一、運用細節與輸出結果
描述 AI 在診斷過程中的具體運作方式及其輸出內容，讓醫師了解 AI 提供的資訊類型與使用方式
二、運用目的
說明 AI 在醫療診斷中的角色與目標，明確界定其功能
三、範圍外使用警示
明確 AI 的適用範圍及其限制，避免誤用於不適合的族群或臨床場景
四、開發細節及輸入特徵因子
說明 AI 訓練過程、數據來源與輸入特徵，以確保透明度
五、確保開發公平性
確保 AI 在開發過程中考慮公平性，以減少偏差
六、外部驗證
說明 AI 模型的外部驗證過程，以確保其適用於不同環境與族群
七、模型品質的衡量指標
提供 AI 模型的量化評估指標，作為醫療團隊參考，以評估 AI 在臨床應用中的表現與可靠性
八、實施和使用的持續維護
描述 AI 系統在臨床實施後的持續維護機制，以確保穩定運行
九、更新和驗證或公平性
建立 AI 生命週期管理機制，確保 AI 維持穩定運作，並在適當情況下進行更新、重新驗證或停用，確保醫療安全與公平性