微软为医疗保健数据解决方案扩展了人工智能能力，目标是简化工作流程、改进数据集成并更好地利用人工智能来实现积极成果。
微软公布了多项微软医疗保健云的创新，旨在连接体验、促进团队协作、增强医疗保健工作者的能力并释放临床和运营见解。
该公司正在推出医疗保健人工智能模型，这是一组“前沿”的多模式医学成像基础模型，将在 Azure 人工智能模型目录中提供。这些模型是与普罗维登斯（Providence）和 Paige.ai 合作开发的，允许医疗保健组织整合和检查各种数据类型，包括医学成像、基因组学和临床记录。
先进的模型作为基础使用时，将帮助医疗保健组织快速构建、微调并安装根据其特定需求定制的人工智能解决方案，同时减少与从头创建多模式模型相关的大规模计算和数据要求。
该公司表示，借助 Azure AI 工作室中的新医疗保健人工智能模型、Microsoft Fabric 中的医疗保健数据解决方案功能（Copilot 工作室中的医疗保健代理服务）以及人工智能驱动的护理工作流程产品，微软医疗保健云将支持医疗保健组织实现其未来目标。
微软医疗保健和生命科学解决方案及平台公司副总裁乔·彼得罗（Joe Petro）在一份声明中表示：“我们正处于一个转折点，人工智能的突破从根本上改变了我们的工作和生活方式。在更广泛的医疗保健和生命科学行业，这些进步极大地增强了患者护理，并为临床医生重新点燃了行医的乐趣。微软的人工智能驱动解决方案正在通过简化工作流程、改进数据集成以及利用人工智能为医疗保健专业人员、研究人员和科学家、支付者、提供者、医疗技术开发者以及最终他们所服务的患者提供更好的结果来引领这些努力。”
该公司还在 Microsoft Fabric 的医疗保健数据解决方案中推出了处于公开预览阶段的新功能，包括：
- 对话数据集成：能够将诸如患者对话之类的对话数据从 DAX Copilot 发送到 Fabric 平台。
- 健康的社会决定因素（SDOH）公共数据集转换：允许组织摄取、协调和使用国内和国际的 SDOH 公共数据集，以发现风险和与健康相关的社会需求，帮助为患者和社区建立公平的医疗保健。
- 医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）索赔和索赔行馈送（CCLF）数据摄取：简化了索赔数据的摄取，并与临床、成像和 SDOH 数据协调一致，以解锁关于患者和人群的可操作见解。
- 护理管理分析：利用统一的医疗保健数据和护理管理分析模板，通过指出高风险个体、改进治疗计划和护理协调来加强患者护理。
- 数据发现和分组：利用集成的工作流程，允许医疗保健组织生成、监督、检查和共享患者分组。
此外，微软宣布在 Copilot 工作室中公开预览医疗保健代理服务，以创建用于预约安排、临床试验匹配和患者分诊的 Copilot 代理。借助 Copilot 工作室，医疗保健组织将能够利用医疗保健代理服务并构建连接的患者体验、增强临床工作流程、增强医疗保健专业人员的能力并帮助组织实现目标。
该公司还报告称，它正在通过与 Advocate Health、佛罗里达州东北部的浸信会健康、杜克健康、山间健康圣约瑟夫医院、梅西、西北医学、斯坦福医疗保健和坦帕综合医院的积极合作，扩大与 Epic 的战略联盟和联合开发计划。目标是使用环境技术构建一个人工智能解决方案，专注于护理文档，起草流程表以供审查，让护士减少文书工作，更多地关注患者。
更大的趋势
7 月，微软与麻省总医院布莱根、威斯康星大学医学院和公共卫生学院及其卫生系统 UW Health 合作，研究并创建先进的以放射学为重点的多模式人工智能基础模型，并开发医学成像 Copilot 应用程序。
4 月，微软、通用电气医疗集团（GE HealthCare）和 LG 电子联手，目标是支持韩国的智能医院建设。这三家公司签署了一份谅解备忘录，合作并贡献他们在医疗设备和医疗技术解决方案、智能医院运营解决方案以及云和平台方面的专业知识。
2019 年，American Well 推出了一款面向患者的应用程序，旨在与 Epica 的 EHR 系统集成。该技术名为 American Well 远程医疗患者应用程序，在 Epica 的 App Orchard（一个 API 市场）中提供。使用该应用程序的患者可以通过 MyChart 平台安排或请求远程医疗预约。他们还可以通过 MyChart 访问虚拟视频。
