,該系統旨在不中斷地支援臨床流程,作為「數位協作者」,允許臨床醫師即時提供意見並審查 AI 生成建議背後的理由,最終決策仍由人類掌控。

牛津大學醫院已獲准進行兩階段試驗研究,以評估 TrustedMDT 的準確性、可用性和技術性能。第一階段使用匿名癌症病例將 AI 輸出與專家決策進行基準比較,而第二階段模擬腫瘤委員會會議,以評估系統在真實臨床工作流程中如何有效地總結資訊、支援討論和起草治療計畫。臨床支援由 OUH 住院醫師提供。 

OUH 首席數位長 Ben Attwood 博士指出,醫院致力於探索增強 MDT 準備和運作的創新,同時遵守既定的治理和資訊安全標準。 

Microsoft 健康與生命科學企業副總裁 David Ardman 將此多代理系統描述為醫療保健 AI 的新穎方法,使臨床醫師能夠在 Teams 內與專業代理動態互動,以減輕認知負荷並改善決策支援。

若經驗證,TrustedMDT 可改善專家之間的溝通、縮短治療時程,並擴大臨床試驗的參與機會。此試驗研究代表著展示系統潛力的初步步驟,生成證據以為進一步的技術開發提供資訊,並在臨床部署前指導未來更大規模的評估。

本文《牛津大學試行 TrustedMDT:整合至 Microsoft Teams 的多代理 AI 以支援癌症治療規劃》首次發表於 Metaverse Post。