今年是新修訂的《醫(yī)療器械監(jiān)督管理條例》施行的第一年,，企業(yè)的質量主體責任更加突出，產品的驗證與確認活動趨于多元化,，對標準規(guī)范的需求更加強烈,。在人工智能醫(yī)療器械監(jiān)管研究方面,，國家藥監(jiān)局取得了豐碩的成果，圍繞產品的分類界定,、審評審批等發(fā)布了多個指導原則的征求意見稿,。在國家政策與監(jiān)管科學的支持下，國內獲批上市的產品數量持續(xù)增加,，影響力不斷壯大,，臨床轉化與推廣步伐加快。與此同時,，國外法規(guī),、監(jiān)管與標準化研究處于新的活躍期，對國內的工作帶來有益的啟示,。

　　在此背景下,，人工智能醫(yī)療器械標準化技術歸口單位（以下簡稱歸口單位）緊密跟蹤監(jiān)管需求和行業(yè)動態(tài)，在國家藥監(jiān)局的領導下積極開展工作,。本文對近年的進展進行總結,，對后續(xù)計劃和任務進行展望。

　　國外動態(tài)與分析

　　當前,，人工智能作為熱點創(chuàng)新技術,，廣泛應用于包括醫(yī)療器械在內的各行各業(yè)，各國針對人工智能本身的監(jiān)管認識與法規(guī)建設不斷升級,。

　　今年4月,，歐盟發(fā)布了人工智能立法框架，提出了人工智能風險分級管理的理念。其中,，人工智能的醫(yī)學應用被劃入了高風險的等級,，預示著對人工智能醫(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AI的關系出發(fā),，旨在強調和保護人的安全、權益和公平,。

　　美國FDA在今年1月份發(fā)布了《基于人工智能/機器學習的醫(yī)療器械軟件行動計劃》,。該計劃回應了2019年FDA發(fā)布的《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》收到的社會反饋。在質量管理方面,，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,。

　　國際醫(yī)療器械監(jiān)管者論壇（IMDRF）的人工智能醫(yī)療器械工作組在今年組織了多次線上會議,。各國監(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,，歐美各國關注持續(xù)學習,、算法變更等關鍵詞，重視良好機器學習規(guī)范在質量管理中的作用,，值得關注,。

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

　　國內標準化進展

　　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 質量要求與評價 第1部分：術語》和《人工智能醫(yī)療器械 質量要求與評價 第2部分：數據集通用要求》已經進入報批階段?！度斯ぶ悄茚t(yī)療器械 質量要求與評價 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,、數據集,、質量評價指標,、質量評價方法、應用場景等方面給出了一百多個詞條及定義,，并以附錄的形式給出了部分公式,。《人工智能醫(yī)療器械 質量要求和評價 第2部分：數據集通用要求》旨在把數據集納入人工智能醫(yī)療器械的質量評價體系,，明確數據集的評價對象及技術路徑,。該標準借鑒了醫(yī)療器械領域、信息技術領域,、臨床試驗等領域對數據質量的管理思路，結合了人工智能可解釋性,、可溯源性等方面的需要,，提出了數據集的描述文檔、質量特性,、風險分析文檔等方面的要求,，并給出了評價方法。同時,，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)布了《胸部CT肺結節(jié)數據集及質量控制專家共識》，為標準的落地提供參考,。

　　根據國家藥監(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 質量要求和評價 第3部分：數據標注通用要求》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。

　　數據標注是影響人工智能醫(yī)療器械質量的重要技術服務,，直接關系到算法研發(fā)與測試所依據的參考標準的準確性和可靠性,。目前業(yè)內在數據標注環(huán)節(jié)的差異較大，標注的實施主體,、工作流程,、質控與驗收等環(huán)節(jié)參差不齊，急需標準規(guī)范,?！度斯ぶ悄茚t(yī)療器械 質量要求和評價 第3部分：數據標注通用要求》在參照國內臨床領域人工智能數據標注專家共識基礎上，對標注任務的定義,、描述,、組織等相關內容進行了規(guī)定，把相關的技術工具,、平臺納入考量,。該標準草案也是對《人工智能醫(yī)療器械 質量要求和評價 第2部分：數據集通用要求》的呼應和補充，有助于促進數據集的開發(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,，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，描述了輔助診斷,、輔助檢測等場景下的常見指標與測試方法,。同時，該標準草案根據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提出考量,，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，在歸口單位內部進行了研討,。下一步,，歸口單位將結合具體的產品開展技術驗證工作。

　　與此同時,，中檢院歸口單位在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,、數據集專用要求等主題,。本年度的部分提案內容參考了國外2020年發(fā)布的技術文獻，與國際前沿的接軌程度有所提升,，反映了國內各界對標準研究的熱情和投入,。為了確保提案遴選的科學性和效率，秘書處依據醫(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，下一步將按照標準制定程序辦理后續(xù)事宜,。

　　國際標準合作進展

　　在推進國內標準研究的同時,，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IEC TC62委員會的軟件網絡與人工智能顧問團,，參與IEC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,、荷蘭等國的十余個成員單位對IEEE P2802 人工智能醫(yī)療器械質量評價術語標準的技術內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、美國ANSI CTA 2089-1標準等文件引用,。該標準在凝聚我國國內行業(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)布有助于增進國內外的標準協(xié)調與合作,。IEEE P2801數據集質量管理標準草案在今年也推出了新的版本,，即將進行組內的技術審議。

　　標準落地應用進展

　　為了促進標準的落地應用,、提升產品檢測服務能力,，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，使用私用數據和公有數據相結合的渠道,，打通數據集開發(fā)與質控,、數據標注、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,、標準化的產品測試服務模式,，滿足產品上市前測試,、臨床在用質控、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,，從而支持人工智能產品的全生命周期質量控制。

　　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,，包含數據入庫,、人員管理、檢測業(yè)務申請,、待測算法部署,、數據中臺、檢測報告編輯等在內的主要模塊基本達到中期設計指標,，平臺處于聯(lián)合調試和內測階段,。目前，已有十余家來自企業(yè),、檢測機構,、臨床機構的用戶參與平臺的調試，待測產品涉及肺部影像,、眼底彩照,、心電、血糖,、電子病歷等數據模態(tài),。同時，項目組完成4個單模態(tài)典型樣板數據集,、2個多模態(tài)典型樣板數據集,，為數據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。

　　綜上所述,，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,，密切關注國內外行業(yè)與監(jiān)管形勢的變化。隨著我國人工智能醫(yī)療器械產業(yè)的發(fā)展壯大和監(jiān)管科學研究的推進,，我國的人工智能醫(yī)療器械標準化工作逐步走向自主創(chuàng)新的道路,，為行業(yè)和監(jiān)管需求提供技術保障,。