FDA juhend arvutusliku modelleerimise ja simulatsiooni usaldusväärsuse hindamiseks: usaldusväärsuse tõendid, 2. osa | FDA

Sisukord

. Food and Drug Administration USA tervishoiutoodete valdkonda reguleeriv asutus on avaldanud juhendi, mis on pühendatud arvutusliku modelleerimise ja simulatsiooni usaldusväärsuse hindamisele meditsiiniseadmete taotlustes.

Dokumendis antakse ülevaade kehtivatest regulatiivsetest nõuetest ning täiendavad täpsustused ja soovitused, mida meditsiiniseadmete tootjad ja teised asjaosalised peavad nende järgimise tagamiseks arvesse võtma.

Samas ei ole juhendi sätted oma õiguslikult siduvad ega ole mõeldud uute reeglite kehtestamiseks ega uute kohustuste kehtestamiseks.

Peale selle märgib asutus selgesõnaliselt, et võib kohaldada alternatiivset lähenemisviisi, kui selline lähenemine on kooskõlas kehtiva õigusraamistikuga ja asutusega on eelnevalt kokku lepitud.

Dokument hõlmab muu hulgas usaldusväärsuse tõenditega seotud aspekte, mis on vajalikud meditsiiniseadmete eest vastutavate isikute väidete põhjendamiseks. 

Juhendi kohaselt on arvutuslikul modelleerimisel meditsiiniseadmete ja patsiendispetsiifiliste ravimeetodite väljatöötamisel ja valideerimisel ülioluline roll.

Need mudelid, mis on sageli keerukad ja keerukad, nõuavad täpsuse ja usaldusväärsuse tagamiseks ranget valideerimist.

Valideerimine on protsess, mis hõlmab erinevaid kategooriaid, millest igaüks käsitleb mudeli usaldusväärsuse erinevaid aspekte.

Käesolevas juhendis kirjeldatakse neid kategooriaid üksikasjalikult, rõhutades nende tähtsust meditsiiniseadmete arendamisel ja patsientide hooldamisel.

In vivo valideerimise tulemused (4. kategooria)

In vivo valideerimine moodustab arvutusliku mudeli usaldusväärsuse aluse, keskendudes patsiendi tasandi võrdlustele, kasutades kliinilisi või loomade andmeid.

Nagu FDA selgitas, on see valideerimine hädavajalik patsiendispetsiifiliste arvutusmudelite jaoks, nagu need, mida kasutatakse meditsiiniseadmete kliinilistes uuringutes. Näiteks vedeliku dünaamikas, kliiniline tarkvaratööriist, mis ennustab Fraktsionaalse voolu reserv (FFR) koronaararterites on valideeritud invasiivsete kliiniliste FFR mõõtmiste suhtes.

Samamoodi valideeritakse biosoojusülekande mudelid, mis ennustavad kudede kuumenemist meditsiiniseadmetest, nagu ultraheli või raadiosageduslik energia, kasutades otseseid temperatuurimõõtmisi inimeste või loomade mudelites.

Arvutuste kontrollimine ja määramatuse kvantifitseerimine (UQ) mängivad neis protsessides keskset rolli, tagades valideerimistulemuste tugevuse.

Rahvastikupõhised valideerimise tulemused (5. kategooria)

Populatsioonipõhine valideerimine erineb patsiendi tasandi valideerimisest, keskendudes laiemale populatsiooni tasandi andmete võrdlusele.

See lähenemisviis on eriti oluline "virtuaalsed populatsioonid"Või"virtuaalsed kohordid”, mis on mitu patsiendimudelit, mis esindavad patsientide populatsiooni.
Selle näiteks on meditsiiniline pildistamine, kus virtuaalsed patsiendimudelid genereeritakse antropomorfse mudeli erinevate parameetrite abil.

Arvutisimuleeritud uuringute tulemusi võrreldakse statistiliselt kliiniliste tulemustega, tagades, et ennustused on vastavuses tegelike inimkatsetega.

See valideerimise kategooria rõhutab suuremahulise andmeanalüüsi tähtsust mudeli prognooside kontrollimisel kõikehõlmavate kliiniliste andmekogumite suhtes.

Emergent Model Behavior (6. kategooria)

Juhendi kohaselt kujutab tekkiv mudeli käitumine ainulaadset valideerimismeetodit, mis tõstab esile arvutusmudelite võimet reprodutseerida teadaolevaid nähtusi konkreetsetes tingimustes, isegi kui neid nähtusi pole selgesõnaliselt modelleeritud.

Näiteks vedeliku dünaamikas võib mudelit, mis ennustab verevoolu läbi stenootilise anuma, valideerida selle võime põhjal ennustada ülemineku- või turbulentset voolu, mis on teatud tingimustel teadaolev nähtus.

Samamoodi valideeritakse südame elektrofüsioloogias südame elektrilist aktiivsust simuleerivad mudelid nende võime põhjal reprodutseerida elektrokardiogrammi morfoloogiaid, mis on võrreldavad kliiniliste EKG-dega.

Seda tüüpi tõendid rõhutavad mudeli võimet korrata keerulisi füsioloogilisi käitumisi, suurendades selle usaldusväärsust.

Mudeli usaldusväärsus (7. kategooria)

Mudeli usutavus viitab juhtvõrrandite, mudelieelduste ja sisendparameetrite valikuid toetavale põhjendusele.
See on tõendite vorm, mis põhineb mudeli aluse teoreetilisel usaldusväärsusel ja põhjendatusel.

Näitena võib tuua liigeste artroplastika lõplike elementide mudeli, kus tõendid kinnitavad implantaadi materjali mudeli usaldusväärsust.

Mudelit reguleerivad võrrandid, eeldused ja sisendparameetrid on põhjendatud teadaolevate mehaaniliste käitumiste ja materjali omadustega, mis annab tugeva aluse mudeli usaldusväärsusele, eriti kui katseandmed valideerimiseks on piiratud.

Arvutamise kontrollimine/UQ, kasutades COU-simulatsioone (8. kategooria)

See kategooria hõlmab eraldiseisvat arvutuste kontrolli ja UQ tulemusi, mis on tehtud kasutustingimuste (COU) simulatsioonide abil.

Need simulatsioonid on üliolulised in silico seadmete testimisel või kliinilistes katsetes, kus otsene valideerimine ei ole võimalik. Näiteks võib meditsiiniseadme lõplike elementide mudel läbida võrgusilma konvergentsi uuringu, et tagada minimaalne arvviga, toetades mudeli kasutamist erinevates COU stsenaariumides.

Teisel juhul kasutab vedeliku dünaamika mudel, mis hindab vatsakeste abiseadme hemolüüsi tootmistolerantside muutusi, UQ-d, et kvantifitseerida geomeetriliste variatsioonide mõju prognoositud voolust põhjustatud stressile ja vere kokkupuuteajale.

Need näited illustreerivad keerukaid protsesse, mis on seotud mudelite täpsuse ja töökindluse tagamisega konkreetsetes kasutustingimustes.

Nagu ametiasutus selgitas, rõhutavad valideerimise tõendite erinevad kategooriad meditsiiniseadmete valdkonna arvutusmudelite valideerimise eripära.

Iga kategooria, alates in vivo valideerimisest kuni mudeli usaldusväärsuseni, mängib arvutusmudelite usaldusväärsuse loomisel ja suurendamisel otsustavat rolli.

Need mudelid on meditsiiniseadmete arendamise, patsiendipõhise ravi ja üldise patsiendihoolduse edendamisel üliolulised.

Kuna tehnoloogia ja meditsiiniteadus arenevad edasi, peavad ka arvutusmudelite valideerimise metoodikad ja tavad, tagades, et need jääksid tugevaks, usaldusväärseks ja asjakohaseks pidevalt muutuval maastikul, arvestades tehnoloogia kiiret arengut.

Järeldus

Kokkuvõttes annab käesolev FDA juhend põhjaliku ülevaate erinevatest valideerimistõendite kategooriatest arvutuslikul modelleerimisel meditsiiniliste rakenduste kontekstis. Dokumendis tuuakse välja iga kategooria olemus ja asjakohasus meditsiiniseadmete arendamise ja patsiendihoolduse laiemas kontekstis.

allikas

https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/assessing-credibility-computational-modeling-and-simulation-medical-device-submissions

Kuidas saab RegDesk aidata?

RegDesk on terviklik regulatiivse teabe haldussüsteem, mis pakub meditsiiniseadmete ja farmaatsiaettevõtetele regulatiivset teavet enam kui 120 turu jaoks üle maailma. See võib aidata teil koostada ja avaldada globaalseid rakendusi, hallata standardeid, käitada muudatuste hindamisi ja saada tsentraliseeritud platvormi kaudu reaalajas hoiatusi regulatiivsete muudatuste kohta. Meie klientidel on ka juurdepääs meie üle 4000 vastavuseksperdi võrgustikule üle maailma, et saada kriitiliste küsimuste kohta kinnitust. Globaalne laienemine pole kunagi olnud nii lihtne.