特定的人工智能模式。相反，它提供了指导，确保人工智能融入健康系统是具有伦理基础、操作高效和临 床有效。未来的工作可以检查特定模式（例如代理人工智能）或应用（例如公共卫生）所面临的挑战 该清单以跨境合作和实际相关性为基础。开发过程借助了文献研究、调查、国际合作和反复咨询，以识别 关键政策领域。关键政策领域被确定为支持在核心政策领域内负责地扩展人工智能在健康中的应用。为了 将这些政策领域转化为可操作的要素，该过程借鉴了经济合作与发展组织（OECD）2023年的《综合数字 健康生态系统政策清单》和2024年的《政府可信赖人工智能框架》。这些工具为在促进因素、保护措施、 人工智能在健康政策清单强调以下领域，基于OECD的《人工智能治理》 人工智能在健康领域的支持要素发展强大的数据和数字基础，以支持健康部门和政府服务之间及时且可互 操作的健康数据。数据随后可供使用于人工智能解决方案的开发、测试、实施和演变，同时确保这些解决 方案的持续安全。流程被简化，以审查、验证、批准、部署和演变人工智能在健康解决方案，具备足够且 可持续的人力和技术能力。 保护措施支持人工智能解决方案的安全和负责任部署。这些保护措施利用了所有利益相关者就人工智能在 健康项目达成的共同目标，允许健康系统的所有部分朝着共同的目标协同工作。这些保护措施还建立了治 理结构，采取激励措施以实现这些目标。程序被建立以衡量、监测和解决人工智能在健康项目有效性的问 题。最终，这确立了明确的 SCALING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTH ? OECD 2026