En el panorama de la salud en rápida evolución precise, la IA está revolucionando la atención al paciente al permitir experiencias más personalizadas, optimizar una gran gestión de datos médicos y mejorar los resultados de los pacientes. A medida que se intensifican desafíos como el aumento de las expectativas del paciente, el manejo de datos complejos y los requisitos reglamentarios, las soluciones más avanzadas se han vuelto esenciales.
Microsoft está a la vanguardia de esta transformación, dedicado a desarrollar e implementar tecnologías de IA responsables. Fomentando la innovación y la colaboración a través de Microsoft Cloud for Healthcareseguimos reforzando cómo AI responsable Puede mejorar la prestación de atención médica y mejorar los resultados para los pacientes en todo el mundo. Sobre la base de este compromiso, estamos entusiasmados de introducir nuevas características en nuestra cartera de AI Healthcare que impulsará aún más las eficiencias de la industria y mejores resultados del paciente.
Modelos de IA avanzados e integraciones para la atención médica
A medida que avanza la tecnología médica, las mejoras en las imágenes médicas son críticas para un mejor diagnóstico de enfermedades y mejorar la atención al paciente. En 2024, anunciamos el lanzamiento de modelos de IA de atención médicauna colección de modelos de base de imágenes multimodales de vanguardia disponibles en Azure Ai Foundry. Diseñado para la segmentación precisa de imágenes, el modelo 2D MedImageParse cubre muchas modalidades de imágenes, incluidas rayos X, CTS, MRI, ultrasonidos, imágenes de dermatología y diapositivas de patología. Se puede ajustar para aplicaciones específicas como la segmentación tumoral o la delineación de órganos, lo que permite a los desarrolladores probar y validar la capacidad de aprovechar la IA para el cáncer altamente dirigido y otras detecciones de enfermedades, diagnósticos y planificación del tratamiento.
Hoy, estamos entusiasmados de compartir que el modelo MedImageParse ahora esté optimizado para los datos de imágenes médicas 3D. MedimageParse 3D Puede manejar conjuntos de datos 3D complejos producidos por imágenes avanzadas, como resonancia magnética y tomografía computarizada, proporcionando una visión más completa sobre las condiciones de los pacientes. La capacidad mejorada para visualizar e interpretar anormalidades y estructuras anatómicas proporciona un diagnóstico mucho más preciso que puede haber sido perdido mediante el análisis 2D. MedImageParse también puede apoyar a los investigadores de atención médica con análisis de imágenes integrales y un flujo de trabajo más simplificado para los radiólogos, mejorando la eficiencia common y reduciendo el error humano. MedImageParse 3D pronto se puede encontrar en el Azure AI Catálogo de modelos de fundición.
En asociación con Microsoft Analysis, el Catálogo del Modelo de Microsoft Well being and Life Sciences también contará con varios modelos de fundamento médico multimodal nuevos y actualizados que incluyen TAMGEN para el diseño de proteínas, HIST-AI para patología y análisis de ECG-FM para electrocardiograma (ECG).
Aprovechando la IA multimodal para mejorar las concepts de salud
Hoy nos complace anunciar una nueva funcionalidad en soluciones de datos de atención médica que permite a los clientes Orquestar concepts multimodales de IA directamente a Tela de Microsoft. Ahora en la vista previa pública, la orquestación de múltiples modalidades (por ejemplo, texto, imagen, audio, video y otras formas de entrada sensorial) de datos de salud dentro de Cloth permite a las organizaciones de salud generar un conjunto robusto de concepts que ayudan a la toma de decisiones más rápida y mejoran los resultados de los pacientes.
Los clientes pueden aprovechar la tela para orquestar información de IA multimodal conectando sus datos de salud con una variedad de servicios y modelos de IA. Estas concepts generadas por IA se integran nuevamente en el patrimonio de los datos de atención médica para permitir varios casos de uso como la creación de planes de divulgación y atención específicos mediante la enriquecimiento de conversaciones clínicas con determinantes sociales de la salud (SDOH) y sentimientos. Otro posible escenario es derivar información rápida y tendencias de progresión de la enfermedad para la investigación clínica mediante la creación de segmentos de imágenes y combinándolo con metadatos de imágenes a través de Microsoft Energy BI informes.
La capacidad de orquestación incluye cinco ejemplos listos para ayudar a los clientes a conectarse e integrarse con los modelos de IA:
- Análisis de texto para la salud En el lenguaje Azure AI para extraer entidades médicas de datos no estructurados, como diagnósticos y medicamentos, y las relaciones entre entidades.
- MedimageInsight Modelo de IA En Azure AI Foundry para generar insertos de imágenes médicas a partir de datos de imágenes.
- Parada Modelo de IA En Azure, la fundición Ai permite la segmentación, la detección y el reconocimiento de los datos de imágenes a través de numerosos tipos de objetos y modalidades de imagen.
- Análisis de sentimientos con el servicio Azure OpenAi para calificar el sentimiento para categorías como servicios médicos, servicios de private, instalaciones y costos de datos de conversación.
- Sdoh mixtracción con Azure OpenAi para extraer determinantes sociales de los datos de salud de los datos de conversación basados en las categorías definidas de los Centros para los Servicios de Medicare y Medicaid.
Para mejorar aún más la accesibilidad de los datos, nos complace compartir la disponibilidad common de funcionalidad adicional que mejore las capacidades existentes dentro de nuestra oferta de soluciones de datos de atención médica. Estos incluyen:
- Análisis de gestión de la atención: Al utilizar las plantillas analíticas de datos de atención médica y gestión de atención unificados, los proveedores de atención médica pueden mejorar la atención al paciente al identificar a las personas de alto riesgo, optimizar los planes de tratamiento y mejorar la coordinación de la atención. Esto faculta a las organizaciones a ofrecer atención personalizada, eficiente y proactiva.
- Análisis de divulgación del paciente: Los proveedores de atención médica se comunican con sus pacientes de manera más efectiva al orquestar viajes personalizados a través de puntos de contacto del paciente. Esta capacidad simplifica el proceso al llevar datos de diferentes fuentes a Cloth, transformarlo en un modelo de datos de la industria y servirlo a un informe Energy BI.
- Integración de IA ambiental de Dragon Copilot: Las capacidades de Dragon Copilot con AI con voz de voz reducen la carga de trabajo administrativa de los médicos al documentar automáticamente los encuentros de pacientes. Con la integración en la tela, esta nueva capacidad trae datos de conversación a la etiqueta de tela. Esta integración permite a los clientes acceder, almacenar y administrar los datos sin procesar generados. Los datos se almacenan en un lakehouse, organizados en una estructura jerárquica por fecha, que permite a los clientes ver cada archivo y su contenido. Cuando se usan junto con las soluciones de datos de atención médica, los clientes pueden combinar sus datos de conversación con sus datos clínicos para aprender más de las interacciones del paciente.
“Hay mucho valor no realizado en las interacciones médicas del paciente. OSUMC tiene como objetivo aprovechar los datos de conversación junto con las concepts multimodales de IA en las soluciones de datos de atención médica, como los determinantes sociales de la extracción de salud para mejorar los resultados de los pacientes “.
—Ravi Dyta, director de TI en el Centro Médico Wexner de la Universidad Estatal de Ohio
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Esta semana Microsoft Cloud para anuncios de atención médica Subraya nuestro compromiso de transformar la atención médica a través de modelos de IA avanzados e integraciones de datos. Al aprovechar estas tecnologías de vanguardia, estamos capacitando a las organizaciones de atención médica para brindar una mejor atención, ayudar a mejorar los resultados de los pacientes e impulsar la innovación en la industria.
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La IA generativa no siempre proporciona preciso o información completa. Las salidas de IA no reflejan las opiniones de Microsoft. Los clientes/socios deberán probar y evaluar a fondo si un La herramienta AI es adecuada para el uso previsto y identificar y mitigar cualquier riesgo para los usuarios finales asociados con su uso. Los clientes/socios deben revisar a fondo la documentación del producto para cada herramienta.
