医疗智能体：打破癌症精准诊疗困局的新希望

在全球医疗领域，癌症一直是严峻挑战。每年，全球新增约 2000 万癌症确诊病例[1]。由于每位患者的肿瘤特征独一无二，存在数百种不同亚型，精准诊疗需要为患者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。

为应对这一难题，国际顶级癌症中心多采用多学科肿瘤委员会模式。该模式汇聚放射科、病理科、外科、肿瘤内科、遗传咨询等领域的专家，通过分析海量临床数据与前沿医学知识，为患者制定个体化治疗方案。然而，这种模式前期准备复杂、专业门槛高，目前仅有不足 1%的患者能从中受益，尽管它已被临床验证能显著改善患者预后[2]。

临床医生为每位患者进行影像学资料、病理切片、基因组数据和病程记录的交叉验证与分析，平均需耗费 1.5 - 2.5 小时。这表明癌症诊疗只是医疗领域复杂数据处理的冰山一角，而智能体 AI 的出现，为突破行政效率瓶颈、重塑医疗服务范式带来了新可能。

医疗智能体协调器：开启精准诊疗新篇章

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，能让开发者和研究人员构建智能体，协调多学科、多模态的医疗健康数据工作流，并简化向 Microsoft Teams 和 Word 等医疗健康企业生产力工具的部署。

该协调器整合了微软最新技术能力，能管理和分析影像（DICOM 文件）、病理（全切片图像）、基因组学数据以及电子健康记录（EHR）的临床记录等多种医疗健康数据。每个智能体配备先进 AI 技术模型，通过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，为临床专科医生提供精准的能力赋能与决策支持。

关键功能亮点

1. 辅助临床任务：协调具备复杂 HER 数据推理能力的智能体，辅助临床医生完成构建患者时间线、确定癌症分期、审阅图像、整合文献、参考指南、筛选临床试验以及生成定制化报告等耗时任务。
2. 连接企业数据：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。
3. 支持定制开发：开发者可使用自己的模型、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，还能通过设置使用 Microsoft Copilot Studio 扩展智能体。
4. 无缝集成工作流：确保与现有医疗工作流无缝集成，分发至 Microsoft Teams、Word、PowerPoint 和智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®等工具，用户可在这些工具中与 AI 智能体交互。
5. 提供可解释性：在智能体 AI 生成的输出中，提供将响应锚定至原始 EHR 数据源的可解释性功能，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。

领先机构的探索与实践

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等领先癌症诊疗机构的研究人员和开发者，正在探索医疗智能体协调器在癌症诊疗等复杂临床任务中的应用价值。

斯坦福医学院每年为 4000 例癌症患者提供多学科诊疗服务，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优化现有工作流程，提升效率，深度挖掘关键临床数据价值。在早期开发阶段，研究团队已将多智能体工作流整合至 Microsoft Teams 聊天中，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 智能体实时交互，有效提升了医疗团队的工作效率与协作水平。

约翰霍普金斯大学的肿瘤学家及其开发团队也在贡献专业知识，完善和测试该系统，确保其在临床和精准医疗应用场景中具有高度实用性。

协调专业智能体协作

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。

• 患者历史智能体：利用 Universal Medical Abstraction 按时间线组织患者数据，原本需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）分析放射影像，进行二次判读[4]。
• 病理学智能体：可连接到外部智能体，如 Paige.ai 的 Alba 病理智能体（预览版可用），处理与病理图像相关的复杂查询[5]。
• 癌症分期智能体：参考美国癌症联合委员会（AJCC）临床指南，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，建议推荐的治疗方案。
• 临床试验智能体：通过将患者档案与 http://ClinicalTrials.gov 等数据库进行匹配，识别符合条件的临床试验，与公开的 Critera2Query 基线相比，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。

医疗智能体协调器采用开放式架构设计，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。Paige.ai 已正式推出 Alba 智能体预览版，该智能体融合了 Paige 自主研发的基础视觉大模型与对话式 LLM 交互界面，能基于全切片数字病理图像，实时输出智能化病理分析结果。

赋能开发者，加速临床医疗创新

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，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。该框架最初着眼于肿瘤委员会辅助场景的创新机遇，长远目标是全方位赋能医疗健康与生命科学领域的开发者群体，为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。

医疗智能体协调器的出现，为癌症精准诊疗带来了新的曙光，有望打破当前困局，让更多患者受益于精准的个体化治疗方案。