Microsoft가 데이터와 책임감 있는 AI를 통해 의료 서비스를 어떻게 향상하고 있는지 자세히 알아보세요. 최신 의료용 Microsoft 클라우드 발표를 읽어보세요..
기존 언어 모델은 의료 분야의 텍스트 기반 사용 사례를 위해 강력한 AI 모델을 상호 작용하고 사용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 현대 의학의 실천은 주로 복합적입니다. 환자 건강에 대한 전체 그림을 효과적으로 평가하려면 의료 텍스트 이해를 넘어 의료 영상, 유전체학, 임상 기록 등과 같은 양식 전반에 걸쳐 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석할 수 있는 정교한 AI 모델로 전환해야 합니다.
포괄적인 다중 모드 모델의 생성은 전통적으로 대규모 통합 데이터 세트의 필요성과 이러한 모델을 훈련하는 데 필요한 상당한 계산 능력으로 인해 방해를 받았습니다. 이러한 장벽으로 인해 많은 의료 기관이 AI를 완전히 활용하는 능력이 제한되었습니다.
의료용 Microsoft 클라우드 이러한 격차를 해소하고 AI 개발을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 출시를 알려드립니다. 의료 AI 모델Microsoft Azure AI 모델 카탈로그에서 사용할 수 있는 최첨단 다중 모드 의료 영상 기반 모델 모음입니다. Microsoft Research 및 전략적 파트너와의 협력을 통해 개발된 이러한 AI 모델은 의료 기관이 특정 요구 사항에 맞는 AI 솔루션을 테스트, 미세 조정 및 구축하는 동시에 일반적으로 다중 모드 구축과 관련된 광범위한 컴퓨팅 및 데이터 요구 사항을 최소화할 수 있도록 특별히 설계되었습니다. 처음부터 모델. 의료 AI 모델을 통해 의료 전문가는 환자 치료를 혁신하기 위해 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필요한 도구를 갖게 됩니다.
의료 AI 모델에는 다음이 포함됩니다.
- MedImageInsight: 임베딩 모델을 사용하면 의료 영상의 분류, 유사성 검색 등 정교한 영상 분석이 가능합니다. 의료 기관과 연구자는 모델 임베딩을 사용하고 특정 작업에 대한 어댑터를 구축하여 방사선학, 병리학, 안과학, 피부과 및 기타 양식의 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 연구자들은 영상 스캔을 자동으로 전문가에게 전달하거나 추가 검토를 위해 잠재적인 이상 징후를 표시하여 효율성과 환자 결과를 향상시키는 도구를 구축하는 데 모델을 사용할 수 있는 방법을 탐색할 수 있습니다.1
- MedImageParse: 정밀한 이미지 분할을 위해 설계된 이 모델은 X-ray, CT, MRI, 초음파, 피부과 이미지, 병리학 슬라이드 등 다양한 영상 기법을 포괄합니다. 종양 세분화 또는 장기 묘사와 같은 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정할 수 있으므로 개발자는 고도로 표적화된 암 및 기타 질병 감지, 진단 및 치료 계획을 위해 AI를 활용하는 능력을 테스트하고 검증할 수 있습니다.2
- CXRReportGen: 흉부 엑스레이는 전 세계적으로 가장 일반적인 방사선 검사입니다. 이는 의사가 폐 감염부터 심장 문제까지 광범위한 상태를 진단하는 데 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다. 이러한 이미지는 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치는 건강 문제를 탐지하는 첫 번째 단계인 경우가 많습니다. 이 다중 모드 AI 모델은 주요 환자 정보와 함께 현재 및 이전 이미지를 통합하여 흉부 엑스레이에서 자세하고 구조화된 보고서를 생성하고 AI 생성 결과를 이미지에 직접 강조 표시하여 Human-In-The-Loop 워크플로에 맞춰 조정합니다. 연구자들은 이 기능과 처리 시간을 가속화하는 동시에 방사선 전문의의 진단 정밀도를 향상시킬 수 있는 잠재력을 테스트할 수 있습니다. 이 모델은 업계 표준 MIMIC-CXR 벤치마크에서 탁월한 성능을 입증했습니다.3
이러한 기본 모델은 지능형 워크플로우, 효율적인 보고서 생성, 고급 뷰 식별 및 세분화를 방사선 전문의 경험에 제공하는 획기적인 AI 모델의 도착을 가속화할 수 있습니다. 보고서의 정확성을 지원하는 것 외에도 AI는 방사선학, 병리학, 유전체학에서 새로운 통찰력을 얻고 질병에 대한 새로운 치료법 발견을 가속화하며 결과와 최적의 치료 계획을 예측함으로써 환자 치료를 발전시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
자원은 더 이상 혁신의 장애물이 아닙니다.
의료 및 생명과학 조직에 대한 수요가 너무 많기 때문에 AI 실험에 시간, 리소스, 예산을 투자하는 것은 어렵습니다. Healthcare AI 모델은 현재 달성할 수 있는 최고 수준의 성능을 나타내는 오픈 소스, 사전 훈련된 모델을 특징으로 합니다. 공개 벤치마크.
전체적으로 의료 AI 모델과 당사의 다중 모드 의료 기반 모델 카탈로그에 있는 기타 모델은 광범위한 양식과 점점 늘어나는 역량 카탈로그를 포괄하여 다음을 포함한 광범위한 사용 사례에 대한 테스트 및 검증을 가능하게 합니다.
- 이미지 임베딩 모델을 사용하여 유사한 이미지를 검색하거나 잠재적인 데이터 문제 또는 시스템 오류를 나타낼 수 있는 변칙 검색을 용이하게 합니다(그림 2: 이미지 임베딩).
- 특정 작업을 위한 임베딩 모델에 대한 어댑터를 구축합니다. (그림 3: 특정 작업에 대한 어댑터)
- 사전 학습된 단봉 모델을 미세 조정하여 좁은 모델을 만듭니다. (그림 4: 특정 작업을 위한 미세 조정)
- 언어 모델을 통합하여 양식 전반에 걸쳐 통찰력을 추출하고 다중 모드 데이터의 해석 가능성을 향상합니다. (그림 5: 일반 추론기에 대한 어댑터)
- 새로운 통찰력을 도출하고 이전에 숨겨진 상관 관계 및 패턴을 발견할 수 있는 보다 포괄적이고 전체적인 데이터 보기를 위해 다양한 데이터 양식을 연결합니다.
모델의 유연성과 폭을 통해 개별 단일 모드 건강 모델을 독립적으로 사용하거나, 다양한 양식에 연결하거나, GPT-4o 및 Phi와 같은 고급 일반 추론 모델과 추가로 결합하여 대규모 통합 데이터 세트 없이도 강력한 다중 모드 모델을 만들 수 있습니다. 시초. Azure AI Studio 및 의료 AI 모델은 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있는 의료 데이터 솔루션포괄적인 분석과 중요한 환자 통찰력을 위한 통합 환경을 조성합니다.
파트너의 협업 네트워크에 의해 생성됨
업계의 AI 사용을 발전시키는 데 전념하는 파트너 생태계를 통해 의료 AI 모델이 가능해졌습니다. Paige, Providence Healthcare, Nvidia 및 M42는 병리학, 3D 의료 영상, 생물 의학 연구 및 의학 지식 공유를 포괄하는 기본 모델을 카탈로그에 제공했습니다. 공유 AI 원칙의 핵심 세트에 따라 개발된 이러한 모델은 조직이 자체 AI 프로젝트를 시작할 때 강력한 출발점을 제공하는 동시에 업계 전반에 책임 있는 관행을 내장합니다. Microsoft는 책임감 있게 AI를 확장하고 도구를 듣고 배우고 개선하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 우리는 조직과 협력하여 그들이 데이터를 활용하여 경쟁 우위에 필요한 예측 및 분석 능력을 구축하도록 돕습니다.
카탈로그 및 모듈식 접근 방식을 통해 AI 모델에 대한 개방형 액세스를 통해 의료 기관은 솔루션을 맞춤화하고 데이터에 대한 제어를 유지하며 공유 개발 및 감독을 통해 신뢰를 구축할 수 있습니다. 이 접근 방식은 다음과 일치합니다. 책임감 있는 AI에 대한 우리의 약속우리의 기술이 윤리적 기준을 충족하고 의료계의 신뢰를 얻도록 보장합니다.
카탈로그의 지속적인 발전은 기본 모델을 제공하는 업체뿐만 아니라 이러한 모델을 기반으로 자체 연구 또는 임상 시스템을 개발하는 고객 및 파트너의 지원을 통한 공동 노력이 될 것입니다.
Microsoft는 파트너, 개발자 및 연구원이 의료 분야에서 가능한 것의 경계를 넓히고 의료 및 생명 과학 조직이 더 많은 것을 성취할 수 있도록 지원하는 에코시스템 내에서 투명성과 커뮤니티 참여를 육성하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 단지 모델을 만드는 것이 아닙니다. 이는 첨단 제약 연구의 선구자부터 삶을 변화시키는 의료 서비스 제공에 이르기까지 새로운 통찰력을 발굴하고 혁신을 가속화하며 궁극적으로 글로벌 규모로 환자 결과를 개선하는 것입니다.
혁신의 실천
몇몇 고객은 이미 의료 AI 모델이 제공하는 가능성을 활용하고 있습니다.
Mass General Brigham과 University of Wisconsin은 의료 영상 분석을 통한 고급 보고서 생성을 목표로 하고 있습니다. 방사선 전문의의 피로와 인력 부족이 지속적으로 결합되어 계속 증가하는 이미징 볼륨과 충돌하면서 최첨단 의료 이미징 모델을 사용하여 의료 이미지를 초안 메모로 변환할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이와 같은 프로젝트는 핵심 의료 워크플로우의 효율성을 변화시켜 환자를 위한 더 나은 결과를 지원하는 동시에 임상의가 자신의 역할 중 실무 구성 요소에 집중할 수 있도록 돕습니다.
“의료 이미지로부터 근거 있는 보고서를 생성하는 것은 새로운 영역입니다. 우리의 공유 협업은 새로운 모델을 개발, 테스트 및 검증하는 데 다양한 전문 지식을 제공합니다. 우리는 모델이 실제 임상 시스템 및 워크플로에 어떻게 통합될 수 있는지에 대한 과제를 식별하고 극복하여 이러한 기능이 향후 실제 환자 치료에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 가질 수 있는 경로가 존재하도록 노력하고 있습니다.”
—Richard Bruce MD PhD, 위스콘신 대학교 매디슨 정보학 방사선학 부의장
생명 과학 분야에서 Paige는 새로운 치료법의 발견을 가속화하기 위해 질병 진단에 대한 보다 포괄적인 접근 방식을 위해 방사선학, 병리학 및 게놈 통찰력을 결합하기 위해 노력하고 있습니다. AI는 의료 연속체 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하며, 위험, 질병 및 치료법에 대한 이해의 발전은 후속 환자 치료를 개선하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
“Microsoft와의 협력을 통해 Paige는 수백만 개의 디지털화된 병리학 슬라이드, 임상 보고서 및 게놈 데이터에서 통찰력을 얻어 암에 대한 보다 전체적인 이해를 얻을 수 있었습니다. 우리는 함께 암 탐지, 진단 및 치료를 가속화하고 재정의할 수 있는 잠재력을 지닌 최첨단 다중 모드 AI 모델을 개척하고 있습니다. 우리는 계속해서 정밀 종양학의 책임을 주도하고 미래를 형성하게 되어 매우 기쁩니다.”
—Razik Yousfi, Paige의 CEO 겸 최고 기술 책임자
의료 AI 모델이 지원하는 것은 인간 건강뿐만이 아닙니다. Mars PETCARE는 방사선과 및 병리학 팀을 위한 데이터 평가와 같은 수의학 분야의 사용 사례를 탐색하고 있습니다. 애완동물을 치료하는 것은 인간을 치료하는 것만큼이나 복잡하므로 이 작업은 플랫폼의 다양성을 보여주기 위한 것입니다. 이러한 각 모델은 올바른 접근 방식을 통해 새로운 애플리케이션으로 전환될 수 있습니다.
“Microsoft와의 전략적 파트너십은 수의학 진단 분야에서 중요한 도약을 의미합니다. 디지털 병리학 및 방사선학 분야에서 AI의 얼리 어답터로서 우리는 이 기술이 어떻게 동물 관리를 변화시킬 수 있는지 직접 확인했습니다. 수의학 전문 지식과 Microsoft의 최첨단 AI 모델을 결합함으로써 우리는 진단을 발전시킬 뿐만 아니라 애완동물을 위한 더 나은 세상을 만들고 있습니다. 이번 협력으로 AI R&D가 가속화될 것입니다. [research and development] 노력하여 수의사에게 보다 정확하고 효율적인 도구를 제공합니다. 우리는 함께 수의학 분야의 새로운 표준을 설정하고 동물 건강 혁신에 대한 약속을 강화하고 있습니다.”
—Jerry Martin, 연구 개발 부문 부사장, Mars Science & Diagnostics
“Sectra는 기본 모델의 이미지 및 텍스트 임베딩을 활용하여 방사선학의 워크플로 작업을 변환하는 방법을 탐구하고 있습니다. 전통적으로 정적 구성을 통해 관리되었던 이러한 작업은 이제 생성 AI를 사용하여 의료 데이터의 다양한 특성에 적응하도록 개선되고 있습니다.”
—Fredrik Häll, SECTRA 제품 책임자
“Topcon Healthcare는 대규모 인구 기반 검사 환경에서 수집된 데이터를 활용하여 건강한 인구의 표현형을 결정하는 다중 모드 및 3차원 안과 영상 기반 모델(FM)을 구축하고 있습니다. 이 FM은 눈과 전신 질환의 초기 지표인 눈의 바이오마커 탐색을 촉진합니다.”
—Mary Durbin, Topcon Healthcare 임상 과학 부사장
“Azure AI Studio를 통해 선도적인 임상 LLM인 Med42를 제공하게 되어 기쁘게 생각합니다. Med42를 통해 우리는 AI의 힘을 활용하여 기존 의료 시스템에 영향을 미치고 임상의, 과학자 및 환자에게 가치를 제공하고 있습니다. LLM을 위한 포괄적인 임상 평가 프레임워크인 MEDIC에 대한 M42 의료 기반 모델 제품군과 같은 발전을 통해 M42는 의료 분야의 글로벌 혁신을 발전시키고 있습니다.”
— 박사. Ronnie Rajan, Med42 AI 및 응용 과학 부책임자
“병리학 및 의료 영상 분야의 기초 AI 모델 개발은 암 연구 및 진단 분야에서 상당한 발전을 가져올 것으로 예상됩니다. 이러한 모델은 전통적인 시각적 해석을 뛰어넘는 통찰력을 제공함으로써 인간의 전문 지식을 보완할 수 있으며, 우리가 더욱 통합된 다중 모드 접근 방식으로 나아가면서 의학의 미래를 재편할 것입니다.”
—Carlo Bifulco, MD, Providence Genomics 최고 의료 책임자, Prov-GigaPath 연구 공동 저자
Microsoft Cloud for Healthcare는 조직이 데이터와 AI를 통해 더욱 건강한 미래를 만들 수 있도록 지원합니다.
우리는 데이터 및 AI 투자를 강화하게 되어 기쁘게 생각합니다. 의료용 Microsoft 클라우드. 우리의 의료 솔루션은 신뢰와 신뢰를 바탕으로 구축되었습니다. Microsoft의 책임 있는 AI 원칙. 이러한 혁신을 통해 우리는 파트너와 고객이 모든 진료 시점에서 연결된 경험을 더 쉽게 만들고 의료 인력의 역량을 강화하며 의료 산업에 중요한 데이터 표준을 사용하여 데이터에서 가치를 창출할 수 있도록 만들고 있습니다.
의료와 AI에 대해 자세히 알아보기
- 우리와 함께하세요 HLTH2024, 부스 #4004 의료 AI 모델이 실제로 작동하는 모습을 확인하세요.
- 2024년 10월 20일부터 방문 마이크로소프트 애저 AI 스튜디오 의료 AI 모델에 대해 자세히 알아보고 해당 기본 모델이 조직에서 AI를 사용하는 방식을 변화시키는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보세요.
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생성적 AI가 항상 정확하거나 완전한 정보를 제공하는 것은 아닙니다. AI 출력은 Microsoft의 의견을 반영하지 않습니다. 고객/파트너는 AI 도구가 의도된 용도에 적합한지 철저하게 테스트하고 평가해야 하며, AI 도구 사용과 관련하여 최종 사용자에 대한 모든 위험을 식별하고 완화해야 합니다. 고객/파트너는 각 도구에 대한 제품 설명서를 철저히 검토해야 합니다.
1MedImageInsight: 일반 도메인 의료 영상을 위한 오픈 소스 임베딩 모델2024.
2BiomedParse: 모든 곳의 모든 것을 동시에 이미지 구문 분석하기 위한 생의학 기반 모델2024.
3MAIRA-2: 접지 방사선 보고서 생성2024.
게시물 의료 AI 모델을 통해 차세대 AI 기능 활용 처음 등장한 Microsoft AI 블로그.
