概要オックスフォード大学は、Microsoftと協力して、Microsoft Teams内でマルチエージェントAIアシスタントを試験導入し、オックスフォード大学病院での実際のがん腫瘍委員会の意思決定支援を行っています。オックスフォード大学は、医療専門家ががん治療計画会議中に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。このAIツールは、Microsoftと共同開発され、Microsoft Teamsに統合されており、オックスフォード大学病院NHSファウンデーショントラストで試験運用される予定です。これは、臨床的に現実的な腫瘍委員会環境におけるエージェント型AIの最初の利用例の一つです。英国の多職種腫瘍委員会は、放射線科医、病理医、外科医、腫瘍医を集めて診断結果をレビューし、治療計画を策定します。しかし、増加する症例数は専門家の能力にますます圧力をかけています。Cancer Research UKの調査によると、チームはしばしば各患者について2分未満しか議論せず、重要な情報の欠落が7%のケースで遅延を引き起こし、治療のタイムラインや研究の機会、医師の負担に影響を与えています。TrustedMDTは、これらの圧力に対応するために、3つの連携したAIエージェントによるデータの統合と分析を自動化するよう設計されました。臨床要約エージェントは、放射線、病理、バイオマーカーの電子カルテをレビューし、腫瘍特有の簡潔な要約を生成します。がんの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用いて疾患の進行度を評価し、治療計画エージェントは、専門的なガイドラインに沿った証拠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、腫瘍委員会の意思決定の効率と正確性を向上させることを目的としています。## オックスフォード大学病院、TrustedMDTを試験導入し、腫瘍委員会の意思決定支援を実現オックスフォード大学病院の医療腫瘍学担当リード調査員兼スペシャリティレジストラーのアンドリュー・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対応できないため、階層型の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、関連ツールを備え、臨床ガイドラインに基づいて推論し、推奨を患者の履歴と照合して誤りを減らす必要があります。オックスフォードのチームは、これらのカスタムエージェントをMicrosoft Teams内に展開し、医療エージェントオーケストレーターを使用して、AIを既存の多職種腫瘍委員会のワークフローに直接統合しました。ソルタン博士は、システムは臨床プロセスを妨げずにサポートするよう設計されており、「デジタルコラボレーター」として機能し、臨床医がリアルタイムで入力を行い、AIが生成した推奨の根拠をレビューできる一方、最終決定は人間の管理下にあると強調しました。オックスフォード大学病院は、TrustedMDTの正確性、使いやすさ、技術的性能を評価するための2段階のパイロット研究の承認を得ています。第1フェーズでは、匿名化されたがん症例を用いてAIの出力を専門家の決定と比較し、第2フェーズでは腫瘍委員会の会議を模擬し、情報の要約、議論の支援、治療計画の草案作成においてシステムの効果を評価します。臨床支援は、OUHのレジデント医師によって提供されます。OUHの最高デジタル責任者ベン・アットウッド博士は、病院はMDTの準備と運営を向上させる革新を模索しつつ、既存のガバナンスと情報セキュリティ基準を遵守していると述べました。Microsoft Health and Life Sciencesのコーポレート副社長デイビッド・アードマンは、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と位置付け、Teams内の専門エージェントと動的に対話することで、認知負荷を軽減し、意思決定支援を向上させると述べました。検証されれば、TrustedMDTは専門医間のコミュニケーションを改善し、治療のタイムラインを短縮し、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示す最初のステップであり、さらなる技術開発のための証拠を生成し、臨床導入前の今後の大規模評価を導くことを目的としています。
オックスフォード、TrustedMDTをパイロット導入：マルチエージェントAIをMicrosoft Teamsに統合し、がん治療計画を支援
概要
オックスフォード大学は、Microsoftと協力して、Microsoft Teams内でマルチエージェントAIアシスタントを試験導入し、オックスフォード大学病院での実際のがん腫瘍委員会の意思決定支援を行っています。
オックスフォード大学は、医療専門家ががん治療計画会議中に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。
このAIツールは、Microsoftと共同開発され、Microsoft Teamsに統合されており、オックスフォード大学病院NHSファウンデーショントラストで試験運用される予定です。これは、臨床的に現実的な腫瘍委員会環境におけるエージェント型AIの最初の利用例の一つです。
英国の多職種腫瘍委員会は、放射線科医、病理医、外科医、腫瘍医を集めて診断結果をレビューし、治療計画を策定します。しかし、増加する症例数は専門家の能力にますます圧力をかけています。
Cancer Research UKの調査によると、チームはしばしば各患者について2分未満しか議論せず、重要な情報の欠落が7%のケースで遅延を引き起こし、治療のタイムラインや研究の機会、医師の負担に影響を与えています。
TrustedMDTは、これらの圧力に対応するために、3つの連携したAIエージェントによるデータの統合と分析を自動化するよう設計されました。
これらのエージェントは、腫瘍委員会の意思決定の効率と正確性を向上させることを目的としています。
オックスフォード大学病院、TrustedMDTを試験導入し、腫瘍委員会の意思決定支援を実現
オックスフォード大学病院の医療腫瘍学担当リード調査員兼スペシャリティレジストラーのアンドリュー・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対応できないため、階層型の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、関連ツールを備え、臨床ガイドラインに基づいて推論し、推奨を患者の履歴と照合して誤りを減らす必要があります。
オックスフォードのチームは、これらのカスタムエージェントをMicrosoft Teams内に展開し、医療エージェントオーケストレーターを使用して、AIを既存の多職種腫瘍委員会のワークフローに直接統合しました。
ソルタン博士は、システムは臨床プロセスを妨げずにサポートするよう設計されており、「デジタルコラボレーター」として機能し、臨床医がリアルタイムで入力を行い、AIが生成した推奨の根拠をレビューできる一方、最終決定は人間の管理下にあると強調しました。
オックスフォード大学病院は、TrustedMDTの正確性、使いやすさ、技術的性能を評価するための2段階のパイロット研究の承認を得ています。第1フェーズでは、匿名化されたがん症例を用いてAIの出力を専門家の決定と比較し、第2フェーズでは腫瘍委員会の会議を模擬し、情報の要約、議論の支援、治療計画の草案作成においてシステムの効果を評価します。臨床支援は、OUHのレジデント医師によって提供されます。
OUHの最高デジタル責任者ベン・アットウッド博士は、病院はMDTの準備と運営を向上させる革新を模索しつつ、既存のガバナンスと情報セキュリティ基準を遵守していると述べました。
Microsoft Health and Life Sciencesのコーポレート副社長デイビッド・アードマンは、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と位置付け、Teams内の専門エージェントと動的に対話することで、認知負荷を軽減し、意思決定支援を向上させると述べました。
検証されれば、TrustedMDTは専門医間のコミュニケーションを改善し、治療のタイムラインを短縮し、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示す最初のステップであり、さらなる技術開発のための証拠を生成し、臨床導入前の今後の大規模評価を導くことを目的としています。