2019年7月，為構建開放協同共享的人工智慧醫療器械創新體系，推進人工智慧醫療器械審評審批，人工智慧醫療器械創新合作平臺應運而生。半年光景，人工智慧醫療器械創新合作平臺已經做出了一系列成績。
在2019年的尾巴，由人工智慧醫療器械創新合作平臺、中國資訊通訊研究院主辦，國家藥監醫療器械技術審評中心支援，海南省藥品監督管理局、海南博鰲樂城國際醫療旅遊先行區管理局、博鰲生態軟體園承辦的“2019年人工智慧醫療器械創新大會暨人工智慧醫療器械創新合作平臺工作會議”在海南博鰲成功召開。
人工智慧醫療器械創新合作平臺眾多工作組管理人員齊聚於此，紛紛分享了所在工作組的工作推進情況，並對2020年的相關工作提出展望。
在此，動脈網記者對會議的部分內容進行了梳理，嘗試幫助醫療AI從業人員理清藥監局審評審批近半年來的方向與進展，以及審評審批中出現的各類問題。
創新平臺整體結構不變，新增兩個工作組
12月27日晚，創新合作平臺管理委員會召開會議並透過了以下決議：
1. 修訂《人工智慧醫療器械創新合作平臺標準操作規範》；
2. 討論透過《人工智慧醫療器械創新合作平臺成員單位管理辦法》、《人工智慧醫療器械創新合作平臺登記單位管理辦法》；
3. 討論透過新工作組成立方案。
相比於7月公佈的組織結構，我們可以看到人工智慧醫療器械創新合作平臺新增了醫療資料應用技術研究組、醫學人工智慧名詞術語規範化工作組兩個全新工作組。
值得注意的是人工智慧醫療器械創新合作平臺副秘書長張雪麗提到的成員單位制度與登記單位制度，她表示：“在能夠遵守平臺義務及管理辦法的前提下，機構可與器審中心簽訂合作協議成為成員單位。
成員單位所享受的權益包括推進管理委員會的委員；申請成立工作組；並可根據自身能力加入相關工作；參與平臺相關活動；能夠對平臺提出意見與建議。
凡是中華人民共和國境內註冊的醫療單位科研院所社會團體，可以在創新平臺上登記相關資訊，說明自身技術、特點、資源優勢以及可以承擔的工作方向，平臺秘書處會對資訊進行稽核並給予反饋，稽核透過後可備案成為平臺的登記單位。
此外，登記單位如果收到了工作組的邀請，可以參與相應工作，也可以申請參加研究專案，並獲得指定公開資料。”
由此可見，無論是醫院，大學，還是醫學人工智慧企業，能夠加入創新平臺必然會對機構本身的AI研究工作產生一定的積極影響；人工智慧醫療器械創新合作平臺同樣非常歡迎各界組織能夠參與醫學人工智慧的研究。
資料安全、標準規劃……眾多工作組在AI審評審批推進中都發揮了怎樣的作用？
在本次會議中，技術法規、資料治理、測評資料庫等10個工作組均參與了工作彙報，動脈網挑選了7個與醫學人工智慧產業發展最為相關的組別進行介紹。
1、技術法規與標準化研究
技術法規組的工作主要為研究人工智慧醫療器械全生命週期監管的政策、法規和方法以及研究利用人工智慧技術實現醫療器械科學監管的方法，國家藥監局器審中心審評一部副部長彭亮表示，該工作組基本思路包括三點，而也正是這三點思路指導了人工智慧醫療器械審評思路制定。
一、關於人工智慧醫療器械審評指導原則體系構建問題，該組希望可以構建一個體系，引導企業做好產品申報工作，並對整個行業的發展提供技術支援。
二、深入探索分散式的人工智慧醫療器械測評資料庫的建庫模式，該模式是現行狀態下最優的模式。
三、人工智慧醫療器械測評資料庫採用條件評價：國家各部委、醫療各機構都在相關資料庫的建設，但什麼樣的資料庫可以作為測評資料庫？這是一個值得思考的問題。所以，技術法規工作組需要制定相關採用條件，用以評價相關的資料庫，把部分正在建設的資料庫納入測評資料庫體系範圍。同時這些資料庫需要動態管理，保證資料庫的相關條件能夠持續保證用於人工智慧醫療器械的確認。
目前，審評指導原則體系中的“深度學習輔助決策軟體審評要點”、“醫療器械生產質量管理規範附錄獨立軟體”等專案已經建設完畢，“人因與可用性”等部分仍在制定之中。
2、測評資料庫建設
測評資料庫建設工作組以上海申康醫院發展中心為主牽頭，301醫院、協和醫院、華西醫院等單位共同承擔工作組的推進工作，結合人工智慧器械產品特點，工作組將緊緊圍繞目前存在的資料治理、標準體系、測評技術、臨床評價等熱點和焦點工作，整合醫療機構的臨床資源與資料資源，重點研究跨地區、跨機構、多模態的測評資料治理關鍵技術，深入開展多院區、多異構、多模態的測評資料庫構建管理技術以及測評資料庫安全開放技術的研發，建設符合人工智慧醫療器械創新合作平臺建設所需的測試資料庫。
在2019年工作中，申康中心的工作仍以AI測試資料庫的準備為主，其他工作包括推動智慧影像在上海落地；技術研發基於人工智慧的醫療資料創新應用平臺；構建專科聯盟中心組織架構，打造專科聯盟中心下的專病研究中心；建設人工智慧區域醫學影像協作共享平臺；並參與了相關人工智慧應用的研發及測評技術的論證。
在即將到來的2020年中，申康中心將以研究和建成“人工智慧+醫學影像類系統的審評技術及專業資料庫”，提升精準審評和質量監督能級水平為目標。具體工作將分為三大部分。
1. 完善人工智慧測評資料庫的體系框架。從測評資料的標準化採集、資料標註、治理質控和安全共享等關鍵技術方面完善測評資料庫體系框架，形成針對性的質控要求。
2. 開展多院區、多異構、多模態的個性化構建管理技術的研究。
3. 醫療人工智慧測評資料庫的採集工作，資料涵蓋CT肺結節、眼底、心臟MRI、冠狀動脈CTA、心電、CT骨折、腦MRI、CT肝等病種領域資訊，進一步最佳化覆蓋電子病歷、醫學影像、電生理訊號等8種資料型別的醫療測試樣本資料。
3、真實世界工作組彙報
中國醫學科學院北京協和醫院主任醫生於偉泓作為代表在本次會上談到了眼科AI工作進展與2020年真實世界資料應用工作組的工作計劃。
2019年，工作組建立了“中國糖尿病視網膜病變人工智慧眼底影像標準資料庫的建立”，已完成2萬張糖網眼底影像的收集、整理，正在順利標註；與體素科技、致遠慧圖、至真互聯三家企業開展了3項眼科糖網AI產品臨床實驗，包括兩項回顧性研究和一項前瞻性研究；啟動北京科委“主要致盲性眼底的人工智慧輔助篩查系統研究”課題；成立“中國眼科真實世界AI研究聯盟”，並擬定眼底彩照資料標註與質量控制專家共識。
2020年，該工作組將全面推進組內各單位多學科的真實世界研究工作；特別關注醫學倫理審批、知情同意執行、資料去隱私化、合作單位資料轉讓相關協議簽署等管錢流程；關注AI產品的臨床試驗，總結實驗中遇到的問題及相關對策，形成專家意見，提交平臺參考討論；最後啟動不同學科的醫療資料標註與質量控制專家共識草案。
4、臨床評價工作組彙報
2019年12月，《真實世界資料用於醫療器械臨床評價技術知道原則》開始向外徵集意見。
明年，該組將在《深度學習輔助決策醫療器械軟體審評要點》的基礎上，擬針對當前申報集中的產品，編制糖尿病視網膜病變深度學習輔助決策軟體等代表性產品臨床評價技術指導原則；並調研行業需求，以問題為導向開展科學研究和成果轉化。
5、檢測技術研究
以中國信通院為組長單位的測試技術研究工作組，嘗試探索建立醫療人工智慧效能公共測試的平臺。
現階段下，人工智慧醫療器械產業化測評技術難題主要發生在產品上市前過程中的技術檢測與上市後的軟體更新兩個方向。為解決這些問題，相關專案將在近兩年內逐漸開展。
如今，測試技術研究工作組已經啟動“醫療器械軟體質量測試”與“醫療器械網路安全測試”工作，藉助於這些經驗，測試技術研究工作組將盡快完成“醫療AI產品效能測試”的籌備工作。
6、網路安全
國家網際網路應急中心研究二室(新業務研究室) 副處長鄒瀟湘在會上進行了資料安全相關的主題演講，他表示：“在器審中心的指導下，根據CMDE《醫療器械網路安全註冊技術審查指導原則》、FDA《醫療裝置網路安全管理上市前指導原則》等檔案，依託網信辦安全中心技術支援，我們已完成了醫用X射線影像裝置網路安全的標準編制、用例設計和測試驗證等工作。”這些工作包括：
1. 制定20個網路安全標準測試用例；
2. 對8家國內外主流廠商的15款產品開展安全測評；
3. 出具15份安全測評報告。
所以，要保護醫療資料，必須從端（終端）、管（網路）、雲（平臺）三個方面共同發力。
以智慧醫療雲、基因云為例，這一平臺在將封閉孤立的醫療機構推向開放互聯的同時，也承擔著更為嚴峻的安全考驗。
對此，鄒瀟湘提出了三點建議：
1. 研究面向生物醫療裝置的網路安全檢測技術和可操作的測評規範及方法，制定網路安全標準和規範，加快構建網路安全測評技術體系。
2. 對於重要系統與關鍵裝置，應實施例行的入網安全檢查認證和網路安全審查，以全面掌握其安全情況
3. 依託國家漏洞資訊共享平臺，建立生物醫療行業網路安全威脅情況庫，彙集行業安全事件庫、漏洞庫、聯網裝置資訊庫等。
在即將到來的2020年，網路安全工作組將完善人工智慧醫學軟體網路安全測評方法研究；開展人工智慧醫學軟體網路安全檢定規程研究；開展人工智慧醫學軟體網路安全漏洞共享平臺研究。
此外，關於人工智慧的人才培養也在籌備之中；而即將成立的醫療資料應用技術工作組則希望在人工智慧建設中起到“花盆”這樣的容器作用，為我國衛生健康、醫療器械的發展戰略和科學監管提供指南與方法，目前正著手於基礎研究方面問題（心電圖資料庫、多引數資料庫缺失；ICU、CCU等海量資料管理難題）、產品應用技術和安全有效性評價方面問題（重症患者檢測裝置過度警報等）、臨床應用技術方面問題（急性重症缺乏預警及管理問題）。以更好的進行AI產品上市前監管與上市後監管。
各工作組不完全資料彙總
AI類創新醫療器械特別審查的經驗與建議
本次會議談到的另外一個重點是AI類創新醫療器械特別審查工作。器審中心資料顯示，在2018年進行創新醫療器械特別審查程式修訂後，申請量大幅下降，由2018年的316項，降低為2019年的190餘項，但審查透過量變化不大，審查透過率從14.2%提升至21.2%，程式修訂後帶來的正面效應明顯，審查質量與效率大幅提升。
在醫學人工智慧領域，器審中心共收到創新醫療器械特別審查申請21項（涉及15個產品），完成17項審查，透過3項（眼科2項，心內科1項），透過率目前僅為17.6%，可能與目前申請人申報經驗不足、對法規理解不到位有關。
在會議之上，國家藥監局器審中心綜合業務部副部長賈健雄強調需同時滿足智慧財產權、基本定型和國內首創且具有顯著臨床使用價值三方面要求才認為符合創新醫療器械審查條件，並詳細介紹了企業在創新醫療器械器械特別審查過程中的注意事項及易於出現的問題。
動脈網將賈健雄副部長的觀點其梳理如下：
1. 創新醫療器械審查條件
申請產品必須在中國依法擁有核心技術發明專利權，或依法透過受讓取得在中國發明專利權或使用權；或者核心技術發明專利的申請已由國務院專利行政部分公開；必須具有基本定型產品，不能是實驗室產品，且研究過程真實、受控；研究資料可追溯。此外，產品的主要工作原理或作用機理為國內首創，且具有顯著的臨床價值。創新審查並非要企業為了創新而去創新，產品創新一定要真正解決臨床存在的問題。
2. 創新審查與技術審評的差別
相對於註冊過程中的技術審評，創新申請審查採用了專家審查制，聚焦於創新及臨床應用價值，具有更大的專家選取範圍，且無補充資料途徑。
3. 申請、初審步驟中的常見問題
提交創新申請前，企業需申領CA，透過電子申報系統提交資料。資料需按照相關編寫指南準備。境內申請人需提交經申請人所在省級監管部門初審後蓋章的申請表或相關檔案。特別需要注意的是，申請人在填寫申請表時需如實填寫利益相關方的專家/單位的資訊，且明確迴避的專家及理由，若沒有利益相關專家，一定要註明。
4. 受理、審查、結論步驟中的常見問題
中心對參與創新審查的專家組成員啟用了盲選機制，透過後臺計算機與專家自動聯絡會議有關事項，相關工作人員於會前無法獲知參會專傢俱體名單。同時，中心還試點執行了專家會影片審查機制，申請人可透過影片陳述產品的創新點、臨床應用價值和對前次審查所提出問題的解決情況等內容。陳述環節一般控制在10分鐘內，需申請人注意掌握節奏。
最後，賈健雄副部長給出了四點建議：
1. 注重醫工結合，關注臨床需求，需多方瞭解情況，確認產品的確具有創新性，且有效解決了臨床問題；
2. 注重申報資料質量，提供充分的支援性資料；
3. 找準創新點，且能夠證明產品具有顯著的臨床應用價值；
4. 選擇可以合理的申請時間，不能在產品未基本定型前就過早提交。
人工智慧醫療器械註冊申報常見問題解析
上文談到的是創新醫療器械特別審查中遇到的常見問題，需要注意的是，企業產品成為創新醫療器械後，能享受早期介入、專人負責、優先辦理、小微企業首次註冊費用減免等政策，但後續評審標準不會較低，程式不會減少。所以，企業還需在關注常規註冊申報的相關要求。
對於AI器械審評之中的常見問題，動脈網將彭亮副部長部分觀點整理如下：
深度學習輔助決策軟體審評要點
1. 輔助決策與非輔助決策的差別在於輔助決策相當於醫生的助手，而非輔助決策是醫生所用的工具；前處理、流程最佳化、常規後處理、輔助決策在產品層面存進交叉情況，具體情況需要結合產品的預期用途、使用場景和核心功能進行考慮。
2. 深度學習技術與傳統AI技術的差異主要在資料集規模與特徵提取兩方面。傳統AI對資料量的要求沒有那麼大，特徵提取是一個白盒過程，而深度學習對於資料量要求很高，而且是一個端到端的黑盒過程，自動完成特徵提取。這也意味著，深度學習對資料庫的考量會更加細緻，企業需要重點考慮可解釋性問題；
3. 從臨床需求角度，產品需同時考慮假陰假陽指標，僅用準確度一個指標不足以滿足臨床需要；
4. 第三方資料庫測試非必須，企業可以用自己的資料庫測試；
5. 沒有要求提交軟體設計規範，審評審批不會涉及到具體引數，不涉及企業商業秘密與技術秘密；
6. 申報方需對產品的擅長範圍、不擅長範圍進行描述，需在說明書中寫明必要的提示資訊、輸入、輸出、限制條件、產品禁忌、演算法訓練、演算法效能評估、臨床評價的總結資訊等。申報資料不能流於形式；
7. 考慮擴增過程中的資料偏移問題，進行擴增倍數過大的影像分析；繪製訓練資料量-評估指標曲線，重點進行演算法效能影像因素分析以及進行資料多樣性分析。
軟體審評指導原則
9. 給出判斷理由充分的軟體安全性級別；明確風險劃分，不能把一切風險遞交給醫生；
10. 軟體版本命名規則需考慮合規性、完整性等要求，同時遵循風險從高原則；
11.從採購角度理解現成軟體的質控要求；
12. 產品檢測報告需提供軟體版本介面圖片。
網路安全與移動醫療審評指導原則
13. 保證資訊保安、網路安全、資料安全；
14. 網路安全的常見問題包括：基本資訊未圍繞資料型別進行描述；未基於19項網路安全能力進行風險管理、驗證與確認、對某些網路安全能力的理解存在偏差；驗證與確認未提供可追溯性分析報告；維護計劃為提供網路安全事件應急相應預案；
15. 審評審批涵蓋移動計算與雲端計算；雲端計算服務視為現成軟體；雲服務商視為供應商而非生產企業；雲端計算服協議應考慮資料安全、患者隱私保護等問題；
16. 資料跨境應當符合網路安全法相關要求。
GMP獨立軟體附錄
17.關注軟體版本命名規則；
18.全部軟體均要求開展可追溯性分析；
19.建立網路安全事件應急響應流程；
20.考慮軟體停運後的資料安全保障措施，很多網路安全事件由廢棄醫療器械引發，需考慮在軟體停運後如何保證患者隱私資訊不被洩露等問題。
參會企業工作彙報
除了人工智慧醫療器械創新合作平臺的諸多部門專家進行演講外，29日的小型研討會上還邀請到了樂普醫療、矽基智慧、數坤科技、推想科技四家AI企業到場進行經驗分享。
矽基智慧副總經理賴銘則分享了基於人工智慧的糖尿病視網膜病變分析軟體創新醫療器械申報實踐，他認為在創新醫療器械審評審批中，國家藥監局主要關注三個方面：
第一，演算法核心專利要明確證明用在公司的產品中，要把演算法的核心技術闡述清楚，是如何應用在產品中的。
第二，產品定型，把標準資料的來源說清楚，從量化、溯源的角度把事情解釋清楚。
第三，臨床顯著應用的價值，要有真實世界的臨床資料來證明產品確實能夠解決臨床上的問題，並提供給監管部門。企業應該重點對以上專案進行重點研究。
樂普醫療AI事業部副總經理劉暢則分享了樂普醫療 AI-ECG 在 FDA 的註冊經驗，他認為兩大部分的條件必須履行的。分別是進行符合型評價與建立質量管理體系。
作為ITU&WHO AL4H焦點組心血管風險評估組的牽頭人，數坤科技郭寧對數坤科技的現狀做了簡單的介紹。
數坤科技的AI技術在心腦血管與腫瘤診斷場景中優勢顯著。數坤科技與北京友誼醫院聯合開展的多中心臨床研究覆蓋了全國25省42家三甲醫院收集資料，一共收集1064例完整病例，每個病歷都有CCTA+冠脈造影對照資料，結果顯示：以DSA仲裁醫生的結果為金標準，在病灶檢出方面，冠脈AI的95.1%的敏感度高於CTA醫生和DSA醫生。
其產品特異性（特異性指在不患病的人群中，成功排除患病的機率）與CTA仲裁醫生的結果近似。
推想科技則是ITU&WHO AL4H焦點組胸部CT領域的牽頭人，推想科技孫濛濛分享了焦點組胸部CT的立項經驗，她建議訓練資料最好來自的多個資料來源，需反映疾病譜和需體現城鄉技術引數多樣性，訓練資料需注重質控環節；訓練標記應該至少兩名15年以上的高年資放射科醫生參加，要遵循既定規則，標記前要給醫生培訓，標記結果最好有病理結果確認等。
總結
長達兩日的會議參觀下來，我們可以清晰的感受的醫療器械創新合作平臺為推動醫學人工智慧器械發展所做的相關努力，但也能看出，要完善醫學人工智慧智慧的上市前審評審批與上市後監督，還有許多工作需要完成。
在會議之後，動脈網採訪到了數坤科技郭寧院長，結合動脈網記者自己的感悟，可將重點的內容集合為以下幾點。
一、體制進一步完善
本次會議最為明顯的變化是醫療資料應用技術研究組、醫學人工智慧名詞術語規範化工作組兩個全新工作組的加入。就醫療資料應用技術研究組的2020年的工作規劃來看，器審中心將安排相關部門深入研究AI在臨床場景下的應用，關注AI產品的資料管理、假陰假陽問題、預警預報問題，透過這種方式，器審中心或許能夠建立更加完善的人工智慧醫療器械評價體系。
二、企業、機構參與機會
在本次會議上，我們能夠看到許多資料庫建設、法律法規制定等研究沒有形成明確的框架，相關建設仍在探尋之中。這些工作不僅需要監管機構完成，同樣需要人工智慧企業、研究機構的參與，共同推進相關標準的制定，對於人工智慧企業而言，加入平臺能夠獲取更多的審評審批相關資訊。
三、真實世界資料用於醫療器械臨床評價
2019年，國家藥監局器審中心組織起草了《真實世界資料用於醫療器械臨床評價技術指導原則(徵求意見稿)》，而在本次會議上，於偉泓教授主任談及了真實資料應用於眼科AI產品的臨床評價，而國家藥監局器審中心臨床一部副部長劉英慧則詳細介紹了真實世界資料用於醫療器械臨床評價中的多種情形、資料來源、研究設計、統計分析等問題。
從各工作組2019年工作總結與2020年工作計劃中。動脈網推測，在2020年，我們有極大機率能夠看到第一張人工智慧三類醫療器械註冊證的誕生，這對於整個人工智慧醫學影像市場都將是一個極大的利好。相對於平靜的2019年，相信每個醫療AI從業者都已開始期待風起雲湧的2020。
但是企業也仍需保持警惕，審評審批只是一扇門，AI企業會在門後的戰場如何廝殺？又有哪些新場景會生成醫院的“硬需求”？一切都是未知數。
*封面圖片來源：123rf
