전산 모델링 및 시뮬레이션의 신뢰성 평가에 대한 FDA 지침: 신뢰성 증거 파트 2 | FDA

내용의 테이블

XNUMXD덴탈의 식품 의약품 안전청 의료 제품 분야의 미국 규제 당국은 의료 기기 제출 시 컴퓨터 모델링 및 시뮬레이션의 신뢰성을 평가하는 데 전념하는 지침 문서를 발표했습니다.

이 문서는 해당 규제 요구 사항에 대한 개요뿐만 아니라 의료 기기 제조업체 및 기타 관련 당사자가 이를 준수하기 위해 고려해야 할 추가 설명 및 권장 사항을 제공합니다.

동시에, 지침 조항은 법적 성격상 구속력이 없으며 새로운 규칙을 도입하거나 새로운 의무를 부과하려는 의도도 없습니다.

더욱이, 당국은 그러한 접근 방식이 기존 법적 틀에 부합하고 사전에 당국과 합의된 경우 대체 접근 방식을 적용할 수 있음을 명시적으로 명시합니다.

이 문서는 특히 의료 기기에 책임이 있는 당사자가 제기한 주장을 입증하는 데 필요한 신뢰성 증거와 관련된 측면을 다루고 있습니다. 

지침에 따르면 컴퓨터 모델링은 의료 기기 및 환자별 치료법의 개발 및 검증에 중요한 역할을 합니다.

정교하고 복잡한 경우가 많은 이러한 모델은 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 엄격한 검증이 필요합니다.

검증은 다양한 범주를 포괄하는 프로세스로, 각 범주는 모델 신뢰성의 다양한 측면을 다룹니다.

본 지침에서는 이러한 범주를 자세히 설명하고 의료기기 개발 및 환자 치료에 있어 해당 범주의 중요성을 강조합니다.

In Vivo 검증 결과(범주 4)

생체 내 검증은 임상 또는 동물 데이터를 사용한 환자 수준 비교에 초점을 맞춰 계산 모델 신뢰성의 기초를 형성합니다.

FDA에서 설명한 바와 같이, 이 검증은 의료 기기에 대한 임상 시험에 사용되는 것과 같은 환자별 컴퓨터 모델에 필수적입니다. 예를 들어, 유체 역학에서 임상 소프트웨어 도구는 분수 흐름 예비 관상 동맥의 FFR(FFR)은 침습적 임상 FFR 측정에 대해 검증되었습니다.

마찬가지로, 초음파나 고주파 에너지와 같은 의료 기기의 조직 가열을 예측하는 생체열 전달 모델은 인간이나 동물 모델에서 직접 온도 측정을 사용하여 검증됩니다.

계산 검증과 불확실성 정량화(UQ)는 이러한 프로세스에서 중추적인 역할을 하며 검증 결과의 견고성을 보장합니다.

모집단 기반 검증 결과(범주 5)

모집단 기반 검증은 보다 광범위한 모집단 수준 데이터 비교에 중점을 두어 환자 수준 검증과 대조됩니다.

이 접근법은 특히 "가상 인구"또는"가상 코호트”는 환자 모집단을 대표하는 여러 환자 모델입니다.
이에 대한 예는 의인화 모델의 다양한 매개변수를 통해 가상 환자 모델이 생성되는 의료 영상 분야입니다.

컴퓨터 시뮬레이션 시험 결과는 임상 결과와 통계적으로 비교되어 예측이 실제 인간 대상 시험과 일치하는지 확인합니다.

이 검증 범주는 포괄적인 임상 데이터 세트에 대한 모델 예측을 검증하는 데 있어 대규모 데이터 분석의 중요성을 강조합니다.

창발 모델 행동(범주 6)

지침에 따르면 창발 모델 동작은 고유한 검증 접근 방식을 나타내며, 이러한 현상이 명시적으로 모델링되지 않은 경우에도 특정 조건에서 알려진 현상을 재현하는 계산 모델의 기능을 강조합니다.

예를 들어, 유체 역학에서 협착 혈관을 통한 혈류를 예측하는 모델은 특정 조건에서 알려진 현상인 전이 또는 난류를 예측하는 능력을 기반으로 검증될 수 있습니다.

마찬가지로, 심장 전기생리학에서는 심장의 전기 활동을 시뮬레이션하는 모델이 임상 ECG에 필적하는 심전도 형태를 재현하는 능력을 기반으로 검증됩니다.

이러한 유형의 증거는 복잡한 생리학적 행동을 복제하는 모델의 능력을 강조하여 신뢰성을 높입니다.

모델 타당성(범주 7)

모델 타당성은 지배 방정식, 모델 가정 및 입력 매개변수의 선택을 뒷받침하는 이론적 근거를 나타냅니다.
이는 모델의 기초에 대한 이론적 건전성과 정당성을 기반으로 한 증거의 한 형태입니다.

예를 들어 관절 치환술의 유한 요소 모델은 타당성 증거가 임플란트 재료 모델의 신뢰성을 뒷받침합니다.

모델의 지배 방정식, 가정 및 입력 매개변수는 알려진 기계적 거동 및 재료 특성을 기반으로 정당화되어 특히 검증을 위한 실험 데이터가 제한적인 경우 모델 신뢰성에 대한 강력한 기반을 제공합니다.

COU 시뮬레이션을 이용한 계산 검증/UQ(카테고리 8)

이 범주에는 COU(사용 조건) 시뮬레이션을 사용하여 수행된 독립형 계산 검증 및 UQ 결과가 포함됩니다.

이러한 시뮬레이션은 직접적인 검증이 불가능한 in silico 장치 테스트 또는 임상 시험에 매우 중요합니다. 예를 들어, 의료 기기의 유한 요소 모델은 수치 오류를 최소화하기 위해 메시 수렴 연구를 거쳐 다양한 COU 시나리오에서 모델의 사용을 지원할 수 있습니다.

또 다른 경우, 심실 보조 장치의 용혈에 대한 제조 공차의 변화를 평가하는 유체 역학 모델은 UQ를 사용하여 예측된 흐름으로 인한 스트레스 및 혈액 노출 시간에 대한 기하학적 변화의 영향을 정량화합니다.

이러한 예는 특정 사용 조건에서 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하는 것과 관련된 복잡한 프로세스를 보여줍니다.

당국이 설명한 바와 같이, 검증 증거의 다양한 범주는 의료기기 영역에서 계산 모델 검증의 구체적인 성격을 강조합니다.

생체 내 검증부터 모델 타당성에 이르기까지 각 범주는 계산 모델의 신뢰성을 확립하고 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 모델은 의료 기기 개발, 환자별 치료 및 전반적인 환자 치료를 발전시키는 데 매우 중요합니다.

기술과 의학이 계속 발전함에 따라 계산 모델 검증의 방법론과 관행도 급속한 기술 개발을 고려하여 끊임없이 변화하는 환경에서 강력하고 신뢰할 수 있으며 관련성을 유지해야 합니다.

결론

요약하자면, 현재 FDA 지침은 의료 응용 분야의 컴퓨터 모델링에서 검증 증거의 다양한 범주에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 문서에서는 각 범주의 본질과 의료 기기 개발 및 환자 치료의 더 넓은 맥락에서의 관련성을 간략하게 설명합니다.

출처

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

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