今年是新修訂《醫(yī)療器械監(jiān)督管理條例》施行的第一年，企業(yè)主體責任更加突出，產(chǎn)品的驗證與確認活動趨于多元化，業(yè)界對標準規(guī)范的需求更加強烈。在國家政策與監(jiān)管科學研究支持下，國內(nèi)獲批上市的醫(yī)療器械產(chǎn)品數(shù)量持續(xù)增加，影響力不斷增強，臨床轉化與推廣步伐加快。與此同時，國外醫(yī)療器械法規(guī)、監(jiān)管政策與標準化研究處于新的活躍期，將對我國相關工作的開展帶來有益啟示。

國際AI醫(yī)療器械監(jiān)管趨嚴

當前，AI技術作為熱點創(chuàng)新技術，廣泛應用于包括醫(yī)療器械在內(nèi)的各行各業(yè)，各國對人工智能的監(jiān)管認識與法規(guī)建設不斷升級。

今年4月，歐盟就監(jiān)管人工智能的使用公布立法框架，提出人工智能風險分級管理理念。其中，人工智能的醫(yī)學應用被劃入高風險等級，預示著歐盟對人工智能醫(yī)療器械的監(jiān)管將趨于嚴格。該立法框架與歐盟在2019年所提出的“可信賴的人工智能”倫理理念一脈相承，從人與人工智能的關系出發(fā)，旨在強調(diào)和保護人的安全、權益和公平。

今年1月，美國食品藥品管理局（FDA）發(fā)布《基于人工智能/機器學習的醫(yī)療器械軟件行動計劃》（以下簡稱《計劃》）。《計劃》回應了2019年FDA發(fā)布《基于人工智能/機器學習的醫(yī)療器械軟件變更監(jiān)管框架》后收到的社會反饋。在質(zhì)量管理方面，該《計劃》繼續(xù)研究軟件持續(xù)學習背景下的預定義變更控制的指南草案，開發(fā)良好機器學習規(guī)范以評估和改進機器學習算法。在監(jiān)管要求方面，該計劃提倡以患者為中心的路徑，包括器械對用戶的透明度，與歐盟的立法框架存在相通之處。在質(zhì)量評價方面，該計劃重視對算法偏倚和魯棒性的評價，推動真實世界性能監(jiān)測的試點。

今年，國際醫(yī)療器械監(jiān)管機構論壇（IMDRF）的人工智能醫(yī)療器械工作組組織了多次線上會議。各個國家和地區(qū)監(jiān)管機構的代表圍繞基于人工智能/機器學習的醫(yī)療器械術語文稿的編制展開了細致的討論。其中，歐美國家和地區(qū)關注“持續(xù)學習”“算法變更”等關鍵詞，重視良好機器學習規(guī)范在質(zhì)量管理中的作用，值得關注。

根據(jù)國外的發(fā)展趨勢，人工智能倫理思想、全生命周期質(zhì)量管理理念、產(chǎn)品快速更新的需求等因素對人工智能醫(yī)療器械的標準化可產(chǎn)生較大影響，產(chǎn)品的測試思路也在轉型，與傳統(tǒng)計算機輔助診斷軟件產(chǎn)品的差異越來越大。

我國AI醫(yī)療器械標準化進程加快

2020年，我國首批人工智能醫(yī)療器械行業(yè)標準《人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求與評價 第1部分：術語》和《人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求與評價 第2部分：數(shù)據(jù)集通用要求》已經(jīng)進入報批階段。

《人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求與評價 第1部分：術語》旨在為人工智能醫(yī)療器械的質(zhì)量評價提供基礎通用的術語，為后續(xù)標準的起草提供字典。該標準在基礎共性技術、數(shù)據(jù)集、質(zhì)量評價指標、質(zhì)量評價方法、應用場景等方面列出100多個詞條及定義，并以附錄的形式給出部分公式。

《人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求和評價 第2部分：數(shù)據(jù)集通用要求》旨在把數(shù)據(jù)集納入人工智能醫(yī)療器械的質(zhì)量評價體系，明確數(shù)據(jù)集的評價對象及技術路徑。該標準借鑒了醫(yī)療器械、信息技術、臨床試驗等領域?qū)?shù)據(jù)質(zhì)量的管理思路，結合對人工智能可解釋性、可溯源性等方面的需要，提出數(shù)據(jù)集的描述文檔、質(zhì)量特性、風險分析文檔等方面的要求，并給出評價方法。同時，中國食品藥品檢定研究院（以下簡稱中檢院）聯(lián)合中華醫(yī)學會放射學分會、國家衛(wèi)生健康委能力建設與繼續(xù)教育中心等共同發(fā)布《胸部CT肺結節(jié)數(shù)據(jù)集構建及質(zhì)量控制專家共識》，為標準的落地提供參考。

根據(jù)國家藥監(jiān)局公示的標準制修訂計劃，2021年中檢院作為歸口單位圍繞“人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求和評價 第3部分：數(shù)據(jù)標注通用要求”和“人工智能醫(yī)療器械 肺部影像輔助分析軟件 算法性能測試方法”兩個主題開展標準立項起草工作。

數(shù)據(jù)標注是影響人工智能醫(yī)療器械質(zhì)量的重要技術服務，直接關系到算法研發(fā)與測試所依據(jù)的參考標準的準確性和可靠性。目前業(yè)內(nèi)在數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié)的差異較大，標注的實施主體、工作流程、質(zhì)控與驗收等環(huán)節(jié)參差不齊，急需標準規(guī)范。“人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求和評價 第3部分：數(shù)據(jù)標注通用要求”擬在參照國內(nèi)臨床領域人工智能數(shù)據(jù)標注專家共識的基礎上，對標注任務的定義、描述、組織等相關內(nèi)容進行規(guī)定，把相關技術工具、平臺納入考量。該標準草案也是對《人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求和評價 第2部分：數(shù)據(jù)集通用要求》的呼應和補充，將促進數(shù)據(jù)集的開發(fā)活動。

“人工智能醫(yī)療器械 肺部影像輔助分析軟件算法性能測試方法”是中檢院歸口單位標準立項的第一個方法標準草案，擬面向肺結節(jié)、肺炎等臨床用途的人工智能醫(yī)療器械軟件的測試需求，描述輔助診斷、輔助檢測等場景下的常見指標與測試方法。同時，該標準草案擬根據(jù)近年來人工智能軟件測試的發(fā)展趨勢，對人工智能醫(yī)療器械軟件的一些特殊性能進行考量，包括對抗測試、壓力測試等。

2021年3月，中檢院歸口單位召集來自臨床、教育、科研、企業(yè)等領域的專家，形成了上述兩個標準草案的框架。在起草組的配合下，標準草案的初稿已完成編制，在歸口單位內(nèi)部進行了研討。下一步，歸口單位將結合具體產(chǎn)品開展技術驗證工作。

與此同時，中檢院歸口單位在今年年初面向社會啟動了2022年度標準立項征集工作，共收到立項提案20余份，提案內(nèi)容涉及基礎通用要求、臨床試驗特殊要求、軟件開發(fā)管理、算法性能測試、數(shù)據(jù)集專用要求等主題。部分提案內(nèi)容參考了國外2020年發(fā)布的技術文獻，與國際前沿的接軌程度有所提升，反映了國內(nèi)各界對標準研究的極高熱情。為了確保提案遴選的科學性和高效性，中檢院依據(jù)醫(yī)療器械標準制修訂工作規(guī)范，在6月底舉行線上線下相結合的標準研討會，組織歸口單位專家組進行專題研究和投票，將按照標準制定程序辦理后續(xù)事宜。

開展合作推進標準研究

在推進國內(nèi)標準研究的同時，歸口單位也在積極拓展國際合作。2021年3月，國家藥監(jiān)局和國家標準委批復同意由中檢院專家加入國際電工委員會I EC/TC62醫(yī)用電氣技術委員會的軟件網(wǎng)絡與人工智能顧問團，參與I EC在醫(yī)療器械創(chuàng)新領域的國際標準研究。在顧問團的首個正式研究報告中，中檢院承擔了部分章節(jié)的編寫和校對任務，宣傳了我國在人工智能醫(yī)療器械監(jiān)管與標準化方面取得的研究成果，獲得了顧問團的認可。

中檢院牽頭的IEEE人工智能醫(yī)療器械標準也取得了顯著的進展。在近期的工作組會議上，來自中國、美國、德國、荷蘭等國的10余個成員單位對IEEE P2802 人工智能醫(yī)療器械質(zhì)量評價術語標準的技術內(nèi)容進行了審議并達成共識，即將提交IEEE進行文稿格式審查，啟動外部投票與征求意見進程。該標準在起草階段即獲得了國際同行的關注，已被美國國家標準與技術研究院（NIST）的人工智能標準體系規(guī)劃、美國FDA的機器學習/人工智能行動計劃、ANSI CTA 2089-1標準等文件引用。該標準在凝聚我國國內(nèi)行業(yè)共識的基礎上形成初稿，在國際交流的背景下進行了修改完善。它的起草與發(fā)布有助于增進國內(nèi)外的標準協(xié)調(diào)與合作。今年，IEEE P2801數(shù)據(jù)集質(zhì)量管理標準草案也有了新的版本，起草組即將對它進行組內(nèi)的技術審議。

搭建平臺推動標準落地

為了促進標準的落地應用、提升產(chǎn)品檢測服務能力，中檢院在科技部重點研發(fā)計劃項目的資助下，正在建設醫(yī)學人工智能產(chǎn)品檢測平臺，面向科研院所、企業(yè)、臨床機構、檢測機構等開展應用示范。平臺使用中心化云端部署的模式，使用私用數(shù)據(jù)和公有數(shù)據(jù)相結合的渠道，打通數(shù)據(jù)集開發(fā)與質(zhì)控、數(shù)據(jù)標注、測試方案定制、算法指標評估、對抗測試等關鍵環(huán)節(jié)，形成可定制、標準化的產(chǎn)品測試服務模式，滿足產(chǎn)品上市前測試、臨床在用質(zhì)控、真實世界性能監(jiān)測、算法更新與再評價等階段的評價需求，以支持人工智能產(chǎn)品的全生命周期質(zhì)量控制。

在開發(fā)階段，項目組集成了智能檢索、智能標注、對抗攻擊等先進技術，擴展了產(chǎn)品魯棒性、臨床性能動態(tài)評估等方面的評價能力。在項目參與單位的共同努力下，包含數(shù)據(jù)入庫、人員管理、檢測業(yè)務申請、待測算法部署、數(shù)據(jù)中臺、檢測報告編輯等在內(nèi)的主要模塊基本達到中期設計指標，平臺處于聯(lián)合調(diào)試和內(nèi)測階段。目前，已有10余家來自企業(yè)、檢測機構、臨床機構的用戶參與平臺的調(diào)試，待測產(chǎn)品涉及肺部影像、眼底彩照、電子病歷等數(shù)據(jù)模態(tài)。同時，項目組完成4個單模態(tài)典型樣板數(shù)據(jù)集、2個多模態(tài)典型樣板數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)集的社會共籌共建模式提供了參照。平臺預計在今年10月份正式上線并面向社會征集應用示范單位，提供公益技術服務，支持標準的應用落地和宣貫培訓。

我國人工智能醫(yī)療器械標準化工作在理論與實踐兩方面協(xié)同推進。隨著人工智能醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大和監(jiān)管科學研究的推進，我國人工智能醫(yī)療器械標準化工作將逐步走向自主創(chuàng)新的道路，為行業(yè)和監(jiān)管發(fā)展提供技術保障。

文｜中國食品藥品檢定研究院 王浩?李佳戈?李靜莉

來源｜中國醫(yī)藥報