摘要
随着人工智能日益深入地应用于医疗保健领域，治理方式不能再仅仅被视为一套静态的原则或监管要求。本研究提出了一种基于以人为中心的体验工程理念的医疗人工智能治理架构，该架构作为闭环运营控制系统，用于稳定并动态管理基于人工智能的医疗系统。该框架并非将患者和员工的体验视为后续结果，而是将其视为治理的输入信号，并通过患者体验指数和员工体验指数将其具体化。该架构通过持续的反馈、触发控制规则以及自适应学习机制，将体验信号转化为持续的运营调整。为研究该架构对系统行为的影响，研究通过基于代理的模拟对比了四种场景：S1（无治理）、S2（仅感知）、S3（完整的以人为中心的体验工程闭环）以及S4（在外部压力下的完整以人为中心的体验工程闭环）。结果显示，在患者体验指数和员工体验指数方面，始终存在S1 < S2 < S3的趋势，这表明仅依靠感知带来的改善十分有限，而结合反馈的感知、控制和学习机制则能带来更强的稳定性提升和性能改善。在S4场景中，同样的架构能够在冲击下实现恢复、重新稳定以及自适应强化。这些研究结果表明，有效的医疗人工智能治理取决于反馈循环是否被设计为能够实际发挥作用。这些结果是基于模拟体验指数得出的，可视为概念层面和机制层面的证据。
