美国医疗AI联盟发布治理手册

美国医疗AI联盟发布治理手册 2026 年 5 月 27 日，Coalition for Health AI（CHAI）发布面向医疗系统的综合性 AI Governance Playbooks，旨在帮助医疗机构将 AI 采用、评估、部署与持续监督转化为可执行的治理流程。 本次发布的治理手册以医疗机构真实落地场景为核心，覆盖 AI 政策、组织结构、组织资源与组织流程四个主要领域，并进一步将组织流程拆分为 AI 生命周期管理、风险与影响评估、数据管理与使用、第三方供应商管理、教育培训与反馈五个子领域。CHAI 表示，这套 playbooks 面向不同规模和…

美国医疗AI联盟发布治理手册
2026 年 5 月 27 日，Coalition for Health AI（CHAI）发布面向医疗系统的综合性 AI Governance Playbooks，旨在帮助医疗机构将 AI 采用、评估、部署与持续监督转化为可执行的治理流程。
本次发布的治理手册以医疗机构真实落地场景为核心，覆盖 AI 政策、组织结构、组织资源与组织流程四个主要领域，并进一步将组织流程拆分为 AI 生命周期管理、风险与影响评估、数据管理与使用、第三方供应商管理、教育培训与反馈五个子领域。CHAI 表示，这套 playbooks 面向不同规模和成熟度的医疗服务机构，帮助其在引入生成式 AI、预测性 AI、临床辅助工具和嵌入式 AI 功能时，建立一致、可问责、可追踪的治理机制。
随着 AI 工具快速进入临床决策支持、医学影像、患者分流、行政运营和收入周期管理等环节，医疗机构正面临技术采用速度快于监管与组织能力建设的挑战。CHAI 的框架重点回应了几个关键问题：什么工具应被纳入 AI 政策管辖，谁负责审批和监督，如何开展上线前风险分级，如何管理训练与运行数据，如何约束第三方供应商，以及如何在上线后持续监测模型表现和异常反馈。
值得关注的是，CHAI 将第三方供应商和嵌入式 AI 列为治理重点。许多 AI 功能可能通过电子病历、影像系统或 SaaS 平台的常规更新进入医院工作流，而非通过传统采购流程主动引入。针对这一风险，playbooks 强调默认关闭、重新审查、数据处理协议复核、责任人指定、AI 注册表记录和合同杠杆使用等操作步骤。
此外，CHAI 框架也重新界定了“人在回路”的治理含义。它并不只要求医生对 AI 输出进行最终确认，而是强调医疗机构需要建立组织级安全防线，包括风险评估、模型卡、性能监控、员工培训、异常反馈和吹哨人保护机制，以避免将 AI 风险简单转嫁给一线临床人员。
从行业角度看，CHAI 本次发布的治理手册标志着医疗 AI 治理正在从原则倡议走向操作控制。AI 进入医院，已经不只是技术部署问题，而是涉及任务分工、数据流动、供应商责任、临床安全和患者信任的工作系统重构。
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