Microsoft introduceert nieuwe AI-oplossingen waarmee de gezondheidszorg de stijgende werkdruk beter kan aanpakken en verlichten voor medewerkers. Dit gebeurt met een nieuwe sectorgerichte agent-ontwikkelaar binnen Copilot Studio en LLM’s voor de gezondheidssector.
Microsoft wil zijn aandeel in de gezondheidszorgzorg verder uitbreiden en zet daarbij zijn AI-expertise in. Onlangs kondigde de techgigant een aantal nieuwe op AI-gebaseerde oplossingen aan, die medewerkers in de sector moeten helpen hun groeiende taken makkelijker en efficiënter uit te voeren.
Onder meer is er nu in publieke preview een speciale gezondheidszorg-agentdienst beschikbaar in het ontwikkelplatform voor de GenAI-assistent Copilot, Microsoft Copilot Studio.
Met deze dienst kunnen organisaties in de gezondheidszorg zelf hun AI-agents ontwikkelen voor bijvoorbeeld artsen of patiënten. Denk hierbij aan use cases zoals afspraakbeheer, het matchen voor klinische proeftrajecten, triage en meer. De Copilot-agents kunnen daarnaast worden uitgebreid met andere plug-ins, ongeacht waar deze zijn gebouwd.
Dit alles is gebaseerd op herbruikbare, speciaal voor de gezondheidszorg bedoelde eigenschappen, ingebouwde gezondheidszorgintelligentie uit betrouwbare bronnen, templates en vooraf ingebouwde use cases.
De techgigant geeft ook aan dat al deze nieuwe agents straks voldoen aan de eisen die de gezondheidszorg stelt en dat ze veiligheid garanderen via speciale richtlijnen voor medische chatgesprekken en klinische- en compliance-veiligheidsvereisten.
API’s voor meer veiligheid
Microsoft introduceert ook, voorlopig alleen voor een aantal geselecteerde klanten, in een private preview nieuwe klinische veiligheids-API’s voor zijn diensten in de gezondheidszorg. Deze speciale API’s helpen AI-diensten om bepaalde hallucinaties en weglatingen te detecteren. Daarnaast moeten ze helpen om onbetrouwbare bronnen van data te identificeren.
Andere toepassingen voor deze speciale veiligheids-API’s zijn onder meer het verifiëren van medische codes, zodat kan worden aangetoond dat deze codes daadwerkelijk bestaan en relevant zijn voor de context. Ook kunnen ze helpen bij het valideren van medische semantiek.
Dit moet bevestigen dat de antwoorden die de GenAI-agent geeft op vragen overeenstemmen met geldige medische semantische structuren. Kortom, of het gebruikte medische taalgebruik correct is.
Specifieke LLM’s voor medische beelden
Naast het zelf kunnen bouwen van medische GenAI-agents via Copilot Studio, biedt Microsoft organisaties binnen Microsoft Cloud for Healthcare nu ook een aantal sectorgerichte LLM’s. Deze LLM’s richten zich op het verwerken van medische beelden en kunnen door gebruikers worden aangepast om speciale taken te ondersteunen of workflows te stroomlijnen voor onder andere radiologie, pathologie, oogheelkunde of dermatologie.
De nu gepresenteerde LLM’s zijn MedImageInsight, voor het analyseren van medische beelden, en MedImageParse. Dit LLM analyseert verschillende beelden die zijn gemaakt met uiteenlopende medische apparatuur, zoals röntgenapparatuur, CT-scanners, MRI-scanners en echoapparatuur. Verder zorgt het CXRReportGen-LLM van de techgigant voor de specifieke inzet van AI voor het beoordelen van röntgenfoto’s van de borstkas.