人工智慧在醫療領域的應用須確保安全性、合規性及持續有效性，因此AI生命週期管理（AI Lifecycle）成為醫院導入AI的重要管理機制。AI技術應用全程均需納入風險評估與監測，以確保模型的穩定性、準確性與透明性。

• 監測標準與應變機制

為確保AI技術的安全性與持續有效性，應制定定期監測機制，並透過以下措施提升系統穩定：

• 監測標準：依據九大透明性原則，訂定可量化監測指標（如模型準確度、解釋性評估等），並定期進行系統監測。
• 異常應變機制：當監測指標未達標準，將啟動AI停用機制，並提報至負責任AI臨床落地委員會進行審查。
• 修正與重新驗證：停用後，AI系統須經過重新驗證與調校，直至監測數據達標，方可恢復應用，確保臨床決策輔助的安全性與可靠性。

圖、AI產品生命週期循環管理

Quality Management System

• Product design and market fit
• Data curation and labeling
• AI product development
• Validation and regulatory clearance
• Deployment and clinical integration
• Real-world monitoring
• Model refinement
• Product go to market