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未来医疗保健领域的人工智能解决方案需要更全面、多方面的评估方法。加强临床评估和部署的最佳实践包括:(i)采用临床任务的标准定义(例如疾病定义)以实现客观的社区驱动评估;(ii)定义除准确性之外的绩效要素,例如公平性、可用性、可解释性和透明度;(iii)将评估过程细分为越来越复杂的阶段(即评估可行性,然后评估能力、有效性和耐用性);(iv)促进独立第三方评估人员进行外部评估;(v)采用标准化指南报告人工智能评估结果,以提高可重复性、透明度和信任度。
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