首页 > 资讯 > FDA临床决策支持软件定稿指南解读：进一步退两步，问题多过答案

出自识林

2022-11-03

美国 FDA 于 9 月底发布了一系列于软件、自动化和人工智能相关的指南文件，其中包括一份关于临床决策支持（CDS）软件的定稿指南，10 月 18 日 FDA 举行了一次网络研讨会对该定稿指南提供了更多说明。盛德律所最近发布了对这一指南的解读，下面我们详细来看看。

盛德指出，这份指南可能表明 FDA 对人工智能和机器学习（AI/ML）软件工具的监管收紧，这可能会扰乱这一快速发展的重要领域。

器械 CDS 功能和非器械 CDS 功能之间的界限长期以来一直不清楚。2016 年，《21 世纪医药法案》修订了《联邦食品、药品和化妆品法案》（FDCA），将某些 CDS 软件功能从 FDA 法规医疗器械中剥离出来。《21 世纪医药法案》将某些软件功能从 FDCA 第201(h)(1)条下“医疗器械”法定定义中豁免（本文主要围绕这条法规展开，为方便理解，附上条款中英文内容 - 编者注）：

§520(o)(1) The term device, as defined in section 321(h) of this title, shall not include a software function that is intended-

器械术语不应包括用于以下用途的软件功能 -

(E)“出于以下目的

(i)显示、分析或打印有关患者的医疗信息或其它医疗信息；

(ii)支持或向医疗保健专业人员提供有关疾病或病症的预防、诊断或治疗的建议；以及

(iii)使此类医疗保健专业人员能够独立审查此类软件提出的此类建议的基础，因此此类医疗保健专业人员的意图不是主要依赖任何此类建议来做出有关个体患者的临床诊断或治疗决定。

除非该功能旨在获取、处理或分析来自体外诊断器械的医学图像或信号，或来自信号采集系统的模式或信号。”

为解释第520(o)(1)(E)条的例外情况，FDA 于 2019 年发布的 CDS 指南草案根据国际医疗器械监管机构论坛（IMDRF）的建议采用了“基于风险的”框架。FDA 表示，框架的目标是“优先考虑患者安全，同时也认识到过度监管可能会扼杀医疗软件和临床支持的进步。”而定稿指南偏离了这种方法，对第520(o)(1)(E)条列出的四个标准进行了新的解释。

FDA 的政策转变可能会给软件开发人员带来困惑，尤其是那些开发使用人工智能/机器学习（AI/ML）产品的开发人员。首先，FDA 的定稿指南与先前确立的、国际公认的基于风险的方法不同。在 CDS 指南草案中，FDA 将软件功能的风险级别描述为器械状态确定的关键，并用 15 页纸的篇幅来解释其框架。而在定稿指南中，整个讨论部分仅限于一个简短的段落。

FDA 修订的 CDS 软件功能框架也可能损害创新。定稿指南似乎在第520(o)(1)(E)(ii)节基础上增加了一个主要限制。第520(o)(1)(E)(ii)节对器械定义提供广泛豁免，如果 CDS 软件旨在“支持或为医生提供关于疾病或病症的预防、诊断或治疗建议”，则该 CDS 软件不是“器械”。而 FDA 的定稿指南假定被视为非器械软件的 CDS 功能不能提供“特定”的预防、诊断或治疗。FDA 解释指出，这种“特定”限制是为了避免自动化偏见，或人类过度依赖自动化系统建议的倾向。国会在颁布《21 世纪医药法案》时肯定不可能认为自动化偏见是不符合条件的，因为所有 CDS 都必然涉及自动化。FDA 进一步解释指出，如果软件为用户提供单一、特定、选定的输出而不是选项列表，则更有可能发生这种偏差。但当 CDS 得出结论认为一个特定结果是到目前为止最可能的结果时，添加不太可能的选项列表可能弊大于利。FDA 在其网络研讨会上还澄清表示，在定稿指南下，“什么都不做”的输出构成一种“特定”建议。

另一主要限制是“时间紧迫性”。FDA 解释指出，如果没有足够的时间让用户充分考虑其它信息，自动化偏见就会增加。然而目前尚不清楚的是，标准线在哪里以及哪种水平的自动化程度过高。利用医疗软件，尤其是 AI/ML 的根本目的，正是为了在医疗决策的某些方面实现自动化，在这些方面最好委托给机器，因为这样可能节约时间，或者机器做得更好。从这个意义上说，医疗软件的所有目标用户都必须在一定程度上面临自动化带来的好处和问题，而且决定依赖程度的是目标用户，不是机器。可以想象，在时间紧迫的情况之下，需要更多地使用某些类型的 AI/ML，而不是更少。如果没有额外的说明，FDA 在指南中提供的新的复杂且不一致的讨论和示例可能会对 CDS 功能的创新产生寒蝉效应，尤其是那些使用 AI/ML 的创新。

FDA 对另外两种情况的解释似乎也超出了 FDCA 第 520(o)(1)(E) 节的豁免：

“医疗信息”：第 520(o)(1)(E)(i) 规定，如果产品旨在分析“医疗信息”，则如果也满足其它三个标准，则该产品是非器械。然而在定稿指南和网络研讨会中，FDA 决定采用极其狭义的解释，将基于“经验法则”的“医疗信息”定义为“在临床对话中医疗保健提供者（HCP）之间或在临床决定背景下 HCP 和患者之间，一般并且通常可以交流的信息类型，这意味着信息与正在做出的临床决策的相关性得到了很好的理解和接受。”国会是否打算使用这个有限的定义值得怀疑，因为根据定义，医疗信息应该是广义的概念。事实上，FDA 在这里的解释与其自己对其它政策领域的思考是矛盾的。例如，真实世界数据和电子健康记录都属于较窄的医疗信息子集，但与对第 520(o)(1)(E)(i)节中“医疗信息”的解释相比，FDA 为它们提供了更广泛的定义。

“独立审查依据”：第 520(o)(1)(E)(iii) 条要求有资格作为器械定义的豁免，产品应旨在使 HCP 能够“独立审查建议的依据……”。为满足这一要求，FDA 在定稿指南中建立了一个极高的标准，要求在标签元素中包含“底层算法开发和验证的简单语言描述”、“对所依赖的数据的描述，以便 HCP 可以评估数据是否代表患者群体”、“描述为验证算法而进行的临床研究的结果，以便 HCP 可以评估应用于患者时的潜在性能和局限性”，以及“提供建议所依据的逻辑或方法的概述”。指南中提供的示例进一步说明了 FDA 对为成为非器械的软件标签的非同寻常且不明确的要求。FDA 建议 HCP“清楚地了解逻辑是如何应用的”，但众所周知，根据定义，人工智能中的深度学习和其它分析方法通过不可观察的方法产生洞察，有时临床医生无法使用在更加传统的临床决策工具中可用的表面效度。在新标准下，FDA 可能有效地将许多涉及 AI/ML 的 CDS 软件归类为器械。这种收紧政策与《21 世纪医药法案》的意图不一致，该法案“旨在帮助加速医药产品的开发，并更快、更有效地为需要它们的患者带来新的创新和进步。”

在某些方面，新指南类似于 FDA 最早的软件监管方法，尤其是在讨论 HCP 对临床决策软件的依赖和理解方面。FDA 于 1987 年起草的首个软件监管指南指出，如果软件旨在“在对人类健康产生任何影响之前有适当的人为干预”，可以使用临床判断来检查和解释系统的输出，则该软件将免于器械监管。然而，根据 FDA 的首个指南，FDA 在 20 世纪 80 年代和 90 年代收到了行业的投诉 —— HCP 难以完全理解软件的日益复杂和精密的问题。最终，FDA 决定放弃这种不切实际的方法。而现在，CDS 定稿指南又重提这些概念，尤其是其重点关注“特定”和“时间紧迫性”概念，以限制 HCP 在临床决策中对软件的依赖，以及在实践中将要求 HCP 以不切实际的方式完全理解软件和/或算法背后的逻辑。

CDRH 的关键价值包括促进创新和培养创造力，根据这些价值观，CDRH 将重点放在数字健康上。CDRH 的数字健康卓越中心致力于“加速数字健康进步”和“提供高效且负担最小的监督，同时满足 FDA 对安全有效产品的标准。”如果没有稳定的监管环境和有凝聚力的数字健康创新监管系统，尤其是针对 AI/ML 软件开发，所有这些愿望都无法实现。然而，这份关于 CDS 软件的定稿指南似乎比 FDA 多年来在软件监管方面创造一致性和刺激创新的努力退了两步。与同日发布的其它指南在移动应用程序、医疗设备数据系统和计算机辅助检测设备的监管政策中设定了明确的期望和说明不同，定稿指南宣布的新 CDS 软件监管框架造成了混乱和监管不确定性，并可能会扼杀数字健康的进步。

原文来自：盛德律所 “One Step Forward, Two Steps Back: FDA's Final Guidance on Clinical Decision Software Raises More Questions Than Answers”

作者：Coleen Klasmeier, Jeffrey M. Senger, Jaclyn G. Fonteyne, Yuzhi Hu

编译：识林-椒

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