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表 3.6. OECD 国家在健康领域的人人工智能能力建设的组成部分

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经合组织（OECD）：2026医疗领域人工智能（AI）规模化应用研究报告（英文版）（64页）.pdf

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增强能力：在人工智能领域建立能力和信任，对于支持医疗提供者采用和有效利用人工智能至关重要，并因此增强公众对其应用的信任，例如，通过人工智能的自主应用支持提供护理。在经济合作与发展组织国家中的领先做法包括在医学教育中整合国家人工智能课程，以及实施带有内置机制的国家技能提升培训项目，以评估人工智能解决方案的有效性，确保持续改进（经济合作与发展组织，2026年即将出版）。一些智能和数字健康培训，并投入1.19亿欧元培训50万名专业人员，为期五年（法国人工智能跨部门委员会，2 025年[87]）。在韩国，未来的卫生劳动力正在通过医疗生物人工智能教育项目获得人工智能能力，该项目已被纳入医学课程（卫生福利部，2025年[88]）。德国通过其国家KI-Campus平台提供认证的人工智能培训，并推动数字医学国家硕士学位的计划，尽管国家要求仍缺失，实施也不一致（KI-Campus，2022年[8 9]）。拉脱维亚通过地区和非政府组织主导的倡议支持医疗技能提升，包括RSU的人工智能课程和里加科技女孩计划，符合其2029年数字健康战略的目标（数字健康采纳，2025年[90]）。在比利时弗兰德斯人工智能研究院（FARI），为公益开展的人工智能项目已启动其为医疗职业设计的培训，旨在通过教育医疗专业人员了解人工智能在医疗领域的应用、益处和伦理考量，来弥合人工智能技术与医疗保健之间的差距（F ARI，2025年[91]）。这些例子突显了在整个辅助医疗行业内，人工智能能力建设的机构成熟度和国家协调程度的不同。国家监督机构确保人工智能解决方案的开发、实施和监测是有效、安全、符合伦理，并与公共利益相一致构以协调人工智能倡议的进展。

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