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引用：Reddy S、Rogers W、Makinen V-P 等人。指导将 AI 系统实施到医疗保健环境中的评估框架。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100444。 doi:10.1136/ bmjhci-2021-100444
摘要 目标 迄今为止，医疗保健领域已经开发了许多人工智能 (AI) 系统，但采用程度有限。这可能是由于评估不适当或不完整以及缺乏国际公认的 AI 评估标准。为了对 AI 系统在医疗保健领域的通用性有信心并使其能够融入工作流程，需要一种实用而全面的工具来评估现有 AI 系统的转化方面。目前，医疗保健领域可用的 AI 评估框架侧重于报告和监管方面，但对于评估 AI 系统的转化方面（如功能、实用性和道德组成部分）几乎没有指导。 方法 为了解决这一差距并创建一个评估现实世界系统的框架，一个国际团队开发了一个以转化为重点的评估框架，称为“医疗保健 AI 的转化评估 (TEHAI)”。对文献的批判性回顾评估了现有的评估和报告框架和差距。接下来，使用健康技术评估和转化原则，确定了要考虑的报告组成部分。由八名专家组成的国际小组对这些组成部分进行了独立审查，以达成共识，将其纳入最终框架。结果 TEHAI 包括三个主要组成部分：能力、实用性和采用。对模型开发和部署的转化和伦理特征的重视使 TEHAI 有别于其他评估工具。讨论 现有报告或评估框架的一个主要限制是其重点狭窄。具体而言，评估组件可应用于 AI 系统开发和部署的任何阶段。由于 TEHAI 在转化研究模型中有着坚实的基础，并且强调安全性、转化价值和普遍性，因此它不仅具有理论基础，而且在评估现实世界系统方面也有实际应用。结论 用于开发 TEHAI 的转化研究理论方法不仅应将其应用于研究环境中的临床 AI 评估，还应更广泛地用于指导对工作临床系统的评估。
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