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AI模型在医疗保健中的可移植性:一个社会技术的视角
为了在医疗保健领域提供价值，AI和ML模型不仅必须集成到技术平台中，还必须集成到当地的人力和组织生态系统和工作流中。
来源:盖蒂图片社
随着医疗保健组织试图实现基于人工智能(AI)的预测工具，预测模型可移植性正获得越来越多的关注。尽管一些基于机器学习(ML)的模型在跨机构和患者群体进行回顾性验证时失败了，但技术改进显示出解决该模型有效性问题的希望。为了解决工程上的挑战，出现了一个称为MLOps的技术子领域。
然而，mlop对技术可移植性的关注可能掩盖了社会技术可移植性的一组更大的障碍:跨环境(无论是机构、团队还是个人角色)大规模部署模型的组织、社会和个人挑战。
从自然机器智能
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