Искусственный интеллект (ИИ) и большие данные меняют ландшафт здравоохранения. Однако клиническая ценность зависит от того, насколько хорошо системы помогают клиницистам и вписываются в рутинные рабочие процессы. С этой целью мы представляем рамки TRIAD: надежное управление, клиническая ценность в реальных условиях и интегрированное адаптивное внедрение для руководства разработкой, валидацией и внедрением клинического ИИ. TRIAD требует явного происхождения данных и целевого применения, проверки справедливости и калиброванной неопределенности. Эта структура оценивает команду человек-ИИ в реальных рабочих процессах с использованием метрик на уровне команды, включая точность, безопасность, нагрузку и шаблоны принятия, редактирования и переопределения. Внедрение происходит посредством поэтапных запусков с предварительно зарегистрированными ограничениями и постоянным мониторингом производительности и влияния на подгруппы. TRIAD рассматривает интеллект как свойство команды человек-ИИ, а не только модели ИИ. Согласование управления, оценки и внедрения вокруг клиницистов и пациентов обеспечивает прочные улучшения в безопасности, справедливости, эффективности и опыте, тем самым повышая клиническую ценность.

TRIAD;искусственный интеллект (ИИ);сотрудничество человека и ИИ;механизмы доверия;клиническая поддержка принятия решений