臨床醫學中的 AI 應用需在整個生命週期持續監測與評估，涵蓋開發、部署、運行與優化。透過定期以獨立樣本進行性能驗證，確保系統在真實臨床環境中維持穩定與準確，並因應資料與醫療需求的變化。
1、有效性監測：

定期評估 AI 系統在臨床應用中的準確性、可靠性與公平性。例如乳癌影像診斷 AI 在部署後，仍需持續檢驗其表現。
2、再訓練與優化：

隨新資料加入進行模型再訓練，修正偏差，並比對放射科醫師的診斷結果，同時蒐集臨床回饋，持續改進系統表現。