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September 13, 2024 Brian Anderson, MD Coalition for Health Artificial Intelligence (CHAI) RE: Coalition for Health Artificial Intelligence (CHAI) Assurances Standards Guide and Reporting Checklist Request for Information Dear Coalition for Health Artificial Intelligence Advisory Board: As the professional home for health services and systems researchers, AcademyHealth is pleased to offer input to guide the development of the Coalition for Health Artificial Intelligence (CHAI) Assurance Standards Guide and报告清单。AcademyHealth是卫生服务研究人员和卫生政策的专业住所，以及使用这些证据来改善健康和医疗保健的个人和组织。通过一项战略计划，该计划明确优先考虑我们的核心价值观，例如行动，多样性和包容性，持续学习，协作和社区以及信任和诚信的证据，我们证明了我们致力于改善所有人的健康成果，尤其是最脆弱和被剥夺的人群。我们的成员是研究健康公平，健康差异和健康决定因素的领导者。我们借鉴了这些专业知识，以告知我们对Chai的建议。作为AI在健康中的作用，它有可能提高健康服务的股权或扩大现有差异。AI可以描述为使用算法系统用于各种任务，包括决策支持，诊断，治疗计划，医学成像分析，患者监测，临床遗漏，精确医学和各种行政过程。92.210]。偏见不生活在真空中Chai概述了一个六步生命周期，详细介绍了开发，部署和维护AI系统所涉及的基本阶段和过程。我们认识到Chai的认可，即“公平，公平和偏见”应包括在整个AI生命周期中必须解决的核心原则。此外，联邦法律将要求Chai的成分在2025年5月1日之前采取合理的步骤，以确保其AI在其健康计划或活动中的种族，颜色，国籍，性，性别，性别或残疾在其健康计划或活动中通过使用患者护理决策支持工具的使用[45 cfr sec] [45 cfr sec。国家也是立法标准，以确保AI不会比我们作为一个社会所拥有的更严重的歧视。为了Chai的标准，实际上可以执行的指导用户解决与新法律和法规保持一致的偏见 - 他们必须做的远远超过当前草案中所显示的要多得多。加强这一点，我们进一步建议评估活动可以并且应该为减轻偏见和促进公平和公平的步骤提供信息。通过健康服务研究（HSR）和其他研究活动，该领域可以开始衡量有效的方法，为谁以及在什么情况下AI设计和部署影响健康。通过指导人们建立这一证据（并从整个生命周期中学习）Chai可以使这一原则可行。
健康联盟人工I
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