의료 영상 분야에서 인공지능(AI)의 잠재력은 인정받고 있지만, 연구 환경에서의 긍정적인 보고에도 불구하고 실제 임상 적용에는 어려움이 있다. 기술 개발과 실제 사용 사이에는 평균 17년의 지연이 발생한다. Implementation science (IS)는 AI 개발과 실제 임상 영상 사용 사이의 격차를 줄이기 위해 증거 기반 프레임워크를 제공한다. 본 논문은 AI의 임상 도입을 가로막는 인프라, 교육, 문화적 장벽을 제시하고, 효과성 연구와 구현 연구의 상호 보완적인 역할을 강조하며, 지속 가능하고 일반화 가능한 솔루션을 설계하기 위한 iKT(integrated KT), 이해관계자 참여, 형평성 중심의 공동 창작의 중요성을 강조한다. 또한, 사용 가능한 AI를 위한 Human-Computer Interaction (HCI) 프레임워크의 통합을 논의한다.
