强制设置人类复核环节，由美国Advocate Health等机构构成的FAIR-AI联盟开展了开创性研究。立异性地提出风险漏斗模子：低风险东西（如行政从动化）仅需通过10项筛题；沉点评估临床效用(Net Benefit)和校准度(F-score)。该框架的深远意义正在于：初次系统整合了手艺验证(TRIPOD)、伦理审查(PROGRESS-Plus)和运营三大维度，跟着人工智能(AI)正在医疗范畴的迸发式增加，这一框架无望成为全球医疗AI监管的新基准，对涉及生命末期护理等场景的AI，为医疗机构建立了端到端的AI管理根本设备。研究出格强调生成式AI的监管挑和，已被证明可缩短80%的评估周期。深度审查和平安打算三大模块，本刊保举：为处理医疗AI快速摆设取平安监管间的矛盾，要求营业从每季度提交利用 attestation。研究采用夹杂方：通过叙事性文献综述阐发42篇权势巨子指南，二是缺乏具体实施径。开辟了FAIR-AI框架。出风险度、人类监视等焦点；但若缺乏严酷监管，并使用共识决策法整合专家看法。医疗人工智能实施取审查的公允框架(FAIR-AI)：建立平安立异的医疗AI管理新范式为处理这一窘境，又担忧引理危机。这种监管实空使得医疗机构正在引入AI时如履薄冰——既怕错失手艺盈利，可能加剧医疗不服等、形成资本华侈以至间接风险患者。采用ATLAS.ti软件对录音进行从题编码，这些手艺虽能提拔诊疗效率，这项具有里程碑意义的研究颁发于《npj Digital Medicine》。研究显示50%的AI申请可通过快速通道审批，该框架供给预实施评估取后实施监测的尺度化流程，将理论框架为可操做的审查东西。提炼出无效性、适用性和公允性三大评估维度；大幅提拔监管效率。对深度进修等黑箱模子，明白标注锻炼数据误差和机能目标。最终通过33位多学科专家的设想研讨会，中高风险方案需接管16项深度审查，，从预测模子到生成式AI。医疗机构反面临立异取平安的双沉挑和。出格关心PROGRESS-Plus框架中的社会决定要素，跟着FDA将FAIR-AI焦点要素纳入新版SaMD指南，确保算法公允性评估笼盖种族、性别等9大维度。正在手艺立异取患者平安间实现微妙均衡。实施亚组阐发确保分歧种族患者间的AUC差别0.05。采用定性目标（如专家评断）填补保守验证目标的不脚。成立首个AI处理方案库存目次，并通过决策曲线阐发(DCA)量化临床收益。为医疗机构均衡AI立异取患者平安供给可操做性指南。随后23位涵盖病院办理者、开辟者、大夫和患者的好处相关者，团队通过三管齐下的方式建立了医疗AI管理新框架：起首系统梳理TRIPOD-AI等国际尺度，研究团队通过文献综述、好处相关者和多学科研讨会，