La validazione dell'IA è il test e la verifica effettuati prima che un sistema di IA sia autorizzato a supportare decisioni cliniche. Serve a controllare se il modello funziona in modo accurato sui dati rilevanti, si comporta in modo coerente e fallisce in modo sicuro nelle condizioni previste. In termini di cybersecurity, la validazione fa parte di un'implementazione affidabile: un modello che non è verificato può fuorviare i clinici, esporre i pazienti a danni o creare un percorso facile per abusi tramite dati errati, controlli deboli o aggiornamenti non esaminati.
Negli ambienti reali, la validazione include il test dei dati di addestramento e di test, la verifica del versioning del modello, la revisione degli output rispetto alle decisioni degli esperti e la conferma dei registri di audit e dei controlli di accesso. I difensori osservano anche minacce come il data poisoning, la deriva della configurazione e la manomissione delle pipeline del modello. Nel supporto alle decisioni cliniche, la validazione dell'IA aiuta a garantire che lo strumento sia supervisionato da esseri umani, tracciabile e sicuro da usare insieme ad altri sistemi sanitari protetti.