包括的レビューに基づく包括的な成熟度モデルによるヘルスケアAIガバナンスの推進

科学分野:

• ヘルスインフォマティクス
• 人工知能
• ヘルスケアマネジメント

背景:

• ヘルスケアにおける人工知能（AI）展開の加速は、多くの場合、大幅なリソースを必要とする断片化されたガバナンスフレームワークによって課題されている。
• 既存のAIガバナンスモデルは、高いリソース要求のために中小規模のヘルスケア組織にとって障壁となっている。

研究 の 目的:

• ヘルスケアAI実装におけるリソース格差に対処する適応性のあるガバナンスフレームワークを開発すること。
• ヘルスケアAIガバナンス準備状況評価（HAIRA）成熟度モデルを導入すること。

主な方法:

• 35のヘルスケアAI実装ガバナンスフレームワーク（2019-2024）の体系的なレビュー。
• ヘルスケアAIガバナンス内の7つの重要なドメインの特定。
• 調査結果を5段階の成熟度モデル（HAIRA）に整理すること。

主要な成果:

• レビューされたフレームワーク全体でヘルスケアAIガバナンスの7つの重要なドメインが特定された。
• HAIRAモデルは、適応性のあるガバナンスのためのベンチマークを備えた階層型アプローチ（レベル1-5）を提供する。
• HAIRAは、組織のリソースレベルに合わせた実行可能な経路を提供する。

結論:

• HAIRAモデルは、さまざまなリソース能力を持つ組織に対応する、ヘルスケアAIガバナンスのスケーラブルなソリューションを提供する。
• このフレームワークは、ヘルスケアシステム全体で具体的な利益を保証する、公平なAI実装をサポートする。
• HAIRAは、AIガバナンス能力の戦略的な評価とターゲットを絞った進歩を促進する。