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人工智能醫療器械質量評價與標準化研究進展

2019年是人工智能醫療器械產業平穩發展的年,技術創新與落地轉化步伐繼續加快。產業對于加速人工智能產品更新、縮短審批周期的需求日益強烈,而監管部門和公眾對于保障產品安全有效、可信賴的要求也越來越高,因而各國紛紛加強人工智能倫理、技術標準和監管科學的研究,以提升公共服務和監管決策能力。在我國藥品監管部門的導下,根據國內外形勢,中國食品藥品檢定研究院(以下簡稱中檢院)在人工智能醫療器械的質量研究與標準化方面也開展了大量相關工作。




國內外行業發展現狀




國外人工智能醫療器械種類和用途不斷增加,在臨床診療路徑、健康干預和服務方面的作用走向多元化。根據公開信息,美國FDA已批準幾十款人工智能醫療器械產品上市,包括計算機輔助診斷、輔助探測、輔助分診等立軟件。另方面,以智能硬件、智能快速重建等為代表的新產品呈現異軍突起的態勢,部分產品也已獲批上市。人工智能的臨床應用向過程導向發展,化臨床工作效率和服務質量,例如CT劑量化、X光智能擺位、圖像質控等用途。此外,人工智能本身作為技術手段,正在融入醫療器械的研發、生產、質量管理和醫生的教育培訓等各個環節,推動著傳統有源醫療器械、醫用機器人、可穿戴設備、移動健康產品、3D打印、藥械組合產品等域的“AI+”升級。




為順應行業發展需求,國外人工智能醫療器械質量評價工作的趨勢是靈活、經濟、快速。以美國為例,近年來,美國的人工智能醫療器械產品申報中經常采用基于第三方測試集的算法驗證、基于仿真數據和體模的算法驗證等手段,降低對臨床試驗的依賴,而部分產品的審批周期縮短到了幾個月。FDA在2019年發布了有關機器學習/人工智能醫療器械軟件的產品變更監管框架討論文章,聚焦產品迭代后的快速評價路徑,這為業內提供了有益的啟示。




我國的人工智能醫療器械行業同樣延續著強勁的發展勢頭,技術突破和產品落地步伐加快。在各項利好政策的支持下,產學研用呈現百花齊放的可喜局面。國內算法研究與臨床應用成果不斷登上NatureMedicine、Cell等頂級期刊。國產AI產品的分析對象從過去常見的糖尿病視網膜病變(以下簡稱糖網)眼底照片、肺結節CT影像擴展到醫學影像和醫學信號的方方面面;產品形態由單軟件發展成各種通用、專用智能平臺,并且與硬件、知識圖譜等融合發展。國內企業在積準備產品注冊上市的同時,也在加速布局海外市場,在國內外各種重要會議和展覽上體現中國力量。




標準化工作進展




人工智能醫療器械標準化技術歸口單位的成立是我國人工智能醫療器械標準化工作的里程碑。作為戰略新興域,藥品監督管理局高度重視和支持人工智能醫療器械的標準化工作,在2019年3月份向社會公布歸口單位組建方案,廣泛征集各方意見,于2019年10月正式批復成立。歸口單位專家組由來自高校、科研機構、生產經營企業、臨床機構、檢驗、審評和監管等各個域的秀代表組成,包括中國科學院、中國工程院院士和大批海內外知名專家學者。




人工智能醫療器械標準化歸口單位受藥品監督管理局管理,在人工智能醫療器械域內從事全國性標準化工作,負責人工智能醫療器械通用標準、專用標準和其他標準制修訂。中國食品藥品檢定研究院作為標準化歸口的秘書處承擔單位,為業界提供人工智能產品檢驗、數據庫質量評價等全方位的服務和技術支持。




根據標準化改革、藥品醫療器械審評審批制度改革的宏觀形勢和國內人工智能醫療器械產業現狀,歸口單位專家組遵循“四個嚴”要求,兼顧創新需要,提出從基礎共性問題出發,制定業內急需的標準規范,逐步建立和完善人工智能醫療器械的標準體系。在藥監局的指導下以及專家組的努力下,我國批人工智能醫療器械行業標準正處于緊張的研究與制訂階段,以《人工智能醫療器械質量要求和評價》標準序列為代表。該序列的《第1部分:數據集通用要求》(以下簡稱數據集標準)和《第2部分:術語》(以下簡稱評價術語標準)在2019年已獲得立項,預計在2020年公開向社會征求意見。




制定數據集標準的目的是保障人工智能醫療器械所需的數據集質量,促進數據資源的科學有序開發,推動人工智能醫療器械產業健康發展。當前,我國正在大力推進數據集的建設,支持人工智能醫療器械的研發、監管等活動。由于數據集的質量對于人工智能算法性能、產品的安全有效有重要影響,有必要在起步階段規范數據集的開發與質量管理過程,并對現有數據集開展評價,防范質量風險。數據集標準主要強調質量控制要素,明確數據集評價方法。該標準的適用范圍包括人工智能醫療器械全生命周期使用的各種數據集,對于人工智能醫療器械企業自身的生產質量管理、供應商審核等環節和后續質量體系相關標準的制定有重要的支撐作用。




制定評價術語標準的目的是為人工智能醫療器械的質量評價提供統的術語和定義,明確產品分類,對產品安全有效評價相關的方法、概念、指標進行規范,為質量評價工作提供依據。當前,國內外通用術語標準均處于大換版階段,術語比較匱乏。除ISO/IEC2382:2015的基礎IT術語涉及部分AI概念之外,ISO/IECJTC1/SC42國際人工智能分技術委員會的ISO/IECCD22989《Artificialintelligence-Conceptsandterminology》標準和我國標準《信息技術人工智能術語》均在制訂中。評價術語標準涉及人工智能醫療器械安全性、有效性、風險和質量管理的方法和定義,供人工智能醫療器械專業域內從事科研、生產、監督檢驗和臨床應用等方面的技術人員使用。




在國際標準化方面,由中檢院牽頭的電氣電子工程師協會(IEEE)人工智能醫療器械標準工作組在2019年3月正式啟動,成員單位來自國內外產業、科研與監管域,包括美國FDA、西門子、飛利浦和騰訊、依圖、百度等代表。該標準由我國專家提出,是在國際上率先立項的人工智能醫療器械標準,現已初步完成標準草案的制定。我們將在凝練國內外共識、加強國際合作的基礎上,與國內行業標準共同推進,用中國智慧惠及全球產業。




產品檢驗與質量研究工作進展




2019年,國內人工智能醫療器械產品的檢驗工作繼續穩步推進,也面臨更多挑戰。繼2018年出具國內批糖網產品性能檢驗報告之后,中檢院在本年度出具了國內批肺結節產品的性能檢驗報告,實現了病灶檢出、分類、區域分割、尺寸測量等算法功能和相關指標的量化評價,宣告以CT為代表的三維醫學影像AI產品質量評價取得階段性成果,為其他放射影像類AI產品的質量評價和相關標準的制訂提供了有益的參考。截至目前,已有幾十家企業依托中檢院糖網、肺結節標準數據集,開展了算法性能驗證,部分產品進入臨床試驗階段,為產品落地打下了良好基礎。




相較于2018年以糖網、肺結節為代表的批量集中產品,2019年新產品呈現多元化、差異化趨勢,在預期用途、功能、病種和數據模態等方面各有特色,而檢驗用標準數據集尚未建立,制約著算法性能評價。為解決此類共性瓶頸問題,中檢院與國內知名醫院、臨床機構和科研團隊合作,把質量控制的理念融入數據集的建設,共同加強質量管理。目前,中檢院團隊在超聲、心電、PET-CT等方向深入開展工作,助力國內相關數據集的建設和質量保障,也為相關標準的制修訂積累實踐經驗。




為了探索和豐富產品質量評價手段,中檢院團隊立足于豐富的醫療器械檢測經驗與歷史積累,從多個角度開展了以下工作。




第,在檢驗方法學方面,中檢院團隊綜合運用各種技術手段,依托現有臨床數據,開展了面向眼底相機、CT和心電等模態的對抗測試,前瞻性地模擬AI產品在真實中面臨的挑戰,評估產品的魯棒性與泛化能力,增加質量評價的維度。目前,對抗測試研究的部分成果已經在國內學術期刊發表,向社會公開。些方法已運用于日常檢驗,作為對現有檢驗方法的補充,有助于提高企業對產品質量的認識。




第二,在質量評價策略方面,中檢院團隊與臨床專家緊密合作,從人工智能產品全生命周期質量控制的理念,結合產品技術驗證的實踐經驗,共同提出醫學影像AI產品的臨床在用質控框架,秉持人員、設備、數據集、評價方法和實驗環境等角度探討人工智能產品臨床部署后如何開展質量管理與日常質控,解析了人機比對、超預期使用、不良事件識別與響應等業內關注的熱點問題,以臨床視角擴展了產品質量評價的內涵。




第三,在新產品評價方面,中檢院團隊面向AI+可穿戴設備、臨床輔助決策系統(CDSS)、影像流程化等熱點方向深入開展了標準評估和文獻分析,對產品的特殊風險、評價策略進行了整理,在承擔新產品檢測任務的同時,也向業內分享了研究成果和質量認識,起到了答疑解惑的作用。




目前,中檢院團隊形成了包括軟硬件測試、算法性能驗證、數據集質量控制與評價、對抗測試在內的人工智能醫療器械檢測體系,服務對象來自企業、醫院、科研機構等各個域。在現有成果基礎上,中檢院團隊在2019年度成功申報多個科技部重點研發計劃課題和省部級課題,正在建設級醫學人工智能產品全生命周期檢測平臺,支持系列開放式醫學標準數據集的建設,致力于全面提升對監管、產業、使用環節的技術支撐和服務能力。




我們看到,越來越多的產品完成了算法驗證,距離落地更近步。人工智能醫療器械標準化技術歸口單位正式成立,將充分行使作為“隊”的職責,發揮跨學科人才勢,調動社會各方力量,有力推動我國人工智能醫療器械標準化進程。批人工智能醫療器械行業標準已經立項,將和我國主導的IEEE人工智能醫療器械標準共同推進,為國內外產業健康發展貢獻力量。




2020年已經到來,人工智能醫療器械的質量評價與標準化研究還會面臨更多的機遇與挑戰。相信在產學研用各界群策群力、精誠合作的基礎上,我國將不斷取得突破,為人工智能醫療器械產業的高質量發展提供更多的保障,科學穩健地駕馭人工智能為人民健康服務。


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