医疗 AI 新范式：数理模型与临床部署的现实困境 | 极客日志

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1.3 临床应用中的现实困境

1.3.1 模型部署的"最后一公里"问题

即使模型在研发阶段表现优异，在临床部署时仍面临重重障碍：

集成到临床工作流：医院信息系统通常基于传统架构，AI 模型难以无缝集成。医生需要额外登录系统、上传数据、等待结果，这一过程可能比传统方法更耗时。

用户界面与交互设计：临床医生需要简洁、直观、高效的交互界面。然而，大多数医疗 AI 系统由技术人员设计，缺乏对临床工作流的深入理解。

性能监控与维护：模型部署后需要持续监控其性能，及时更新以适应数据分布的变化。然而，大多数医疗机构缺乏相应的技术能力和资源。

# 模拟 AI 模型临床部署中的实际问题
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