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人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，AI 还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但 AI 并不总是有效；它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发 AI 的资源丰富的医院中，AI 的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中不同，而在资源匮乏的一线医疗环境中，AI 的表现可能会有所不同，而后者可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，AI 不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？本文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在优势，需要政策支持分布式治理过程，在环境中进行质量评估和监督
医疗 AI 的分布式治理
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