為解決持續(xù)學(xué)習(xí)型人工智能(AI)/機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)獨(dú)立軟件(SaMD)更新是否需要提交上市前申報(bào)這一關(guān)鍵問題,美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)于2019年4月發(fā)布了AI/ML獨(dú)立軟件更新監(jiān)管框架草案,公開征求公眾意見。
一、依據(jù)基礎(chǔ)
該框架草案的依據(jù)基礎(chǔ)包括國(guó)際醫(yī)療器械監(jiān)管機(jī)構(gòu)論壇(IMDRF)獨(dú)立軟件工作組的獨(dú)立軟件風(fēng)險(xiǎn)框架、FDA受益-風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架、FDA軟件更新申報(bào)指南風(fēng)險(xiǎn)管理原則,以及FDA軟件預(yù)認(rèn)證(Pre-Cert)試點(diǎn)項(xiàng)目的全生命周期管理方法。
該框架草案適用于現(xiàn)有上市前申報(bào)途徑,包括上市前通告(510k)、重新分類(De novo)、上市前批準(zhǔn)(PMA)。
二、AI/ML獨(dú)立軟件分類
AI/ML獨(dú)立軟件的風(fēng)險(xiǎn)水平依據(jù)IMDRF SaMD風(fēng)險(xiǎn)框架可分為四類,即從風(fēng)險(xiǎn)最低(I類)到風(fēng)險(xiǎn)最高(IV類)。
AI/ML獨(dú)立軟件在學(xué)習(xí)方式上可分為鎖定算法與自適應(yīng)算法。其中,鎖定算法是指每次提供相同的輸入時(shí)都能得到相同結(jié)果,軟件更新及確認(rèn)需要手動(dòng)處理;自適應(yīng)算法(如持續(xù)學(xué)習(xí)算法)會(huì)利用既定學(xué)習(xí)進(jìn)程來改變自身行為表現(xiàn),相同輸入在軟件更新前后可能會(huì)得到不同輸出結(jié)果,軟件更新及確認(rèn)通常會(huì)自動(dòng)處理。
算法鎖定是FDA長(zhǎng)期以來對(duì)于AI/ML獨(dú)立軟件的監(jiān)管要求,考慮到持續(xù)學(xué)習(xí)的特性,該框架草案重點(diǎn)關(guān)注自適應(yīng)算法的監(jiān)管要求。
三、AI/ML獨(dú)立軟件更新類型
AI/ML獨(dú)立軟件更新類型包括:(1)與性能相關(guān)的修改,但不改變預(yù)期用途或輸入;(2)與輸入相關(guān)的修改,但不改變預(yù)期用途;(3)與預(yù)期用途相關(guān)的修改。不同更新類型對(duì)于用戶影響是不同的。
四、AI/ML獨(dú)立軟件全生命周期管理方法
FDA希望AI/ML獨(dú)立軟件制造商能夠遵循質(zhì)量與組織卓越文化以及良好機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐(GMLP)的原則開發(fā)、維護(hù)軟件。GMLP是與良好軟件工程實(shí)踐類似的AI/ML最佳實(shí)踐規(guī)范,包括數(shù)據(jù)管理、特征提取、訓(xùn)練和評(píng)價(jià)等方面。
FDA擬采用“預(yù)定變更控制計(jì)劃”方法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)算法的有效監(jiān)管,其建議制造商在AI/ML獨(dú)立軟件上市前申報(bào)時(shí)提交軟件更新預(yù)期規(guī)范(SPS)和算法變更方案(ACP)。其中,SPS是指制造商計(jì)劃在軟件上市后實(shí)施的與性能、輸入、預(yù)期用途相關(guān)的軟件更新規(guī)格說明,ACP是指制造商為控制SPS所述軟件更新風(fēng)險(xiǎn)而采取的具體方法。
FDA計(jì)劃通過SPS和ACP實(shí)現(xiàn)AI/ML獨(dú)立軟件上市后軟件更新的有效監(jiān)管。若軟件更新屬于經(jīng)批準(zhǔn)的SPS和ACP的范圍之內(nèi),制造商通過質(zhì)量管理體系進(jìn)行控制,無需提交上市前申報(bào);反之,制造商需要針對(duì)軟件更新提交新上市前申報(bào)。
AI/ML獨(dú)立軟件上市后監(jiān)管工作重點(diǎn)關(guān)注公開透明原則和真實(shí)世界性能監(jiān)測(cè)。公開透明原則要求制造商要向FDA、用戶、公眾等利益相關(guān)方發(fā)布軟件更新報(bào)告,確保標(biāo)簽變更能夠準(zhǔn)確全面闡明SPS和ACP的修改內(nèi)容,建立確保公開透明的用戶溝通機(jī)制。真實(shí)世界性能監(jiān)測(cè)可以通過Pre-Cert試點(diǎn)項(xiàng)目、年度報(bào)告等方式予以實(shí)現(xiàn)。
參考文獻(xiàn):
[1] FDA.Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback.
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