微軟公司宣布與領(lǐng)先的學(xué)術(shù)醫(yī)療系統(tǒng)麻省總醫(yī)院、威斯康星大學(xué)醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生學(xué)院及威斯康星大學(xué)衛(wèi)生學(xué)院合作，加速解決放射學(xué)領(lǐng)域的一些巨大挑戰(zhàn)，并進(jìn)一步推進(jìn)醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的人工智能，以提高臨床醫(yī)生的效率，實(shí)現(xiàn)更好的醫(yī)療健康結(jié)果。

此次合作將促進(jìn)與高性能多模態(tài)人工智能基礎(chǔ)模型相關(guān)的研究和創(chuàng)新，使整個(gè)放射學(xué)生態(tài)系統(tǒng)能夠建立在安全的Microsoft Azure人工智能平臺(tái)之上，并擴(kuò)展Nuance（一個(gè)微軟公司）放射學(xué)應(yīng)用套件，提供廣泛的高價(jià)值醫(yī)學(xué)成像數(shù)字助理（Copilot）應(yīng)用。

醫(yī)學(xué)成像在醫(yī)療保健中起著至關(guān)重要的作用。據(jù)估計(jì)，美國(guó)衛(wèi)生系統(tǒng)每年在影像學(xué)上的支出為650億美元，在所有醫(yī)院和衛(wèi)生系統(tǒng)就診中，約有80%至少需要一次與2.3萬(wàn)多種病癥相關(guān)的影像學(xué)檢查。面對(duì)整個(gè)醫(yī)療保健行業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)，包括醫(yī)生職業(yè)倦怠和人員短缺，醫(yī)療保健組織正在尋求生成式人工智能（GenAI）來(lái)幫助減少工作量，提高工作流程效率，并提高醫(yī)療服務(wù)、臨床試驗(yàn)招募和藥物發(fā)現(xiàn)的醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性和一致性。放射學(xué)中的生成式人工智能還可以通過(guò)減少等待成像結(jié)果的時(shí)間，進(jìn)一步獲得護(hù)理的機(jī)會(huì)并提高護(hù)理質(zhì)量，從而幫助改善患者的體驗(yàn)。

有了正確的多模態(tài)、數(shù)據(jù)豐富的醫(yī)學(xué)成像基礎(chǔ)模型，微軟及其合作伙伴將探索先進(jìn)的算法和應(yīng)用程序如何幫助放射科醫(yī)生和其他臨床醫(yī)生解釋醫(yī)學(xué)圖像，以及協(xié)助生成報(bào)告、疾病分類和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析。

長(zhǎng)期以來(lái)，微軟一直專注于在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中提供高性能的自研和第三方先進(jìn)基礎(chǔ)模型和Copilot體驗(yàn)。此外，微軟一直是醫(yī)學(xué)成像研究和生物醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的創(chuàng)新者，與醫(yī)學(xué)專家合作，使人工智能普及化，并使研究人員、醫(yī)院、生命科學(xué)組織和醫(yī)療保健提供商能夠開(kāi)發(fā)新的模型和系統(tǒng)。

通過(guò)這些合作，麻省總醫(yī)院、威斯康星大學(xué)醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生學(xué)院以及威斯康星大學(xué)衛(wèi)生學(xué)院的研究人員和臨床醫(yī)生將與微軟合作，進(jìn)一步推進(jìn)最先進(jìn)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型。將共同合作開(kāi)發(fā)、測(cè)試和驗(yàn)證最新的突破性技術(shù)，將實(shí)際用例部署到臨床工作流程中，包括通過(guò)Nuance的PowerScribe放射報(bào)告平臺(tái)(美國(guó)大多數(shù)放射科醫(yī)生使用該平臺(tái))和Nuance精密成像網(wǎng)絡(luò)(該網(wǎng)絡(luò)供自動(dòng)化和擴(kuò)展第三方醫(yī)學(xué)成像人工智能模型的使用)。

“生成式人工智能具有變革潛力，可以克服人工智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中的傳統(tǒng)障礙，并加速這些技術(shù)對(duì)臨床護(hù)理的影響。作為醫(yī)療保健領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，我們需要認(rèn)真負(fù)責(zé)地開(kāi)發(fā)和評(píng)估這些工具，以確保高質(zhì)量的護(hù)理不會(huì)受到損害，”麻省總醫(yī)院首席數(shù)據(jù)科學(xué)官和首席成像官、人工智能業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Keith J. Dreyer博士說(shuō)?！盎诼槭】傖t(yī)院龐大的多模式縱向數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行微調(diào)的基礎(chǔ)模型可以縮短基于AI/ ML的軟件作為醫(yī)療設(shè)備和其他臨床應(yīng)用的開(kāi)發(fā)周期，例如，在醫(yī)學(xué)成像中自動(dòng)分割器官和異常，并提高放射科醫(yī)生的效率和一致性?！?/span>

“我們的機(jī)構(gòu)以擁抱技術(shù)創(chuàng)新為契機(jī)，通過(guò)新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和臨床護(hù)理的改進(jìn)進(jìn)行領(lǐng)域變革?！蓖箍敌谴髮W(xué)醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生學(xué)院放射科主任、威斯康星大學(xué)健康中心放射科醫(yī)生Scott Reeder說(shuō)?！拔覀兒芨吲d能與微軟合作，在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域?qū)ι墒饺斯ぶ悄苓M(jìn)行開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證和深思熟慮的臨床研究。我們的重點(diǎn)是彌合醫(yī)學(xué)成像從科技創(chuàng)新到患者護(hù)理之間的差距，以改善結(jié)果并使創(chuàng)新護(hù)理更容易獲得?！?/span>

“我們很自豪地宣布，我們擴(kuò)大了與醫(yī)院和大學(xué)等領(lǐng)先機(jī)構(gòu)的合作。“微軟健康與生命科學(xué)公司副總裁Peter Durlach表示:“與其他行業(yè)合作伙伴一起，我們的共同努力旨在利用成像基礎(chǔ)模型的力量，以可靠、透明和安全的方式改善整個(gè)放射生態(tài)系統(tǒng)的體驗(yàn)和工作流程效率。”“我們不僅共同推進(jìn)醫(yī)學(xué)成像，而且還幫助在資源非常有限的環(huán)境中提供更容易獲得和更高質(zhì)量的患者護(hù)理服務(wù)?！?/span>