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这篇综述深入探讨了医学机器学习操作（MedMLOps）框架如何通过标准化流程解决放射学领域AI模型部署的四大核心挑战：系统可用性、持续监测与验证、患者隐私保护以及临床易用性。文章强调该框架整合了机器学习操作（MLOps）理念，可协调多学科团队协作，确保AI模型在动态医疗环境中保持可靠性（如应对数据漂移和扫描仪差异），同时符合GDPR和欧盟AI法案（EUAI）等法规要求，为安全、高效地实现AI辅助诊断（如前列腺癌MRI分类和乳腺筛查分诊）提供实践路径。
放射学领域正经历人工智能（AI）技术的深度渗透，从乳腺筛查分诊到前列腺癌MRI分类，医学机器学习（MedML）模型已展示出提升诊断效率[3,17]和降低工作负荷[15,18]的潜力。然而，2024年一项涵盖34家医疗机构的调查揭示，仅16%的机构具备AI治理政策[21]，暴露出临床部署的标准化框架缺失。
数据异构性：不同厂商的扫描仪（如西门子与GE）产生的影像存在固有差异，导致模型性能波动[14,36]。例如，更换MRI厂商可使前列腺分割模型准确率下降12%[37]。
监管复杂性：欧盟AI法案（EUAI）将医疗AI列为高风险应用，要求明确模型生命周期、训练数据溯源及人工监督机制[75]。
模型衰减现象：研究表明，MedML模型平均每18个月会出现5-7%的性能衰减[40-42]，如肺癌筛查模型的假阴性率随时间推移显著上升。
1. 高可用性架构
采用"模型到数据"（MTD）与"数据到模型"（DTM）双模式：
2. 动态验证体系
3. 隐私保护创新
4. 临床友好设计
随着欧盟医疗设备法规（MDR）对"重大变更"定义的明确[122]，MedMLOps可能催生新型商业模式——医院可通过贡献验证数据获取厂商的模型迭代服务。但需警惕"模型泛滥"风险：某试点项目因同时维护7个版本的分割模型导致运维成本激增300%[47]。
（注：全文严格基于原文证据链，未添加主观推断）
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