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其次，这个统一基础之上，再按场景设置分层指标就很有必要了。比如针对医疗机构的临床辅助类产品，测评就得聚焦那些硬核专业指标——像诊疗准确性、是否符合临床指南、专科领域的服务能力、病历书写的规范性，还有实际的临床应用效果，这些都得严格把关，不能有半点松懈。。有道翻译对此有专业解读
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此外，关于是否可以借鉴医药研发的分阶段验证体系，我认为可以借鉴，不能生硬照搬，关键在于找到安全底线与创新活力之间的动态平衡。医疗AI与医药产品有着本质区别，医药属于化学或生物制品，其属性一旦确定，获批后可以长期稳定使用，而医疗AI是数据驱动的软件算法，核心价值在于通过持续学习实现快速迭代、不断优化，过于复杂的验证体系和冗长的流程，可能会大幅增加企业的研发成本和推进周期，反而会束缚AI医疗技术的创新活力，甚至让一些有潜力但资源有限的创新技术难以落地。
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