Oxford Pilots TrustedMDT: Trí Tuệ Nhân Tạo Đa Tác Nhân Tích Hợp Trong Microsoft Teams Hỗ Trợ Lập Kế Hoạch Điều Trị Ung Thư

Tóm tắt ngắn gọn

Oxford, phối hợp cùng Microsoft, đã thử nghiệm một trợ lý AI đa tác nhân trong Microsoft Teams để hỗ trợ quyết định trong hội đồng u bướu thực tế tại Bệnh viện Đại học Oxford.

Trường Đại học Oxford giới thiệu TrustedMDT, một hệ thống AI đa tác nhân được thiết kế để hỗ trợ các chuyên gia y tế trong các cuộc họp lập kế hoạch điều trị ung thư

Phát triển cùng với công ty công nghệ Microsoft, công cụ AI này đã được tích hợp vào Microsoft Teams và sẽ được thử nghiệm tại Bệnh viện Đại học Oxford NHS Foundation Trust, đánh dấu một trong những ứng dụng đầu tiên của AI tác nhân trong môi trường hội đồng u bướu thực tế.

Các cuộc họp Hội đồng U bướu đa ngành tại Vương quốc Anh tập hợp các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, bác sĩ giải phẫu bệnh, phẫu thuật viên và bác sĩ ung thư để xem xét kết quả chẩn đoán và phát triển kế hoạch điều trị. Tuy nhiên, số ca bệnh ngày càng tăng đang đặt áp lực ngày càng lớn lên năng lực của các chuyên gia

Nghiên cứu của Cancer Research UK chỉ ra rằng các nhóm thường dành chưa đến hai phút để thảo luận về mỗi bệnh nhân, với những khoảng trống thông tin quan trọng góp phần gây chậm trễ trong 7% các trường hợp, điều này có thể ảnh hưởng đến thời gian điều trị, cơ hội nghiên cứu và khối lượng công việc của bác sĩ.

TrustedMDT được thiết kế để giải quyết những áp lực này bằng cách tự động tổng hợp và phân tích dữ liệu thông qua ba tác nhân AI phối hợp

Tác nhân Tóm tắt Lâm sàng xem xét hồ sơ sức khỏe điện tử — bao gồm dữ liệu hình ảnh y học, giải phẫu bệnh và dấu hiệu sinh học — để tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn về u bướu. Tác nhân Giai đoạn Ung thư đánh giá sự tiến triển của bệnh dựa trên các tiêu chuẩn phân giai đoạn quốc tế, trong khi Tác nhân Lập kế hoạch Điều trị đưa ra các đề xuất điều trị dựa trên bằng chứng phù hợp với hướng dẫn chuyên môn.

Cùng nhau, các tác nhân này nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác của quyết định trong hội đồng u bướu.

Bệnh viện Đại học Oxford Thử nghiệm TrustedMDT, Hỗ trợ Quyết định Hội đồng U bướu Ung thư

Tiến sĩ Andrew Soltan, Trưởng nhóm Nghiên cứu và Đăng ký Chuyên khoa Y học Ung thư tại Bệnh viện Đại học Oxford, giải thích rằng các chatbot truyền thống không đủ khả năng xử lý độ phức tạp của ung thư, dẫn đến việc phát triển hệ thống đa tác nhân phân cấp. Trong kiến trúc này, mỗi tác nhân gồm các tác nhân phụ tập trung vào các bộ dữ liệu cụ thể và được trang bị các công cụ phù hợp, yêu cầu hệ thống phải suy luận qua các hướng dẫn lâm sàng và kiểm tra chéo các đề xuất dựa trên lịch sử bệnh nhân để giảm thiểu sai sót.

Đội ngũ Oxford đã triển khai các tác nhân tùy chỉnh này trong Microsoft Teams sử dụng trình điều phối tác nhân y tế, tích hợp AI trực tiếp vào quy trình làm việc của hội đồng u bướu đa ngành hiện có.

Tiến sĩ Soltan nhấn mạnh rằng hệ thống được thiết kế để hỗ trợ các quy trình lâm sàng mà không gây gián đoạn, hoạt động như một ‘đồng tác giả kỹ thuật số’ cho phép các bác sĩ cung cấp ý kiến ​​theo thời gian thực và xem xét lý do đằng sau các đề xuất do AI tạo ra, với quyết định cuối cùng vẫn do con người kiểm soát.

Bệnh viện Đại học Oxford đã nhận được phê duyệt để tiến hành một nghiên cứu thử nghiệm hai giai đoạn nhằm đánh giá độ chính xác, khả năng sử dụng và hiệu suất kỹ thuật của TrustedMDT. Giai đoạn đầu so sánh kết quả AI với quyết định của chuyên gia dựa trên các ca ung thư ẩn danh, trong khi giai đoạn thứ hai mô phỏng các cuộc họp hội đồng u bướu để đánh giá khả năng hệ thống tóm tắt thông tin, hỗ trợ thảo luận và soạn thảo kế hoạch điều trị trong quy trình lâm sàng thực tế. Hỗ trợ lâm sàng được cung cấp bởi các bác sĩ nội trú của OUH.

Tiến sĩ Ben Attwood, Giám đốc Số hóa của OUH, cho biết bệnh viện cam kết khám phá các sáng kiến nhằm nâng cao chuẩn bị và hoạt động của MDT trong khi tuân thủ các tiêu chuẩn quản trị và an ninh thông tin đã thiết lập.

David Ardman, Phó Chủ tịch Công ty Microsoft về Sức khỏe và Khoa học Đời sống, mô tả hệ thống đa tác nhân như một phương pháp mới trong AI y tế, cho phép các bác sĩ tương tác linh hoạt với các tác nhân chuyên biệt trong Teams để giảm tải nhận thức và nâng cao hỗ trợ quyết định.

Nếu được xác nhận, TrustedMDT có thể cải thiện giao tiếp giữa các chuyên gia, rút ngắn thời gian điều trị và mở rộng khả năng tiếp cận các thử nghiệm lâm sàng. Nghiên cứu thử nghiệm này là bước đầu trong việc chứng minh tiềm năng của hệ thống, tạo ra bằng chứng để hướng dẫn phát triển kỹ thuật thêm và hướng tới các đánh giá quy mô lớn hơn trong tương lai trước khi triển khai lâm sàng.