你的7×24小时AI健康专家已上线!

过去一年AI实现了我们曾认为不可能的事情，并为突破性的变革开辟了新道路。生成式AI例如Azure AI Health Bot，不仅可以为患者制定个性化治疗方案，还能从X射线扫描和核磁共振成像（MRI）中提取有价值的信息。

这些进步正在让AI触手可及。对医疗保健行业而言，这也可能预示着一个新时代的开始，它将改变医疗服务的提供和获取方式，使精准医疗真正实现个性化，加速对威胁生命的疾病进行突破性研究，并创新改进患者的护理方式。  

要真正实现AI和机器学习的应用和可操作性，首先要有可供分析的数据。但随着医疗保健数据的指数级增长，大多数医疗机构面对这些数据时却感到无所适从，通常这些数据是孤立的、难以管理的。为了解决这一问题，我们需要使这些数据易于访问并进行标准化处理，为云端的分析和AI应用奠定基础。

Microsoft Fabric提供的行业特定解决方案能够满足这一需求，通过通用的架构和体验，帮助医疗机构实现数据和见解的整合。现在Microsoft Fabric中的医疗保健数据解决方案已推出了预览版，它将降低管理多源医疗健康数据（文本、图像、视频等）的复杂性和耗时性，并提供了一种安全可控的方式，让医疗机构能够在整个组织内访问、分析和可视化数据驱动的见解，进而促进更高效更精准的决策和操作。 

同时我们还将推出一系列新的数据和AI功能，这些功能将在Microsoft Cloud for Healthcare中得到应用，旨在帮助医疗机构改善患者体验，通过机器学习和AI更深入地洞察医疗信息，并确保健康信息的安全处理。很快，去标识化服务以及从非结构文本中获取洞察等功能也将在Fabric中上线。具体来说，以下几点值得关注： 

此举意味着全球的医疗机构都能使用这项服务在英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语和希伯来语这七种语言中提取有价值的医疗见解，这无疑将帮助全球的医疗机构更方便地使用这项技术，进而在全球范围内提升健康公平性。   

去标识化服务已经推出了预览版，它将在Microsoft Fabric和Azure Health Data Services中得到应用。这项服务让医疗机构能够在处理医疗数据的过程中去除掉识别信息，确保数据在保持临床相关性和分布特性的同时，也遵守HIPAA的隐私规则。

该服务支持非结构文本，未来还将覆盖到结构化文本、成像以及医疗技术等多种数据类型。通过使用最先进的机器学习模型，该服务可以自动从非结构文本，如临床记录、消息或临床试验研究中提取、编辑或替代超过30种实体，包括HIPAA规定的18种受保护的健康信息（PHI）标识符。   

Azure AI Health Bot的服务范围正在拓展，能够助力医疗机构为医疗专业人员构建辅助系统，以更好地管理行政和临床工作，同时也改善患者体验。Azure AI Health Bot的设计初衷就是为医疗机构创建定制化的聊天机器人体验，现在它将由生成式AI驱动，为健康和生命科学行业实现高价值的对话场景。   

Azure AI Health Insights预览版新增了3个内置模型。这些模型基于临床数据和证据，生成了可操作且按时间顺序排列的患者时间线。同时，提供了简化、患者友好的临床记录和报告版本，并从放射学报告中提取见解，帮助放射科医生优化工作流程。  

除了上述令人期待的产品发布外，威科集团（Wolters Kluwer）还宣布其健康语言平台将与微软Azure及Azure Health Data Services深度合作。这个健康语言平台是一个快速医疗互操作性资源（FHIR®¹）的术语服务器，此次合作的目标是助力客户在微软Azure上利用医疗本体论来丰富和标准化他们的医疗数据。 

对于那些已经采用Azure的客户，现在可通过Azure Marketplace直接访问威科集团的健康语言平台。这将帮助他们验证并翻译FHIR数据，为未来的数据分析做好准备。通过这种合作，各类医疗机构可以跨越多种数据源实现语义的互操作性，为医疗领域中的各种应用场景提供动力。 

通过与合作伙伴的生态系统合作，微软将持续致力于开发先进的医疗保健技术，确保客户能通过微软云从数据中获取更有价值的洞察，并负责任地使用AI。我们希望为客户连接生态系统中的最佳合作伙伴，通过Azure Marketplace为他们提供所需的工具和支持，并确保他们为各种医疗应用场景找到最合适的解决方案。 

微软的医疗保健云服务与工具的结合，正在助力医疗机构开发出创新的解决方案，满足个性化的独特需求。 

例如，假设一位研究人员正在研究一种治疗阿尔茨海默病的新药，需要找到具有特定症状和诊断的合适患者来提出假设。首先，研究者需先对原始数据进行去标识处理，确保数据可用于研究。同时，基于临床医生的视角，可能会希望深入研究某一组特定患者，从中找出是否有相似的症状和模式，进而为患者制定更加合适的治疗方案。在完成了这些研究后，医生还需要确保已经收集了所有必要的临床记录，获得完整的病患信息。当为患者写报告和处方时，临床医生可以选择使用AI简化他们的报告，将复杂的术语转换为更容易理解的术语，让患者更容易阅读和理解。 

接下来，让我们关注一位已被诊断为阿尔茨海默病的患者。在其报告中，患者希望能够更深入地了解关于自己处方药的信息。由于该报告避免了医学术语的使用，患者能够更加轻松地理解其中的内容。医院的网站上还提供了一个聊天机器人，患者可以与机器人互动，轻松获取关于药物的解答，并在需要时便捷地预约医生。 

而这仅仅是众多可能性中的一种，无论是寻找新的治疗方法、增强患者参与度，还是优化工作流程，Microsoft Cloud for Healthcare都可以帮助医疗机构实现更多目标。  

我们希望能够帮助你应对日常所面临的挑战。不论是为了减少医生的职业倦怠，还是通过个性化医疗让患者更满意，微软都希望为你提供支持，从数据中汲取洞察，大规模地开发和部署AI。    

在微软的巴西合作伙伴Dataside的帮助下，Oncoclínicas正在采用微软的Azure AI文本分析技术，从医疗记录、解剖病理、基因组和MRI影像报告等非结构化领域中提取数据。这些数据被Dataside用于多种场景，例如评估临床试验的可行性、深入理解药物经济学的各种情境，以及更深入地研究群体流行病学及其相关结果。    

通过Microsoft Cloud for Healthcare，可以充分发掘更多数据潜力。Microsoft Cloud for Healthcare为医疗机构提供了一个全新平台，不仅可以改善患者体验，还能利用机器学习和AI力量发掘新的洞察，始终安全地管理PHI数据。借助Microsoft Cloud for Healthcare，我们相信可以信心满满地迈向医疗创新的未来。 

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