数字诊断的 SaMD：美国和欧盟法规比较

随着新冠疫情重创世界各地的医疗机构，一些医生开始采用创新技术来诊断患者：人工智能（AI）。

尽管做出了巨大努力，各国政府仍在努力扩大核酸和抗体检测等实验室检测方法，但这些新 计算机模拟 工具提供了一种既省钱又省时间的方法。这意味着一些地区正在大力投资人工智能：例如，欧盟委员会正在投资一种分析计算机断层扫描的工具，以加速患者诊断。[i]

过去十年，此类软件诊断工具发展迅猛，涵盖了从黑色素瘤到脊柱骨折，当然还有新冠肺炎等各种疾病。但随着这些工具的使用增长，相关的监管挑战也随之增加。

什么是 萨默德?

大多数数字诊断工具都属于医疗设备软件（SaMD）的范畴，这个更大的范畴不仅包括用于诊断的软件，还包括用于预防、治疗等的软件。

根据国际医疗器械监管论坛 (IMDRF) 的说法，SaMD 是一种旨在通过软件本身的运行实现医疗目的的软件。换句话说，仅支持较大硬件（例如起搏器软件）的软件不是 SaMD。[ii] 而用于没有特定医疗用途的医疗环境的软件（例如不执行分析的图像捕获软件）也不是 SaMD。

但除了这些注意事项之外，SaMD 作为一个类别相当广泛。它涵盖了从诊断到预防再到治疗的各个方面，解决各种医疗状况，可以在专用医疗设备或通用设备（例如手机）上运行，并且可以独立运行或与其他硬件配合使用。此外，不同国家对 SaMD 的定义可能不同。

正如你所料，这给监管机构和软件制造商带来了相当大的麻烦。

SaMD：安全 诊断?

从诊断角度来说，SaMD 有多种类型。有些工具旨在为临床环境下的医生（尤其是放射科医生）提供支持，帮助捕捉到即使是训练有素的人眼也可能错过的异常，这些工具自然会受到密切关注。根据一篇文章 诊断成像截至 2019 年 10 月，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准 28 种此类算法。[iii]

但另一方面，直接面向消费者的工具也呈现增长趋势，有时这些工具的下载量可达数千万次。[iv] 一些此类应用程序竭力避开监管，称其风险相对较低，旨在补充而非替代专业医疗建议。

无论是用于临床还是消费者，这些诊断工具都面临着一系列监管挑战。首先，它们的数量非常庞大：据统计，移动健康应用数量高达 318,000 个（尽管这包括不用于诊断或不属于医疗设备的应用）。基于人工智能的应用可能会在使用过程中不断发生变化，导致它们无法通过通常的上市前审批途径。此外，它们模糊了责任界限：如果诊断工具出现问题，责任应该归咎于谁——医生、医院还是软件开发者？[v]

澳大利亚治疗用品管理局 (TGA) 的一份报告指出，关于这些工具的使用如何影响患者安全的研究太少了。[vi] 由于期刊倾向于发表积极的结果而不是消极的结果，表明性能故障的研究并不总是被公开，这可能会导致监管机构看到过于乐观的前景。因此，对于监管机构来说，这意味着上市后监测数据的重要性。

直接面向消费者的诊断工具也面临挑战，尽管它们看似无害。其中一些应用程序效果不佳，可能会给消费者虚假的保证——例如，错误地告诉他们黑色素瘤是无害的，导致他们推迟治疗。[vii]

因此，监管机构在为诊断性 SaMD 分配风险级别时必须明智。

监管SaMD还是不监管 调节?

与其他地方一样，许多监管机构都采用了基于风险的方法来对诊断性 SaMD 进行分类。IMDRF 建议的分类从 I 到 IV，其中 IV 是最严重的。[viii] 设备的类别取决于两个变量：所涉及的医疗保健状况以及 SaMD 提供的信息的性质。

SaMD 提供的信息对医疗保健决策的重要性

该框架允许采用相对灵活的方法管理 SaMD。根据 IMDRF 提供的示例，用于自我评估听力损失的 SaMD 属于 I 类，而用于分析心率数据以帮助临床医生诊断心律失常的 SaMD 属于 II 类。恶性皮肤病变是“危急”状况，因此如果 SaMD 提供的数据（例如监测生长）可补充其他信息以诊断恶性肿瘤，则属于 III 类，但如果将其用作构建结构图和计算病变尺寸的唯一工具，则属于 IV 类。

当然，各个国家和地区对这些风险类别的管理和指定方式各不相同。例如，美国和欧盟都非常重视高风险的 SaMD——FDA 的一份指导文件建议对高风险的 SaMD 进行“独立审查”。[ix] 但当谈到低风险的 SaMD 时，这两个地区的监管方式有所不同。

在特朗普政府的领导下，美国 FDA 对低风险 SaMD 采取了“不干预”的监管方式，并表示即使软件可能符合医疗器械的定义，FDA 也将“行使执法自由裁量权”。特朗普任命的前 FDA 局长斯科特·戈特利布 (Scott Gottlieb) 认为，对移动医疗的过度监管可能会扼杀创新，尽管他的同事可能并不都同意这一观点。[x] 特别值得关注的是 FDA 的新 PreCert 计划，该计划将允许 SaMD 开发商通过获得 FDA 对公司开发过程的批准（而不是产品本身）来推出产品。[xi]

美国向医疗器械自由化迈进的举措与欧盟日益严格的做法形成了鲜明对比。例如，欧盟的新医疗器械法规 (MDR) 将严格限制被指定为最低风险的医疗器械的数量。[xii] 欧盟将医疗器械认定为 I、IIa、IIb 或 III 类，但 MDR 原定于 2021 年 5 月生效，此前该法规因新冠疫情而推迟，其中有一条“规则 11”，将把大多数 I 类器械至少归入 IIa 类。

一些评论人士批评此举过分关注严重性而非风险，将增加监管合规成本——换句话说，就像前委员戈特利布所反对的那样，限制了创新。[xiii]

获取 聪明的 在SaMD上

监管机构面临着艰巨的任务，因为他们需要努力平衡保护患者安全和促进救生创新的需要。人工智能日益普及等新趋势只会让设计适当的监管框架变得更加困难，尽管它们也为监管进步创造了机会。例如，许多国家正在尝试评估美国的 PreCert 计划，看看他们是否可以在当地市场试行类似的计划。

目前，诊断用SaMD既需要技术创新，也需要清晰的监管创新。

[我]ec.europa.eu – 使用人工智能在医院快速有效地诊断 COVID-19
二 fda.gov – 医疗设备软件 (SaMD)
二 fda.gov – 作为医疗设备的软件有哪些例子？
三 diagnosticimaging.com – 2019 年放射学 AI 现状
[iV] degruyter.com – 超越谷歌医生：面向消费者的数字诊断工具的证据
[五] mobius.md – 11 个令人惊讶的移动健康统计数据
[五] fda.gov – 医疗设备软件中的人工智能和机器学习
[五] hbr.org – 人工智能将改变放射学，但不会取代放射科医生
[六] tga.gov.au – 医疗软件造成的实际和潜在危害 – 对安全和性能问题的快速文献综述
[七] bmj.com – 基于算法的智能手机应用程序评估成人皮肤癌风险：诊断准确性研究的系统评价
[八] fda.gov – 全球软件作为医疗器械的方法软件作为医疗器械
[八] imdrf.org – “软件作为医疗设备”：风险分类的可能框架和相应的考虑因素
[九] fda.gov – 软件作为医疗器械 (SAMD)：面向行业和食品药品管理局工作人员的临床评估指南
[十] mobihealthnews.com – 在过去的社论中，特朗普的 FDA 选择提倡对健康应用采取不干预的态度
[十一] deloitte.com – 软件作为医疗设备 – 适用于食品药品管理局 (FDA) 监管的医疗保健软件的敏捷模型
[十二] med-technews.com – 根据医疗器械监管指南，软件如何分类
[十二] blog.cm-dm.com – MDR：对于 I 类软件来说还剩一年，为时已晚
[十三] johner-institute.co – 医疗器械软件的 MDR 分类规则 11