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1 - 芝加哥大学医学系计算医学与临床人工智能中心 2 - 芝加哥大学布斯商学院应用人工智能中心 3 - 犹他州帕克城 Equality AI 摘要 人工智能 (AI) 在医疗保健领域的部署正在加速，但全面的治理框架仍然分散，并且通常需要大量资源。通过对 2019 年至 2024 年期间发布的 22 个框架进行系统审查，我们确定了医疗保健 AI 治理的七个关键领域：组织结构、问题表述、外部产品评估、算法开发、模型评估、部署集成和监控维护。虽然现有框架提供了宝贵的指导，但它们通常只针对大型学术医疗中心，从而给较小的医疗保健组织带来了障碍。为了弥补这一差距，我们提出了医疗保健 AI 治理准备情况评估 (HAIRA)，这是一个五级成熟度模型，可根据组织资源和能力提供可行的治理途径。 HAIRA 的范围从适合小型诊所的 1 级（初始/临时）到适合大型学术中心的 5 级（领先），在所有七个治理领域都有特定的基准。这种分层方法使医疗保健组织能够评估其当前的 AI 治理能力并制定适当的发展目标。我们的框架满足了对自适应治理策略的迫切需求，这些策略可以在不同的环境中支持 AI 支持的医疗保健价值，并确保 AI 实施为不同规模和资源水平的医疗保健系统带来切实的好处。
推进医疗保健 AI 治理
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