Ghid FDA privind evaluarea credibilității modelării și simulării computaționale: Prezentare generală a dovezilor de credibilitate | FDA

Cuprins

Food and Drug Administration (FDA sau Agenția), autoritatea de reglementare din SUA în sfera produselor de îngrijire a sănătății, a publicat un document de orientare dedicat evaluării credibilității modelării și simulării computaționale în depunerea dispozitivelor medicale.

Documentul oferă o prezentare generală a cerințelor de reglementare aplicabile, precum și clarificări și recomandări suplimentare care trebuie luate în considerare de către producătorii de dispozitive medicale și alte părți implicate pentru a asigura conformitatea cu acestea.

În același timp, prevederile ghidului nu sunt obligatorii prin natura lor juridică și nici nu au scopul de a introduce noi reguli sau de a impune noi obligații.

În plus, autoritatea afirmă în mod explicit că ar putea fi aplicată o abordare alternativă, cu condiția ca o astfel de abordare să fie în conformitate cu cadrul legal existent și să fi fost convenită în prealabil cu autoritatea.

Introducere în dovezile de credibilitate în modelarea computațională 

În primul rând, autoritatea menționează că într-o sferă atât de sofisticată a cererilor de reglementare a dispozitivelor medicale, „dovezi de credibilitate” pare a fi unul dintre cele mai importante concepte.

După cum a explicat în continuare FDA, acesta acoperă activitățile tradiționale de validare, abordând orice fundamentare care susține fiabilitatea unui model de calcul pentru Contextul de utilizare (COU) prevăzut.

Acest spectru de dovezi include diverse activități de verificare și cuantificare a incertitudinii (UQ), fiecare contribuind cu perspective unice asupra fidelității modelului.

Potrivit ghidului, scopul acesteia nu este doar de a colecta dovezi, ci de a le discerne și de a le clasifica sistematic.

O astfel de compilare organizată de dovezi servește la evaluarea credibilității modelului, asigurând organismele de reglementare și părțile interesate de precizia și aplicabilitatea acestuia în scenarii clinice.

Verificarea și categoriile sale

Verificarea, o componentă critică a credibilității, este împărțită în verificarea codului și verificarea calculului.

Verificarea codului este un proces riguros care se asigură că algoritmii numerici sunt implementați cu acuratețe în software, fără erori care ar putea compromite precizia numerică.

Acesta cuprinde asigurarea riguroasă a calității software-ului și verificarea riguroasă a codului numeric, așa cum este subliniat în ASME V&V 40.

Verificarea calculelor se concentrează asupra estimării erorilor numerice în rezultatul modelului, adesea atribuite unor decizii precum discretizarea spațială.

Această formă de verificare este dinamică și poate fi încorporată în orice etapă a simulării, fie în timpul validării, fie în cadrul simulărilor specifice COU.

Prin aceste procese de verificare, integritatea numerică a unui model este analizată și afirmată, punând un element fundamental de credibilitate.

Validarea și rolul ei în evaluarea credibilității

Validarea este diferită de calibrare, punând accent pe compararea predicțiilor modelului cu date care sunt independente de cele utilizate pentru construirea modelului.

Acest control independent este ceea ce susține credibilitatea unui model. După cum a explicat autoritatea, validarea nu este doar o casetă de selectare, ci o evaluare cuprinzătoare care se extinde la aplicabilitatea modelului la COU.

Aceasta implică o evaluare a aplicabilității, care evaluează relevanța și transferabilitatea activităților de validare către COU.

Evaluarea asigură că diferențele dintre condițiile de validare ale modelului și aplicarea sa practică nu subminează relevanța validării pentru COU, menținând astfel integritatea credibilității modelului.

Cuantificarea incertitudinii și analiza sensibilității 

Conform ghidului, UQ este esențial în estimarea incertitudinii inerente rezultatelor modelului. Se ia în considerare variabilitatea intrărilor și nuanțele structurale ale modelului în sine.

UQ este intrinsec legat de analiza de sensibilitate (SA), care abordează influența intrărilor modelului individual asupra rezultatelor. SA poate simplifica UQ prin identificarea ce intrări afectează în mod semnificativ rezultatele, restrângând astfel concentrarea eforturilor UQ.

Cu toate acestea, obiectivul final al UQ este de a cuantifica incertitudinea rezultatelor modelului, oferind o bază cantitativă pentru credibilitatea modelului.

Atât UQ, cât și SA pot fi aplicate la validare sau simulări COU, subliniind versatilitatea lor în îmbunătățirea fiabilității modelului.

Categorizarea dovezilor de credibilitate 

Categorizarea dovezilor de credibilitate în opt categorii distincte servește la aranjarea sistematică a dovezilor care susțin un model computațional.

Această structură ajută la organizarea dovezilor, cu toate acestea, nu este nici exhaustivă, nici indicativă pentru calitatea sau rigoarea dovezilor în sine.

Categoriile nu sunt clasate; mai degrabă, ele servesc drept cadru pentru a ghida compilarea dovezilor, asigurând o prezentare cuprinzătoare și structurată în depunerile de reglementare.

Fiecare categorie de dovezi de credibilitate este definită de caracteristici specifice și contexte de aplicare.

De exemplu, rezultatele verificării codului (Categoria 1) validează absența erorilor în implementarea numerică, în timp ce rezultatele validării in vivo (categoria 4) validează predicțiile modelului față de datele biologice de la organismele vii.

Aplicarea acestor categorii contribuie la o înțelegere detaliată a tipurilor de dovezi care pot fundamenta credibilitatea unui model.

Prezentarea reglementărilor și includerea dovezilor 

După cum a explicat FDA, integrarea dovezilor de credibilitate în documentele de reglementare ar trebui să reflecte riscul asociat modelului.

Acest ghid nu prescrie tipuri de dovezi specifice pentru includere, dar sugerează o abordare cuprinzătoare, luând în considerare factori precum tipul de model și maturitatea domeniului de modelare.

Dovezile ar trebui să cuprindă aspecte precum verificarea codului, verificarea calculelor și validarea pentru a reprezenta în mod holistic capabilitățile modelului.

Aplicarea dovezilor de credibilitate este exemplificată prin cazuri practice, cum ar fi testarea dispozitivelor in silico, care poate implica forme multiple de dovezi de credibilitate pentru a fundamenta aplicarea modelului.

Aceste exemple evidențiază natura dependentă de context a selecției dovezilor și importanța unei abordări adaptate a integrării probelor în depunerile de reglementare.

Concluzie

Pe scurt, dovezile de credibilitate sunt esențiale pentru susținerea modelelor de calcul în scopuri de reglementare. Dezvoltatorii sunt încurajați să se implice în mod proactiv cu procesele de feedback de reglementare, cum ar fi procesul de trimitere Q, pentru a asigura fiabilitatea abordării aplicate.

Sursă

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

Cum poate ajuta RegDesk?

RegDesk este un sistem holistic de management al informațiilor de reglementare care oferă companiilor de dispozitive medicale și farmaceutice informații de reglementare pentru peste 120 de piețe din întreaga lume. Vă poate ajuta să pregătiți și să publicați aplicații globale, să gestionați standarde, să efectuați evaluări ale schimbărilor și să obțineți alerte în timp real privind modificările de reglementare printr-o platformă centralizată. Clienții noștri au, de asemenea, acces la rețeaua noastră de peste 4000 de experți în conformitate din întreaga lume pentru a obține verificarea întrebărilor critice. Expansiunea globală nu a fost niciodată atât de simplă.