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基于人工智能（AI）基于临床决策支持系统正在通过依靠更大的次数和多种二次使用数据来获得动力。然而，现实世界中数据环境中的不确定性，可变性和偏见仍然对健康AI的发展，其常规临床使用及其监管框架构成重大挑战。健康AI在整个生命周期中应针对现实世界的环境具有弹性，包括培训和预测阶段和生产过程中的维护，而健康AI法规应相应地发展。数据质量问题，时间或跨站点的变异性，信息不确定性，人为计算机互动和基本权利保证是最相关的挑战之一。如果健康AI对这些现实世界的数据效应的设计并不恰当地设计，则潜在的数据驱动的医疗决策可能会冒着数百万人的安全和基本权利的风险。在这个角度，我们回顾了健康中弹性AI的挑战，要求和方法，并提供了一个研究框架，以提高下一代AI基于AI的临床决策支持的可信度。
健康中的韧性人工智能
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