第一个成果为糖尿病视网膜病变AI数据库的建立，该成果来源于协和医院负责的真实世界数据应用工作组。基准数据集及算法评估测试平台的重要意义不可忽视，它将是推动人工智能模型在医疗健康领域应用有效性、可靠性、鲁棒性、安全性的基础保障，也是推进人工智能医疗行业可持续发展的重要依托。

第二个成果是协和医院进行了相关数据规范、第三方数据库规范等形成的糖尿病视网膜病变第三方资质的认证。同时，信通院搭建了医疗人工测评公共服务平台，出台了两项人工智能产品的技能指标及测试方法。

第三个成果则是建立医疗人工测评公共服务平台，为了向大众提供一个权威、安全、可追溯的平台，收集不同医院、不同医疗机构的不同病种数据，进而验证不同的人工智能相应产品。当然，平台的搭建方还需针对不同产品和系统制作相应的测试方法，并生成报告。

传统的医疗器械在上市前必须通过一系列的检测测评，同时还要经历长达6个月的临床试验，这一产品才有可能获批上市。王爱华表示：“对于更新、迭代速度较慢的传统医疗器械而言，这套程序的合理性已经经过多年验证，但对于人工智能这样更新快、迭代快的新兴技术而言，则会存在较大的问题。如果按照传统器械的程序，每次更新都进行相应临床试验的话，没有产品能够在审批上跑通。有了这个平台之后，我们便能帮助企业快速进行临床数据补充，产品迭代时的临床试验能够很快完成。这便是这一平台的最大不同点。”

作为第三方平台，安全性是其正常运行最为重要的前提。王爱华认为，第三方平台的安全性包含两个方面，其一源于第三方的数据的知识产权问题，因此在构建平台时，信通院会建立虚拟专用通道对数据和产品进行加密，严格遵守“只进不出”、“无人工干预”和“测后即焚”三大原则。这样第三方数据以及相关测试产品的安全性才足以得到保障。其二则是测试的可追溯性，以便于对出现问题的测试进行清查与修正。

标准制定之外，在工信部科技司的指导下，中国信通院、中国人工智能产业发展联盟、医学人工智能研究与验证工信部重点实验室联合举行的“肺炎AI影像辅助诊断产品评测”结果公布。通过现场测试和材料审查两种方式对参评产品的各项指标进行综合评价，严格参考国家标准、行业标准和国家药监局相关技术审评原则。同时，专门组建评测专家委员会，建立权威评测标准。