摘要
人工智能(AI)在医疗保健领域的部署正在加速，但治理框架仍然零散且通常假定需要大量资源。通过对35个医疗人工智能实施框架（2019-2024年发布）进行系统评价，我们确定了医疗AI治理的七个关键领域。虽然现有框架提供了有价值的指导，但资源要求为小型医疗机构设置了障碍。为解决这一差距，我们整合了系统评价的关键发现，创建了"医疗人工智能治理准备评估"(HAIRA)，这是一个五级成熟度模型，可根据组织资源提供可行的治理路径。HAIRA从第1级（初始/临时）到第5级（领先），在所有七个治理领域设置了具体的基准。这种分层方法使医疗机构能够评估当前的AI治理能力并设定适当的提升目标。我们的框架解决了适应性治理策略的关键需求，确保AI实施能为不同资源水平的系统带来切实效益。
数据可用性
本系统评价过程中未生成或分析新数据。研究结果提取自2019-2024年间发表的英文文献的PubMed/medline系统检索。最终检索字符串如下："Artificial Intelligence"[MeSH] OR "AI" AND "Delivery of Health Care"[MeSH] AND (framework OR governance OR checklist OR guideline)。检索结果筛选为2019-2024年，检索于2025年4月13日进行。
致谢
本工作获得Gordon and Betty Moore基金会对B.K.B.的资助支持。
【全文结束】
