临床人工智能（AI）开发与实施清单工具：基于德尔菲研究的临床AI社会技术框架（CASoF）构建与应用

本研究针对临床AI开发缺乏标准化工具的问题，通过文献综述和改良德尔菲法构建了临床AI社会技术框架（CASoF）。该研究由全球医疗专业人员参与验证，提出涵盖技术、伦理、实施维度的42项清单，为医疗AI系统开发提供首个跨学科评估工具，其成果发表于《JMIRx Med》，对推动AI临床转化具有里程碑意义。

　　

在医疗人工智能（AI）快速发展的今天，临床场景中的AI系统却面临"落地难"的困境。尽管算法准确度不断提升，超过60%的医疗AI项目因忽视工作流程整合、伦理风险或用户接受度等问题而失败。这种技术与临床需求脱节的现象，暴露出当前缺乏系统化指导工具的短板——开发者往往聚焦技术指标，而忽略医疗机构复杂的多维度需求。

为解决这一关键问题，研究人员开展了题为"Checklist Approach to Developing and Implementing AI in Clinical Settings: Instrument Development Study"的创新研究。通过整合文献证据与全球专家共识，团队构建了临床人工智能社会技术框架（Clinical AI Sociotechnical Framework, CASoF）。这项发表在《JMIRx Med》的研究，首次将技术可行性、伦理合规性、临床适用性等要素系统整合，形成包含8大领域、42个评估项的标准化清单工具。

研究采用改良德尔菲法（Delphi method）这一经典共识构建技术，分三阶段完成：首先通过系统文献回顾初拟框架要素；随后组织含临床医师、数据科学家、伦理学家等在内的27人国际专家组进行两轮评议；最终采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）确定各条目权重。特别值得注意的是，研究团队创新性地在德尔菲流程中引入"反偏见校准"环节，要求专家对每条目的文化普适性进行评分。

研究结果呈现三大突破性发现：

1. 框架结构验证：通过Kendall协调系数（W=0.82）证实专家组对CASoF结构的高认可度，其中"患者安全监控"（权重0.23）和"算法可解释性"（权重0.19）被列为最核心维度。
2. 实施障碍图谱：交叉分析显示，中低收入国家专家更关注"数据基础设施"（P<0.01），而高收入国家专家侧重"医患决策权分配"（P<0.05），揭示AI落地需因地制宜。
3. 实用性验证：在3家医院的试点中，使用CASoF的AI项目临床接受度提升40%，用户界面优化需求下降62%，证明其实际指导价值。

讨论部分着重强调CASoF的范式转换意义：该框架突破传统"技术本位"思维，首次将医疗AI开发视为涉及人机交互、组织变革、伦理考量的系统工程。研究特别指出，框架中"动态监测"模块要求开发者预设失效保护（fail-safe）机制，这一设计可降低AI误诊引发的连锁风险。局限性在于当前版本尚未涵盖远程医疗等新兴场景，团队建议每两年更新框架内容以保持时效性。

这项研究为医疗AI从实验室走向病床搭建了关键桥梁。CASoF不仅提供可操作的质量控制标准，其蕴含的社会技术系统（Sociotechnical System）理念更启示我们：唯有将技术性能与人文关怀同等重视，才能真正释放AI的医疗变革潜力。随着该框架在WHO数字健康指南中的被引用，其有望成为全球医疗AI开发的通用语言。