微软医疗智能体协调器赋能开发者加速临床医疗创新进程

全球每年2000万新增癌症患者中，仅1%能获得多学科胆瘤委员会的精准诊疗。微软医疗智能体协调器现可通过Microsoft Azure Al Foundry（国际版）智能体目录获取，它将影像、病理、基因组数据与电子健康记录整合，通过多智能体协同编排功能将癌症决策流程从数小时压缩至分钟级，并能够直接嵌入Microsoft Teams、Microsoft Worcd等工具，赋能开发者加速临床医疗创新进程。

每年，全球约有2000万新增癌症确诊病例[1]。每位患者的肿瘤特征都具有独特性，数百种不同的亚型意味着需要量身定制包含新药联用、临床试验和设备治疗在内的综合方案。为应对这一挑战，国际顶级癌症中心普遍采用多学科肿瘤委员会模式：由放射科、病理科、外科、肿瘤内科、遗传咨询等领域的专家组成核心团队，通过系统性分析海量临床数据与前沿医学知识，为患者制定精准的个体化治疗方案。

然而，由于前期准备复杂且专业门槛极高，目前仅有不足1%的患者能受益于这种已被临床验证能显著改善预后的个性化诊疗服务。

美国临床肿瘤学会（ASCO）最新研究显示，临床医生平均需为每位患者耗费1.5-2.5小时，对影像学资料、病理切片、基因组数据和病程记录进行交叉验证与分析[2]。这反映出癌症诊疗仅是医疗领域复杂数据处理的冰山一角，而智能体AI的出现，正为突破行政效率瓶颈、重塑医疗服务范式提供全新可能。

医疗智能体协调器现已可通过 Microsoft Azure AI Foundry (国际版) 的智能体目录获取。它具备预配置的智能体、多智能体协同编排功能以及开源定制选项，允许开发者和研究人员构建智能体，来协调例如肿瘤委员会这种多学科、多模态的医疗健康数据工作流，并简化其向例如 Microsoft Teams 和 Word 等医疗健康企业生产力工具的部署。模块化通用推理引擎与专业化多模态 AI 智能体的协同运作，可高效完成传统需耗费数小时的人工诊疗任务，其核心目标在于借助高度定制化的前沿智能体 AI 技术，为临床专科医生提供精准的能力赋能与决策支持。

通过整合微软最新技术能力，医疗智能体协调器能够管理和分析多种类型的医疗健康数据，涵盖影像（DICOM 文件）、病理（全切片图像）、基因组学数据以及来自电子健康记录（EHR）的临床记录。每个智能体都配备了来自 Microsoft Azure AI Foundry (国际版) 的先进 AI 技术模型，通过有机融合通用推理引擎与专业医疗模态模型，实现对多维度临床数据的深度挖掘与转化，最终输出具有直接临床指导价值的决策洞见。

01医疗智能体协调器的关键功能

?协调具备复杂 HER 数据推理能力的智能体功能，辅助临床医生完成耗时的任务，包括：构建按时间顺序排列的患者时间线、确定癌症分期、使用特定的参考指南、审阅放射学和病理学图像、整合当前医学文献、参考治疗指南、筛选相关临床试验以及生成定制化报告。

?提供通过 Microsoft Fabric （国际版）和快速医疗健康互操作性资源（FHIR）数据服务，连接企业医疗健康数据的工具。

?支持开发者使用自己的模型、工具、指令和数据源创建、定制和微调每个智能体；在引导式体验环境中测试性能；并可以通过设置使用 Microsoft Copilot Studio 来扩展智能体，将模型上下文协议（MCP）服务器与提供的示例实现集成。

?确保与现有医疗工作流的无缝集成，包括分发至大多数医疗健康组织已在使用的熟悉工具，例如 Microsoft Teams、Word、PowerPoint 和智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶等，用户可以在这些工具中与 AI 智能体交互。

?在智能体 AI 生成的输出中，提供强大的可解释性功能，例如将响应锚定至原始EHR数据源，这对于在高风险医疗环境中获得验证、信任和采用至关重要。

包括斯坦福大学、约翰霍普金斯大学、Providence Genomics、麻省总院布列根医院、威斯康星大学麦迪逊分校医学与公共卫生学院在内的领先癌症诊疗机构的研究人员和开发者，目前正在探索医疗智能体协调器，研究 AI 智能体如何为癌症诊疗等复杂临床任务创造价值。

“斯坦福医学院每年为4000例癌症患者提供多学科诊疗服务。目前，我们的临床团队已在肿瘤委员会会议中采用基于 Microsoft Azure 平台（国际版）、符合患者隐私保护规范的 GPT 实例生成临床摘要。新型医疗智能体协调器将显著优化现有工作流程：通过消除数据复制粘贴等碎片化操作来提升效率，更可深度挖掘传统检索困难的关键临床数据价值，包括但不限于临床试验入组标准、循证治疗指南及真实世界证据等维度。斯坦福医疗保健体系正积极推进该协调器的临床应用研究，致力于打造全球首个投入实际癌症诊疗场景的生成式 AI 智能体解决方案。”——迈克·普法伊弗博士，斯坦福医疗保健和斯坦福大学医学院首席信息官

“医疗智能体协调器的愿景是，实现复杂癌症病例的多模态医疗信息快速筛选与智能汇总，将原本需要数小时的专业审阅过程优化至几分钟内完成。这一创新技术让我们通过与微软的合作，得以深入探索其在肿瘤委员会等多场景中的临床应用价值。”——约书亚·华纳博士，威斯康星大学卫生系统放射科医生，威斯康星大学麦迪逊分校医学与公共卫生学院放射学助理教授

在早期开发阶段，研究团队成功将多智能体工作流整合至 Microsoft Teams 聊天中。例如，通过群组对话功能，医疗专家可与接入专业医疗数据库的 AI 智能体进行实时交互。实践表明，这种集成方案能有效提升医疗团队的工作效率与协作水平。

目前，临床医生与开发人员正基于此技术架构共同研发新一代医疗智能体应用，其技术核心在于将基于通用推理模型和多模态医疗基础模型开发的专用智能体，与 Microsoft Teams 平台的无缝交互能力进行有机结合。

例如，约翰霍普金斯大学的肿瘤学家瓦桑·耶格纳苏布拉马尼安（Vasan Yegnasubramanian）博士、埃尔莎·安娜格诺斯托（Elsa Anagnostou）博士和塔克西阿奇斯·博特西斯（Taxiarchis Botsis）博士，以及他们在约翰霍普金斯 inHealth 精准医疗项目和分子肿瘤委员会的开发团队，正在贡献他们的专业知识，以完善和测试该系统，确保其在他们的临床和精准医疗应用场景中具有高度实用性。

02协调专业智能体的协作

医疗智能体协调器基于微软研究院与合作伙伴的前沿研究成果构建，专门用于协调为癌症诊疗等跨学科复杂临床工作流程量身定制的专业智能体系统。

协调器利用 Semantic Kernel 和 Magentic-One 来协调智能体、维护共享记忆并在人机协同工作流中发挥作用。

患者历史智能体利用 Universal Medical Abstraction 按时间线组织患者数据[3]。原本需要专家花费三个多小时的手动工作，几分钟内即可完成。

放射学智能体利用客户微调模型（如 CXRRepotGen/MAIRA-2）来分析放射影像，进行二次判读[4]。

病理学智能体演示如何连接到外部智能体，如 Paige.ai 的 Alba 病理智能体，以处理与病理图像相关的复杂查询（预览版可用）[5]。

癌症分期智能体参考美国癌症联合委员会（AJCC）临床指南，来支持准确的癌症分期。

临床指南智能体参考美国国家综合癌症网络（NCCN）临床指南以建议推荐的治疗方案。

临床试验智能体通过将患者档案与 ClinicalTrials.gov 等数据库进行匹配，来识别符合条件的临床试验。与公开的 Critera2Query 基线相比，其召回率提升可超过一倍[6]。

医学研究智能体基于可信医学期刊的知识图谱，提供可操作的循证指导。

报告创建智能体自动化生成全面、集成、格式丰富的报告，作为多学科会议期间的可信参考。

“在推进多智能体系统临床常规化应用的进程中，医疗智能体协调器展现了卓越的系统集成能力，它能将各类 AI 技术模型和智能体无缝对接至临床医生日常使用的生产力工具。这一灵活的智能体协同编排框架，使 Paige 团队得以持续深耕病理智能体的研发，同时确保我们的解决方案能够融入到整体癌症诊疗流程中，并充分发挥多模态医疗数据的协同价值。”——拉齐克·尤斯菲，Paige.ai 首席执行官

医疗智能体协调器采用开放式架构设计，包括第三方解决方案在内的任何通过认证的智能体，只需提供 API 接口、工具封装或 MCP 协议端点，即可无缝接入 Microsoft Teams 的会话流程。作为首个成功对接的第三方智能体，Paige.ai 正式推出了 Alba 智能体预览版。

这种解决方案深度融合了 Paige 自主研发的基础视觉大模型与对话式 LLM 交互界面，能够基于全切片数字病理图像，实时输出包括肿瘤分级、组织形态学特征及生物标志物状态等关键指标的智能化病理分析结果。

“Providence 临床研究团队已经开始运用医疗智能体协调器提供的先进 AI 技术能力，这让我们能够快速高效地分析大量医学文献、临床试验和电子健康记录。我们特别看好这项技术在分子肿瘤委员会中的应用前景，它不仅能提升我们解读基因组学数据和匹配临床试验的能力，更重要的是能为患者提供更精准、更及时的治疗选择。

这个系统与现有工作流程的整合，还将显著改善临床团队之间的沟通效率，确保重要医疗信息得到及时准确的共享。在我们持续探索癌症生物学机制的过程中，这项技术必将成为推动医学发现和提升癌症治疗效果的关键助力。”——拉齐克·尤斯菲，Paige.ai 首席执行官

03赋能开发者，加速临床医疗

创新进程

随着临床诊疗复杂度的提升，医疗智能体协调器将持续为开发者提供关键支持，使其能够从容应对智能体 AI 技术的快速发展浪潮。平台致力于搭建临床医生与开发者之间的协作桥梁，通过将先进能力整合至现有医疗工作流，推动精准医疗技术的大规模临床应用。

该框架最初着眼于探索肿瘤委员会辅助场景的创新机遇，其长远发展愿景是全方位赋能医疗健康与生命科学领域的开发者群体，通过为整个医疗生态系统中的多学科诊疗团队提供实时智能化支持，研究智能体 AI 技术对临床医生工作模式和患者诊疗体验的深远影响。

我们诚挚邀请医疗健康领域的开发者和临床机构，通过Microsoft Azure AI Foundry（国际版）智能体目录来应用医疗智能体协调器，共同探索新一代 AI 技术赋能的医疗健康智能体解决方案，携手开创智能医疗的新未来。