ऑक्सफोर्ड पायलट्स TrustedMDT: कैंसर उपचार योजना का समर्थन करने के लिए Microsoft Teams में एकीकृत मल्टी-एजेंट AI

यूनिवर्सिटी ऑफ ऑक्सफोर्ड ने TrustedMDT का अनावरण किया, जो एक मल्टी-एजेंट AI सिस्टम है जिसे कैंसर उपचार योजना बैठकों के दौरान चिकित्सा विशेषज्ञों की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। 

प्रौद्योगिकी कंपनी Microsoft के सहयोग से विकसित, इस AI टूल को Microsoft Teams में एकीकृत किया गया है और इसे Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust में पायलट किया जाएगा, जो नैदानिक रूप से यथार्थवादी ट्यूमर बोर्ड वातावरण में एजेंटिक AI के पहले उपयोगों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है।

यूके में मल्टीडिसिप्लिनरी ट्यूमर बोर्ड बैठकें रेडियोलॉजिस्ट, पैथोलॉजिस्ट, सर्जन और ऑन्कोलॉजिस्ट को एक साथ लाती हैं ताकि नैदानिक परिणामों की समीक्षा की जा सके और उपचार योजनाएँ विकसित की जा सकें। हालांकि, बढ़ते मामलों का बोझ विशेषज्ञ क्षमता पर बढ़ता दबाव डाल रहा है। 

Cancer Research UK के शोध से संकेत मिलता है कि टीमें अक्सर प्रत्येक रोगी पर चर्चा करने में दो मिनट से कम समय बिताती हैं, महत्वपूर्ण जानकारी की कमियाँ 7% मामलों में देरी में योगदान देती हैं, जो उपचार समय-सीमा, अनुसंधान अवसरों और चिकित्सक कार्यभार को प्रभावित कर सकती हैं।

TrustedMDT को इन दबावों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, तीन समन्वित AI एजेंटों के माध्यम से डेटा संश्लेषण और विश्लेषण को स्वचालित करके। 

क्लिनिकल समराइजेशन एजेंट इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड की समीक्षा करता है—जिसमें रेडियोलॉजी, पैथोलॉजी और बायोमार्कर डेटा शामिल है—संक्षिप्त ट्यूमर-विशिष्ट सारांश उत्पन्न करने के लिए। कैंसर स्टेजिंग एजेंट अंतर्राष्ट्रीय स्टेजिंग मानकों का उपयोग करके रोग की प्रगति का मूल्यांकन करता है, जबकि ट्रीटमेंट प्लानिंग एजेंट पेशेवर दिशानिर्देशों के अनुरूप साक्ष्य-आधारित उपचार सिफारिशें उत्पन्न करता है। 

साथ में, ये एजेंट ट्यूमर बोर्ड निर्णय लेने की दक्षता और सटीकता बढ़ाने का लक्ष्य रखते हैं।

Oxford University Hospitals पायलट्स TrustedMDT, ऑन्कोलॉजी ट्यूमर बोर्ड निर्णयों में सहायता

Dr. Andrew Soltan, Oxford University Hospitals में मेडिकल ऑन्कोलॉजी में लीड इन्वेस्टिगेटर और स्पेशलिटी रजिस्ट्रार, ने समझाया कि पारंपरिक चैटबॉट ऑन्कोलॉजी की जटिलता के लिए अपर्याप्त हैं, जिसने एक पदानुक्रमित मल्टी-एजेंट सिस्टम के विकास को प्रेरित किया। इस आर्किटेक्चर में, प्रत्येक एजेंट विशिष्ट डेटा सेट पर केंद्रित उप-एजेंटों से बना होता है और प्रासंगिक उपकरणों से सुसज्जित होता है, जिससे सिस्टम को त्रुटियों को कम करने के लिए नैदानिक दिशानिर्देशों के माध्यम से तर्क करना और रोगी इतिहास के विरुद्ध सिफारिशों की क्रॉस-चेक करना आवश्यक होता है।

ऑक्सफोर्ड टीम ने हेल्थकेयर एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर का उपयोग करके Microsoft Teams के भीतर इन कस्टम एजेंटों को तैनात किया, AI को सीधे मौजूदा मल्टीडिसिप्लिनरी ट्यूमर बोर्ड वर्कफ़्लो में एकीकृत करते हुए। 

Dr. Soltan ने जोर देकर कहा कि सिस्टम को बिना व्यवधान के नैदानिक प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, एक 'डिजिटल सहयोगी' के रूप में कार्य करते हुए जो चिकित्सकों को वास्तविक समय में इनपुट प्रदान करने और AI-जनित सिफारिशों के पीछे के तर्क की समीक्षा करने की अनुमति देता है, अंतिम निर्णय मानव नियंत्रण में रहते हैं।

Oxford University Hospitals को TrustedMDT की सटीकता, उपयोगिता और तकनीकी प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए दो-चरण पायलट अध्ययन आयोजित करने की मंजूरी मिली है। पहला चरण गुमनाम कैंसर मामलों का उपयोग करके विशेषज्ञ निर्णयों के विरुद्ध AI आउटपुट को बेंचमार्क करता है, जबकि दूसरा चरण ट्यूमर बोर्ड बैठकों का अनुकरण करता है यह आकलन करने के लिए कि सिस्टम कितनी प्रभावी ढंग से जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करता है, चर्चा का समर्थन करता है, और यथार्थवादी नैदानिक वर्कफ़्लो के भीतर उपचार योजनाओं का मसौदा तैयार करता है। OUH रेजिडेंट डॉक्टरों द्वारा नैदानिक सहायता प्रदान की जाती है। 

Dr. Ben Attwood, OUH में चीफ डिजिटल ऑफिसर, ने कहा कि अस्पताल नवाचारों की खोज के लिए प्रतिबद्ध है जो MDT तैयारी और संचालन को बढ़ाते हैं जबकि स्थापित शासन और सूचना सुरक्षा मानकों का पालन करते हैं। 

David Ardman, Microsoft Health and Life Sciences के कॉर्पोरेट वाइस प्रेसिडेंट, ने मल्टी-एजेंट सिस्टम को हेल्थकेयर AI में एक नई दृष्टिकोण के रूप में वर्णित किया, जो चिकित्सकों को संज्ञानात्मक बोझ को कम करने और निर्णय समर्थन में सुधार करने के लिए Teams के भीतर विशेष एजेंटों के साथ गतिशील रूप से बातचीत करने में सक्षम बनाता है।

यदि मान्य किया जाता है, तो TrustedMDT विशेषज्ञों के बीच संचार में सुधार कर सकता है, उपचार समय-सीमा को छोटा कर सकता है, और नैदानिक परीक्षणों तक पहुंच का विस्तार कर सकता है। पायलट अध्ययन सिस्टम की क्षमता का प्रदर्शन करने की दिशा में एक प्रारंभिक कदम का प्रतिनिधित्व करता है, नैदानिक तैनाती से पहले आगे के तकनीकी विकास को सूचित करने और भविष्य के बड़े पैमाने पर मूल्यांकन का मार्गदर्शन करने के लिए साक्ष्य उत्पन्न करता है।

पोस्ट Oxford Pilots TrustedMDT: Multi-Agent AI Integrated Into Microsoft Teams To Support Cancer Treatment Planning सबसे पहले Metaverse Post पर प्रकाशित हुआ।