Investigadores de la Universidad de Bristol han propuesto utilizar la experiencia de la aprobación de medicamentos para aumentar la seguridad de los sistemas de inteligencia artificial en el ámbito médico. Su marco, denominado Learning Ensemble, destaca tres áreas de verificación.

Estas incluyen las limitaciones del sistema, la equidad para diferentes grupos de pacientes y la conformidad con la práctica clínica. El objetivo es identificar modelos que funcionen técnicamente pero que puedan producir resultados peligrosamente erróneos en entornos clínicos.

La relevancia de este enfoque radica en que la evaluación de la IA médica se considera de manera más amplia que la simple verificación de la precisión del modelo. Sin embargo, los materiales disponibles se presentan como un sinopsis de The Decoder, por lo que faltan datos sobre la implementación, los resultados de las pruebas y los sistemas específicos.