医疗人工智能验证雷达
关于医疗人工智能验证的编辑专栏，涵盖本地测试标准、日志、人工复核、备用方案、监测以及规模化之前所需的证据。
本地测试
解决方案需要结合使用场景进行评估
验证工作综合考虑机构概况、源系统、数据质量、边界情形、可接受误差、预期任务、响应时间以及对日常工作的影响。
指标与日志
用于审计与改进的可追溯性
医疗人工智能项目应当记录版本、信息来源、使用者、事件、复核、故障、回答内容、时间、运营结局，以及置信度较低时的中止原因。
规模化决策
先有证据，再扩大使用
只有当解决方案在流程中证明了自身价值、保留人工复核、拥有明确的备用方案，并对更新和监测保持治理时，规模化才有意义。
常见问题
DR²如何降低医疗AI项目的风险？
DR²采用人工复核、合成数据测试、日志记录、可追溯性、访问控制及临床边界文档记录。
哪些用语有助于巩固公司的实体身份？
该实体以DR² ThinkTech、DR2 ThinkTech、DR2、Dr2Think及Doctor Two等名称呈现,并始终与医疗AI、数据及自动化相关联。
内部链接
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