Microsoft revela ferramentas inovadoras de assistência médica com agentes de IA Copilot
A Microsoft se estabeleceu como um player-chave no desenvolvimento de ferramentas e serviços personalizados para o setor de saúde em expansão. À medida que nos aproximamos da conferência HLTH 2024, marcada para acontecer em Las Vegas na próxima semana , a gigante da tecnologia revelou uma série de recursos inovadores voltados para empresas de saúde, a maioria dos quais aproveita o poder da IA generativa.
De acordo com uma entrada de blog recente , um dos recursos de destaque é a introdução de um serviço de agente de saúde dentro do Copilot Studio. Mais detalhes podem ser encontrados em uma postagem de blog diferente . A Microsoft elabora:
O serviço de agente de saúde capacita organizações de saúde a criar seus próprios agentes aprimorados por IA projetados para pacientes ou profissionais médicos, facilitando uma variedade de tarefas, incluindo gerenciamento de consultas, alinhamento de ensaios clínicos, triagem de pacientes e muito mais. Além disso, este serviço permite o aprimoramento dos agentes de uma organização com plug-ins extras, independentemente de sua origem.
Este serviço inovador de agente agora está disponível em pré-visualização pública. Além disso, a Microsoft revelou que está implementando novas APIs de salvaguarda clínica para suas ofertas de assistência médica, disponíveis por meio de uma pré-visualização privada para clientes selecionados. Essas APIs visam auxiliar os serviços de assistência médica de IA na identificação de imprecisões e omissões, bem como rastrear as origens das reivindicações feitas por esses serviços de IA.
Além disso, a Microsoft introduziu novos modelos de IA especificamente para aplicativos de saúde, conforme detalhado em outra postagem do blog . Esses modelos estarão acessíveis por meio do catálogo de modelos de IA do Azure, com um modelo notável sendo o MedImageInsight, especializado em interpretar dados de imagens médicas. A Microsoft afirma:
Organizações de saúde e pesquisadores podem aproveitar incorporações de modelos e criar adaptadores personalizados para suas necessidades específicas, otimizando fluxos de trabalho em radiologia, patologia, oftalmologia, dermatologia e outros campos.
Outro modelo introduzido é o MedImageParse, projetado para avaliar vários formatos de imagem gerados por equipamentos como máquinas de raio-x, tomógrafos, ressonâncias magnéticas e dispositivos de ultrassom. Por fim, o modelo CXRReportGen é adaptado especificamente para analisar imagens de raio-x de tórax.
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