隨著全球?qū)θ斯ぶ悄埽ˋI）在醫(yī)療保健領(lǐng)域的變革潛力的興趣激增,，確保人工智能醫(yī)療設(shè)備的安全性和有效性,，以及它們的可信度,、公平性和性能變得越來越迫切,。AI應(yīng)用程序的性質(zhì)是為了在現(xiàn)實世界的醫(yī)療保健環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng),，雖然這種適應(yīng)性可以提高性能,，但也帶來了重大風(fēng)險,，例如加劇數(shù)據(jù)或算法中的偏差,，可能會傷害患者,，并進一步使代表性不足的人群處于不利地位,。生命周期管理（LCM）可應(yīng)對醫(yī)療保健中與人工智能軟件相關(guān)的復(fù)雜性和風(fēng)險。

自20世紀60年代以來,，LCM一直是交付可靠軟件的關(guān)鍵?，F(xiàn)代軟件開發(fā)生命周期（SDLC）體現(xiàn)了LCM原則，為規(guī)劃,、設(shè)計,、實施、測試,、集成,、部署、維護和最終退市軟件提供了一個結(jié)構(gòu)化的框架。

人工智能生命周期概念

將傳統(tǒng)SDLC的階段映射到AI軟件開發(fā)的具體細節(jié),，稱之為AI生命周期（AILC）,。

AILC管理可提供更有效的行動手冊

對早期人工智能標準文件的審查表明，這些文件通常提供了一般的生命周期考慮因素,，但缺乏具體細節(jié),。AILC模型作為指南，幫助評估每個階段中確定的考慮因素的標準,、工具,、指標和最佳實踐。標準通過幫助確保質(zhì)量,、促進互操作性和促進道德實踐,，在AILC中發(fā)揮作用。在AI標準制定工作中考慮這一AILC概念,，將有助于倡導(dǎo)醫(yī)療保健中更安全的人工智能,。

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