ブリストル大学の研究者は、医療AIシステムの安全性を高めるために薬品承認の経験を活用することを提案している。彼らの枠組みLearning Ensembleは、検証の三つの方向を特定する。

その三つの方向には、システムの制約、公平性（異なる患者グループに対する公正性）、臨床実践への適合が挙げられる。目的は、技術的には機能していても臨床現場で危険な誤動作を招く可能性のあるモデルを特定すること。

このアプローチの重要性は、医療AIの評価がモデルの正確性だけでなく、広範な観点から行われるべきだと考える点にある。しかし、利用可能な資料はThe Decoderの要約として提示されており、導入や試験結果、実在のシステムについてのデータは不足している。