医疗保健中的AI:通过风险评估将认知转化为行动AI In Healthcare: Turning Awareness Into Action With Risk Assessments - New Technology - United Kingdom

AI与医疗健康 / 来源:www.mondaq.com英国 - 英语2025-08-24 18:52:08 - 阅读时长3分钟 - 1237字
本文深入探讨了医疗行业如何通过开展AI专项风险评估将认知转化为具体行动,揭示了有效的风险评估框架应包含的核心要素。文章结合医疗行业的特殊性,强调了数据偏见排查、数据安全机制、供应商风险管控等关键环节,并提出了将AI治理从合规负担转化为战略优势的实践路径。专家指出主动式的AI治理框架应贯穿于从技术部署到持续监测的全生命周期,通过跨部门协作建立可持续的AI伦理治理体系。
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医疗保健中的AI:通过风险评估将认知转化为行动

医疗领导者通过风险评估将AI认知转化为行动

在我们近期关于医疗AI治理的文章成为Mondaq平台周度热点后,我们得到明确反馈:医疗行业的决策者正在密切关注AI技术带来的伦理、安全与合规挑战。

在与Granite GRC联合举办的《医疗AI治理:合规团队如何管控风险并引领发展》网络研讨会中,来自医院、门诊网络、数字健康创新机构和服务提供商的参与者展开了热烈讨论。现场调查显示:超过三分之一的机构在过去一年已开展过专项AI风险评估,而更多机构仍停留在筹备阶段。

"那些避免重大舆情的医疗机构并非运气使然,而是主动作为。他们已将AI治理纳入日常风险与合规管理体系。"

——Granite GRC Jeffrey B. Miller律师(总负责人)

为何AI风险评估是关键缺失环节

AI风险评估正是将认知转化为实质行动的桥梁。它能帮助机构将对AI风险(如偏见、数据完整性问题、算法透明度)的认知,转化为具体的风险防控措施。

医疗行业的特殊性要求更高的标准。HIPAA合规性、患者安全、供应商管理以及监管审查的综合要求,使得医疗AI治理需要比其他行业更定制化的解决方案。

"风险与合规团队不能事后补救。AI风险评估不是盖章流程,而是确保从第一天起所有AI决策都符合伦理、法律和运营标准的系统性流程。"

——Granite GRC 合规与隐私服务总监Clivetty Martinez博士

医疗AI风险评估的核心要素

专项的AI风险评估应确保机构的AI战略在伦理、合规和运营层面经得起检验。基础要素包括:

  • 识别数据与算法的潜在偏见来源

审查数据集和算法设计,发现可能影响治疗效果和患者安全的偏见风险

  • 确认数据完整性和安全防护机制

确保AI系统的数据符合HIPAA等隐私法规要求,同时具备准确性保障和安全防护

  • 评估供应商风险与监督机制

通过合同审查、绩效监控和供应商治理,保持对第三方AI工具的管控力

医疗AI风险评估的进阶实践

在完成基础建设后,建议通过以下措施加强风险评估:

  • 匹配适用的医疗法规

将每个AI应用场景对应到相关法律、标准和伦理指南

  • 开展跨部门审查

组织合规、临床、IT和法律团队共同参与,提供多维度审查视角

  • 建立持续监测机制

通过定期再评估和性能追踪,确保AI系统在生命周期内的持续合规性

从合规负担到战略优势

NAVEX与Granite GRC的实践表明,风险、合规与运营领导者的协同合作,能将AI治理转化为战略优势。通过治理框架建设、培训体系搭建和文化建设工具,机构可实现从被动应对到主动防御的转型。

从认知到行动的下一步

立即行动的关键包括:观看网络研讨会回放获取实操案例,预约Granite GRC的定制化咨询服务,以及体验NAVEX医疗合规管理软件的智能治理功能。今年10月,我们将在费城举办线下交流活动,深入探讨AI时代下的医疗伦理领导力,并分享增强合规文化的实用工具。

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