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国产AI医疗器械,从跟跑迈向并跑领跑

  有202人浏览   日期:2020-04-16

文章摘要: 1月15日,国家药品监督管理局发布消息冠脉血流储备分数计算软件产品获批上市。 这是我国首款获批上市的CT血流储备分数(CT-FFR......

       1月15日,国家药品监督管理局发布消息——冠脉血流储备分数计算软件产品获批上市。

       “这是我国首款获批上市的CT血流储备分数(CT-FFR)产品,同时也是我国首款获批上市的采用新一代人工智能技术的三类辅助决策独立软件。”国家药监局医疗器械技术审评中心(以下简称器审中心)审评一部副部长彭亮如是评价。

       冠脉血流储备分数计算软件(商品名:深脉分数)是由北京昆仑医云科技有限公司(以下简称昆仑医云)研制生产的第三类医疗器械。据了解,该产品基于冠状动脉CT血管影像,采用自主研发的深度学习技术进行血管分割与重建以及血流储备分数计算,预期在进行冠状动脉血管造影检查之前,辅助培训合格的医技人员评估稳定性冠心病患者的功能性心肌缺血症状。

 政策支持  加速AI技术转化

       所谓人工智能医疗器械,是指采用人工智能技术的医疗器械,包括人工智能独立软件和人工智能软件组件。人工智能技术在医疗器械的应用主要包括前处理、流程优化、常规后处理、辅助决策等方面。

       据悉,在我国使用传统人工智能技术的医疗器械已有多款产品注册上市,如乳腺癌、肺结节、结肠息肉等辅助识别软件和心电分析软件。而使用深度学习等新一代人工智能技术的医疗器械目前仍主要处于研发、检测、临床试验阶段。

       作为我国首个取得三类医疗器械注册证的采用新一代人工智能技术的医疗器械,深脉分数的获批上市离不开近年来党中央、国务院对医疗人工智能发展的高度重视。

        2018年4月,国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,提出推进“互联网+”人工智能应用服务,研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统,加强临床、科研数据整合共享和应用,支持研发医疗健康相关的人工智能技术、大型医疗设备、应急救援医疗设备等。

       在火热的“人工智能+医疗”浪潮中,医疗器械行业逐步成为人工智能技术广泛应用的领域。2019年4月,国家药监局启动中国药品监管科学行动计划。为加快人工智能医疗器械安全监管关键技术研究,国家药监局将人工智能医疗器械安全有效性评价研究纳入第一批药品监管科学重点研究项目中。

       作为我国人工智能医疗器械重要的审评部门,器审中心一直关注人工智能医疗器械的发展动向,在国家药监局的领导下,积极推进人工智能医疗器械监管科学研究,亦在积极探索人工智能医疗器械审评路径。为有效应对深度学习带来的挑战,器审中心于2019年7月3日发布了全球首个相关产品的技术审评要点——《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》,全方位解读生产企业关注的问题,推动和促进我国人工智能医疗器械领域的健康发展。

       2019年7月17日,由器审中心联合中国信息通信研究院、中国生物医学工程学会等14家单位共同发起的人工智能医疗器械创新合作平台成立。该平台致力于通过构建开放协同共享的人工智能医疗器械创新体系,服务于科学监管、科技创新、产品转化,推动新一代人工智能医疗器械技术与产品早日达到国际先进水平,并在智慧医疗领域得到广泛应用,以更好地保护和促进公众健康。

       为适应医疗器械产业发展需求,结合监管工作实际,2019年10月18日,国家药监局发布公告,决定成立人工智能等3个医疗器械标准化技术归口单位。其中,人工智能医疗器械标准化技术归口单位主要负责人工智能医疗器械所涉及的术语和分类、数据集质量管理、基础共性技术、质量管理体系、产品评价流程、专用方法等行业医疗器械标准制修订工作。

自主创新  提供无创检测新手段

       冠心病是冠状动脉血管发生动脉粥样硬化病变而引发的缺血性心脏病,严重危害人民群众的生命健康。

       北京昆仑医云科技有限公司研发总裁曹坤琳博士介绍,目前临床对于诊断冠心病一般先通过传统冠脉CT血管造影(CTA)来进行初筛,排除没有冠脉狭窄的情况,再对初筛阳性患者进行进一步的有创冠脉造影、血流储备分数(FFR)导丝检查以及后续的介入治疗。临床研究表明,单纯采用基于冠脉CTA的血管狭窄评估来进行初筛准确率并不高,有超过70%以上的初筛阳性患者实际并没有功能性缺血。对这部分人群进行后续的、非必要的检查和治疗,不仅增加了患者的医疗风险和经济负担,也造成了医疗资源的浪费。

       只有准确评估冠脉供血功能方能实现冠心病的精准诊治,而供血功能评估的“金标准”则是血流储备分数,该检查需在导管室环境下插入压力导丝进行测定。其主要问题是导丝价格昂贵,同时病人需要进行介入手术,影响了血管功能学评估的大规模应用和普及。

       曹坤琳介绍,为了解决这个问题,昆仑医云汇集了20位留美归国博士、近百位国内一流科研人员,自主研发了多项深度学习技术及医学影像分析算法,对心血管功能进行智能精准评估,同时联合全国顶尖心血管疾病专家和医院,共同研发出“冠脉血流储备分数计算软件”。

       “深脉分数的临床使用获批,将为冠心病人群的功能性缺血评估提供新的无创检测方法。”曹坤琳说,该产品只需测试者的CTA影像,能够高效、精准地计算整个血管树路径上各点的FFR值,快速提供临床所需的定量检测结果,辅助医生对冠心病治疗方案和治疗路线进行选择,避免了不必要的冠脉造影检查,也无需使用压力导丝。

       据悉,深脉分数与冠脉CTA检查相比可以提高功能性心肌缺血的诊断性能,减少不必要的冠脉血管造影检查和冠脉介入手术;其与压力导丝测量的FFR具有较好的一致性,但采用无创技术可以减少患者痛苦,并可用于早期诊断。该产品预期在进行冠状动脉血管造影检查之前,辅助培训合格的医技人员评估稳定性冠心病患者的功能性心肌缺血症状。临床医生应当结合患者的病史、症状以及相关诊断结果进行综合评判。该产品不适用于急性冠脉综合征等急性胸痛患者。

监管助力  实现全球领跑的跨越

       放眼全球,目前国际仅有一款同品种产品在美国上市。

       据了解,较之美国同款产品,二者功能相同,均是基于冠脉CTA计算血流储备分数,主要差异在于所用技术不同。国外产品采用流体力学仿真计算技术,通过构建血流动力学模型模拟血液在冠脉中的流动情况,进而计算获得血流储备分数。而深脉分数采用自主研发的深度学习技术,基于大量冠脉病例流体力学仿真计算数据的训练学习,进而计算获得血流储备分数,与国外产品相比能够显著缩短运算时间,具有重要的临床意义。

       “这意味着,深脉分数是全球首个完全基于人工智能深度神经网络的三类医疗器械。”曹坤琳解释道。

       首都医科大学附属北京安贞医院周玉杰教授主持的多中心临床试验结果也表明,深脉分数的准确度、关键指标、运算速度、结果产出时间等均领先于国外同类产品,其中就结果产出时间与国外同类产品相比,更是从3~8小时直接降到10分钟以内。

       基于深脉分数的临床价值和自主创新技术,2018年4月,深脉分数获批进入“创新医疗器械特别审批通道”,成为首个进入国家药监局创新医疗器械审批绿色通道的人工智能医疗器械,并于同年8月获得欧盟CE国际认证。

        “产品研发时,《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》尚未发布,其研发过程没有权威审评原则做指导,也没有同类产品做参考,跌撞摸索,走了一些弯路。幸运的是,通过创新医疗器械特别审查通道,深脉分数产品申报工作得到了主管部门的悉心指导与支持。”曹坤琳说。

        她表示,在审评小组沟通会上,审评小组指出了产品考虑不够周全的地方并提出修改意见;在器审中心召开的专家会上,专家对临床应用及方案提出了重要的建议;北京市药品监督管理局也曾提出体系运行的建设性意见,上述意见和建议对产品申报起到了极大的指导和帮助作用,帮助产品最终顺利通过审批。

       据悉,为加快创新医疗器械审批进程,近几年国家药品监管部门和医疗器械审评部门做了大量工作。

       早在2014年2月,国家药品监管部门就发布了《创新医疗器械特别审批程序(试行)》,开通了创新医疗器械产品审评审批绿色通道。器审中心按照早期介入、专人负责、科学审批的原则,对创新医疗器械予以优先办理;同时,加强与申请人的沟通交流,从而加快其上市进程。2018年11月,国家药监局发布新修订的《创新医疗器械特别审查程序》,进一步鼓励医疗器械研发创新,促进医疗器械新技术的推广和应用,推动医疗器械产业高质量发展。据了解,也正是按照《创新医疗器械特别审查程序》要求,北京市药监局负责了冠脉血流储备分数计算软件的申报材料初审工作,多次对企业进行申报资料撰写指导及技术问题解答。

       器审中心于2017年正式成立人工智能工作组研究人工智能医疗器械监管科学。工作组成员来自器审中心相关审评部门、创新器械审查部门以及国家药品监管部门医疗器械注册和检测机构,涵盖了人工智能医疗器械上市前监管的全部环节。

       人工智能工作组成立后,开展了多方面产业调研。在前期调研的基础上,人工智能工作组结合医疗器械软件相关指导原则和审评经验,经多次修改形成《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》。考虑到后续会有相当数量的生产企业申请人工智能医疗器械创新医疗器械特别审查,人工智能工作组在此审评要点的基础上,制定了人工智能医疗器械创新特别审查要点,以促进技术创新。

       据悉,目前,我国有多家生产企业正在研发CT-FFR产品,一些产品已进入创新医疗器械特别审查通道,预计陆续还有很多人工智能医疗器械在我国注册上市,让国产高端医疗器械在全球实现从跟跑到并跑、领跑的跨越。

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