AI在医疗保健领域的奖项（AI in Health and Care Award）是NHS AI实验室计划的一部分，旨在加速AI技术在医疗保健领域的开发和应用。从2020年到2024年，该奖项分配了超过1亿英镑，支持了四个阶段的各种AI项目，每个阶段反映了不同的实际应用阶段。
AI在医疗保健领域的奖项
最后一个阶段，即第四阶段，专注于AI技术的多站点部署和评估。NHS发布了一份文件，回顾了13项第四阶段技术评估的经验教训，提供了设计和进行医疗保健领域AI评估的实际见解。
AI评估
这些评估遵循了NICE指导下的MedTech早期技术评估（META）的结构化方法。这些评估确定了明确的差距，帮助塑造了独立评估的设计，重点关注八个关键领域：安全性、准确性、有效性、价值、适应性、实施、可扩展性和可持续性。评估者还研究了患者特征如何影响这些领域的结果，以确保没有任何群体被忽视。
一个重要的经验教训是共同制定部署和评估计划的重要性。这涉及技术供应商、独立评估者和采用站点之间的合作，包括临床和患者用户。这有助于AI技术更好地适应特定的实际环境，确保更好的适应性和更顺利的实施。
另一个认识是，需要至少两年的时间来评估多个站点的AI部署。实际环境的复杂性，包括IT基础设施和临床实践的变化，需要更长的时间线来获得有意义的结果。
混合方法评估方法
未来的国家AI项目还应优先考虑混合方法评估设计，结合定量和定性方法，以提供更全面的AI影响评估。
评估显示，明确关注健康不平等的重要性。将这一点作为可靠的评估领域，有助于确保AI技术不会无意中扩大现有的医疗保健访问或结果差异。
技术的快速发展意味着团队需要最新的国家指南和资源。传播发现成果，包括中期报告和各种形式的沟通，如网络研讨会和学术提交，对于确保这些评估的经验教训能够为未来医疗保健领域的AI决策提供信息至关重要。
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