醫(yī)療人工智能注冊審批推進緩慢，相關制度的缺失是其關鍵原因。作為非傳統(tǒng)類的軟件類醫(yī)療器械，人工智能所使用的算法、調用的數(shù)據(jù)、作用的目標都在傳統(tǒng)指導原則之外，審評審批人員不得不摸著石頭過河，謹慎推進醫(yī)療人工智能的注冊審批。
3月7日，國家藥監(jiān)局器審中心發(fā)布了一份長達41頁的《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導原則》（后簡稱《指導原則》），標志著上述現(xiàn)象成為過去式。本次指導原則事無巨細的描述了人工智能醫(yī)療器械的概念、注冊基本原則、人工智能醫(yī)療器械生存周期過程、技術考量等部分，給予了注冊企業(yè)明確的規(guī)定與標準。
為了理解《指導原則》背后的影響，洞悉醫(yī)療AI未來的發(fā)展方向，動脈網(wǎng)采訪了相關專家，對政策內容進行全面梳理，嘗試幫助醫(yī)療AI的從業(yè)人員理清藥監(jiān)局審批的思路與要點。本篇內容將從《指導原則》的增量信息、醫(yī)療人工智能企業(yè)的調整方向、醫(yī)療人工智能行業(yè)的整體發(fā)展三個方面切入，逐一解讀政策全文。
5大關鍵解析增量信息
從屹立風口到穩(wěn)步前行這七年，器審中心在醫(yī)療AI相關文件的發(fā)布上一向惜字如金。上一份全面的指導原則《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》發(fā)布于兩年前，新標準下，人工智能醫(yī)療器械有了通用指導標準，如今的審批審評要求也與過去有了極大的區(qū)別。
《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導原則》與《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》關鍵增量信息對比
關鍵信息對比上，前后兩版政策在定位、軟件用途、核心算法、算法透明等方面有了實質性的變化，而在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)來源、算法設計上則進行了措辭的變更。
? 關鍵點一：醫(yī)療人工智能再定義
自2012年谷歌絕密實驗室Google X通過給神經(jīng)網(wǎng)絡投喂數(shù)據(jù)，使其成功識別貓的影像之后，算法背后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習便成為了人工智能的代名詞。第一批涌現(xiàn)的醫(yī)療AI企業(yè)，絕大部分都選擇采用深度學習設計醫(yī)療AI輔助診斷系統(tǒng)。
因此，上一輪人工智能政策被命名為《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》，實則是對主流算法的規(guī)范與標準。從審批結果來看，器審中心通過的前12個醫(yī)療人工智能器械都在審批文件中標注了“深度學習”四個字。
然而，隨著人工智能算法的不斷發(fā)展，深睿醫(yī)療、聯(lián)影智能、騰訊醫(yī)療等企業(yè)不斷嘗試小樣本學習、無監(jiān)督學習等新式人工智能算法，這些新的研究結果同樣屬于人工智能，但卻未被審評審批包含其中。尤其是有監(jiān)督學習下的人工智能，文件之中濃墨重彩地強調了它的積極意義。
各類人工智能算法的內容與監(jiān)管
醫(yī)準智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO丁佳表示：“人工智能醫(yī)療器械的審批本是在不斷摸索著前行，若企業(yè)提出一些深度學習之外的創(chuàng)新算法，常常需要跟藥監(jiān)局來回溝通很多遍，才能確定注冊時使用的產(chǎn)品功能與適用范圍等信息。”
由此來看，《指導原則》發(fā)布的核心意義之一，是對人工智能的再定義。新政策下，各類創(chuàng)新人工智能算法有望加速通過該政策通過審評審批。
? 關鍵點二：算法的透明性
在《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》中，“審評關注重點”一節(jié)的第一句就聲明了“深度學習實為基于海量數(shù)據(jù)和高算力的黑盒算法”，因而后續(xù)的關注要點聚集于數(shù)據(jù)質量控制、算法泛化能力、臨床使用風險等方向。
而在《指導原則》中，文件對人工智能所采用的算法作了“白盒”和“黑盒”的區(qū)分，要求白盒算法無論是有監(jiān)督學習還是無監(jiān)督學習，模型/數(shù)據(jù)質控要求均參照有監(jiān)督深度學習執(zhí)行，均需明確特征信息，如特征分類（如人口統(tǒng)計學、生物學、形態(tài)學）、特征屬性（如形態(tài)、紋理、性質、尺寸、邊界）、特征展現(xiàn)方式（如形狀、尺寸、邊界、顏色、數(shù)量）等信息。
在這一部分，動脈網(wǎng)曾提出“黑盒算法是否會在未來逐漸退出醫(yī)療人工智能輔助決策軟件的使用要求”，對此醫(yī)準智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO丁佳表示：“盡管政策希望企業(yè)采用手動特征提取等方式加強算法的可解釋性，但從目前行業(yè)來看，黑盒算法的準確率遠超白盒算法，雖然不能解釋，但可借助穩(wěn)定性、魯棒性等性能指標驗證黑盒算法的可行性?！?/p>
? 關鍵點三：軟件用途明確區(qū)分
通常情況下，我們習慣于視影像類AI為輔助診斷軟件。在過去政策關于軟件用途的定義之中，僅區(qū)分輔助決策與非輔助決策兩類，具體的用詞方式僅出現(xiàn)于三類證的發(fā)布之中。如今，《指導原則》對“輔助決策”四個字進行了精確的區(qū)分。
新標準下，人工智能醫(yī)療器械被劃分為輔助分診、輔助監(jiān)測、輔助診斷、輔助治療?；仡檶徳u審批，鷹瞳科技、硅基智能、致遠慧圖的糖網(wǎng)病變、安德醫(yī)智的顱內腫瘤磁共振等歸類于輔助診斷；深睿醫(yī)療、推想科技的肺結節(jié)CT，匯醫(yī)慧影的骨折x射線等歸類于輔助檢測；推想科技、聯(lián)影智能、騰訊醫(yī)療的肺炎CT被分類為輔助分診，由此可見軟件的劃分與AI的成熟度無關，與AI所解決的問題有關。
? 關鍵點四：數(shù)據(jù)來源
《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》對于人工智能醫(yī)療器械的數(shù)據(jù)來源沒有做詳細的解析，只是提到是“醫(yī)療器械所生成的醫(yī)學圖像、醫(yī)學數(shù)據(jù)”。
在《指導原則》中，醫(yī)療器械數(shù)據(jù)被明確定義為是指醫(yī)療器械產(chǎn)生的用于醫(yī)療用途的客觀數(shù)據(jù)，如醫(yī)學影像設備產(chǎn)生的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)（如X射線、CT、MRI、超聲、內窺鏡、光學等圖像）、醫(yī)用電子設備產(chǎn)生的生理參數(shù)數(shù)據(jù)（如心電、腦電、血壓、無創(chuàng)血糖、心音等波形數(shù)據(jù)）、體外診斷設備產(chǎn)生的體外診斷數(shù)據(jù)（如病理圖像、顯微圖像、有創(chuàng)血糖波形數(shù)據(jù)等）。
值得注意的是，在特殊情形下，通用設備（非監(jiān)管對象）產(chǎn)生的用于醫(yī)療用途的客觀數(shù)據(jù)亦屬于醫(yī)療器械數(shù)據(jù)，如數(shù)碼相機拍攝的用于皮膚疾病診斷的皮膚照片、健康電子產(chǎn)品采集的用于心臟疾病預警的心電數(shù)據(jù)等，這意味著，基于體素科技、丁香園等皮膚輔助決策小程序，患者用手機拍攝的皮膚照片同樣可以被視為醫(yī)療數(shù)據(jù)，該項要求給予了皮膚類AI企業(yè)更多進步的空間。
此外，文中還提到“基于醫(yī)療器械數(shù)據(jù)包括醫(yī)療器械數(shù)據(jù)的生成、使用等情況，其中使用情況含單獨使用醫(yī)療器械數(shù)據(jù)，或者以醫(yī)療器械數(shù)據(jù)為主聯(lián)合使用非醫(yī)療器械數(shù)據(jù)（如患者主訴信息、檢驗檢查報告結論、電子病歷、醫(yī)學文獻等）”。換句話說，在未來的人工智能醫(yī)療器械審批中，文本類數(shù)據(jù)也有望成為重要的補充，甚至成為單獨的人工智能工具。
2021年7月，森億智能的VTE系統(tǒng)便獲得了國家藥品監(jiān)督管理局給予的二類證，可以預見，未來將會有一大批企業(yè)會陸續(xù)跟進申請VTE系統(tǒng)的醫(yī)療器械注冊證審批。
? 關鍵點五：數(shù)據(jù)收集與算法設計中的措辭變化
數(shù)據(jù)收集與算法設計兩個關鍵環(huán)節(jié)決定了醫(yī)療人工智能的實際性能，無論是《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》，還是《指導原則》都對這兩部分進行了精細的描述。畢竟，在過去的審評審批之中，很多企業(yè)的算法準確性、敏感性、魯棒性達不到監(jiān)管機構的要求，其中的關鍵原因就是在這兩個環(huán)節(jié)出了問題。
在《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》中，器審中心沒有明確要求數(shù)據(jù)來自不同的數(shù)據(jù)來源，只是讓企業(yè)盡可能地保證數(shù)據(jù)的多樣化，而在《指導原則》中，器審中心要求企業(yè)“需考慮數(shù)據(jù)來源的合規(guī)性、充分性和多樣性，數(shù)據(jù)分布的科學性和合理性，數(shù)據(jù)質控的充分性、有效性和準確性”，希望從審批環(huán)節(jié)就推動企業(yè)提高人工智能醫(yī)療器械的魯棒性。
算法設計同樣存在類似轉變?！渡疃葘W習輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》僅建議企業(yè)進行數(shù)據(jù)驅動與知識驅動相結合進行算法設計，以提升算法可解釋性，《指導原則》則要求黑盒算法開展算法性能影響因素分析，提升算法可解釋性。
對于企業(yè)而言， 官方指導像是一座燈塔，燈光引領之下，企業(yè)不再于黑暗中摸索，一切開始變得有條理。
“從短期來看，流程的規(guī)范化提出了一些新的要求，企業(yè)可能會在申請前做更多的多中心實驗，進行多維度數(shù)據(jù)集的測試，這些流程可能會提升醫(yī)療人工智能企業(yè)在研發(fā)、注冊方面的成本?！倍〖驯硎?，“但將眼光放遠，規(guī)范的體系必然在長期之中保有優(yōu)勢，保證醫(yī)療人工智能的質量，帶動人工智能醫(yī)療器械CRO、數(shù)據(jù)集驗證等產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，并使得研發(fā)企業(yè)的注冊成本更為穩(wěn)定。”
可以預見，在未來的一年中，我們有望看到更多元、更豐富的人工智能醫(yī)療器械在醫(yī)院之中落地生根，而當產(chǎn)業(yè)發(fā)展走向穩(wěn)定之后，質子重離子、腦科學等尚在發(fā)展之中的領域有望出現(xiàn)一波新的AI機遇。
從人工智能到數(shù)字醫(yī)療
指導原則之外，藥監(jiān)局還在3月7日、3月9日陸續(xù)發(fā)布了《國家藥監(jiān)局器審中心關于發(fā)布醫(yī)療器械網(wǎng)絡安全注冊審查指導原則（2022年修訂版）的通告（2022年第7號）》、《家藥監(jiān)局器審中心關于發(fā)布醫(yī)療器械軟件注冊審查指導原則（2022年修訂版）的通告（2022年第9號）》兩大文件，其中的目的，是要建立完善全面的的數(shù)字醫(yī)療審評審批體系。
如今數(shù)字療法、臨床輔助決策等新興概念飛速發(fā)展，不只是人工智能，數(shù)字醫(yī)療浪潮中涌現(xiàn)的各種事物都需要配套的審批進行規(guī)范，為產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展保駕護航。
對于人工智能而言，新政策的出現(xiàn)或許不會將其再度推上風尖浪口，但當眾人逐漸形成對于AI共識，將數(shù)字醫(yī)療的介入視作一種常態(tài)，這個時候，徘徊數(shù)年的醫(yī)療人工智能企業(yè)或將加速駛入盈利時代。
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