DiMe 联合 FDA 等机构启动医疗 AI 治理工具建设计划
Digital Medicine Society 启动一项医疗 AI 治理工具建设计划，并联合 FDA 及多家行业、医疗和科研机构共同参与，目标是把医疗 AI 治理从原则性讨论推进到可操作工具层面。该事件值得关注，因为医疗 AI 的落地风险不只来自模型性能，还包括责任划分、持续监测、偏差管理、临床验证和组织治理能力。随着生成式 AI 和临床 AI 工具进入真实工作流，医院、开发商和监管机构都需要更清晰的治理框架来支撑采购、部署和持续评估。
DiMe 联合 FDA 等机构启动医疗 AI 治理工具建设计划
Digital Medicine Society 宣布在其 Connected Health Collaborative Community 框架下启动 “Operationalizing AI Governance in Healthcare” 项目，目标是为医疗系统和 AI 开发方建设一套可实际落地的治理工具，用于评估、治理、监测和整合人工智能。
DiMe 首席执行官 Jennifer Goldsack 表示，当前医疗行业谈到 AI 治理时，往往陷入复杂但不够可操作的讨论，这正在拖慢应用落地。医疗机构真正需要的是一套能够帮助其评估模型、做出采购与部署决策、持续监测性能并适应技术演进的实用工具。
为什么医疗 AI 治理难以推进
DiMe 认为，治理之所以成为 AI 采用障碍，关键原因在于它很少被定义为一套可执行的运营流程。很多机构知道治理重要，但并不清楚应如何把责任划分、性能监测、采购评审和临床流程整合成日常工作机制。
项目发起方希望把行业经验沉淀为一系列开放获取、面向实际场景的资源，并在准备完成后分批发布。首批成果预计在两个月内推出，完整资源套件计划在年内完成，以回应行业的紧迫需求。
30 家机构共同参与
DiMe 表示，已有 30 家参与机构加入该计划，其中包括美国 FDA、Mass General Brigham、Stanford Health、UPMC、Children's Nebraska、American Psychological Association、Consumer Technology Association、Ferrum Health、Credo AI、Heidi Health、Intel 等。
这些参与方不会只在最后审阅成果，而是会在项目推进过程中持续贡献一线实施经验，帮助识别哪些现有治理方法在采购、部署、监测和工作流整合中造成摩擦，并共同打磨适用于不同组织的实践工具。
DiMe 指出，没有任何一家医疗系统已经彻底解决 AI 治理问题，也没有任何一家技术公司可以单独定义行业最佳实践。因此，这项计划强调跨机构协作和开放共享。
项目希望补上的行业缺口
赞助方 Qualified Health 首席执行官 Justin Norden 表示，所有医疗系统都在经历一场艰难转型，一方面要改变医疗服务方式，另一方面技术进展又快于政策和运营体系的更新速度。
DiMe 还引用 2025 年 Healthcare Financial Management Association 面向 230 家医疗系统的调查称，82% 的机构对已使用的 AI 工具几乎没有或完全没有治理流程。这也说明，行业当前最缺的不是理念，而是能直接拿来用的操作框架。