У новій статті розглядаються аспекти, пов’язані з різними питаннями, пов’язаними з процесом ліцензування ліцензій на заснування.
Зміст
Команда Управління з продовольства і медикаментів (FDA або Агентство), регулюючий орган США у сфері товарів для охорони здоров’я, опублікував інструкцію, присвячену підходу, якого слід дотримуватися під час оцінки достовірності обчислювального моделювання та імітації в поданнях медичних пристроїв.
Документ містить огляд чинних нормативних вимог, а також додаткові роз’яснення та рекомендації, які мають бути взяті до уваги виробниками медичних виробів та іншими залученими сторонами для забезпечення їх відповідності.
У той же час, положення керівництва не є обов'язковими за своєю правовою природою, а також не мають на меті запровадження нових правил чи накладення нових зобов'язань.
Крім того, орган прямо зазначає, що може бути застосований альтернативний підхід, якщо такий підхід відповідає чинному законодавству та був попередньо погоджений з органом.
Документ підкреслює, зокрема, деякі особливі міркування, пов’язані з конкретними категоріями доказів достовірності.
Результати перевірки коду
Відповідно до вказівок, на п’ятому етапі інфраструктури настійно рекомендується використовувати коефіцієнти достовірності для перевірки коду, як визначено в ASME V&V 40.
Це особливо важливо в контексті програмного забезпечення медичного обладнання, де необхідно чітко розрізняти верифікацію програмного забезпечення та верифікацію/валідацію моделі. Як далі пояснює FDA, ці два процеси, незважаючи на те, що вони є ключовими, відрізняються за обсягом і визначеннями.
Перевірка програмного забезпечення може включати перевірку коду обчислювальної моделі, але, як правило, остання розглядається окремо, що потребує розгляду конкретного контексту використання (COU).
У зв’язку з цим уповноважений орган також посилається на вказівки під назвою «Посібники щодо вмісту передпродажних матеріалів для програмного забезпечення, що міститься в медичних пристроях» для відповідних рекомендацій щодо тестування та звітності.
У випадках, коли обчислювальні моделі не є частиною пристрою, наприклад під час тестування пристрою silico або клінічних випробувань, перевірка їх коду відрізняється від перевірки/валідації програмного забезпечення пристрою.
Якщо для розробки цих моделей використовується комерційний пакет програмного забезпечення, рекомендується ознайомитися з інформацією виробника програмного забезпечення щодо забезпечення якості програмного забезпечення та перевірки коду.
Докази калібрування моделі
Для п’ятого кроку в структурі існує потреба визначити фактори достовірності, які стосуються відповідності, якості даних компаратора та відповідності діяльності калібрування COU.
Також важливо уникати змішування доказів калібрування з доказами валідації, гарантуючи, що дані калібрування є різними і не містять даних, які використовуються для валідації. Кінцеві значення всіх відкаліброваних параметрів, які мають фізичне або фізіологічне значення, повинні входити в очікувані діапазони.
Окрім цього, також рекомендується кількісна оцінка «відповідності». У звіті про результати калібрування слід надати такі деталі, як процедура калібрування, калібровані параметри, попередні розподіли (якщо використовується байєсівський підхід), деталі моделювання, експериментальні дані, кроки для запобігання переобладнанню та чисельні методи для отримання результатів.
Якщо докази калібрування служать основним джерелом достовірності, необхідне обґрунтування відсутності перевірки моделі, особливо шляхом посилання на оцінений ризик моделі.
У ситуаціях, коли результати валідації недоступні, слід оцінити зв’язок між умовами калібрування та умовами COU, а також величинами калібрування та COU, що представляють інтерес.
Результати стендового випробування
Для цієї категорії на п’ятому кроці структури рекомендується використовувати коефіцієнти надійності, визначені в ASME V&V 40.
Якщо COU передбачає створення прогнозів in vivo, слід приділити особливу увагу застосовності результатів стендового тестування до COU in vivo.
Для перспективної запланованої валідації обчислювальні аналітики, які виконують моделювання, повинні бути закриті для даних валідації стендових випробувань, щоб запобігти потенційній помилці.
У разі валідації за ретроспективними наборами даних слід ретельно розглянути застосовність результатів валідації до COU, оскільки дані порівняння спочатку не були розроблені для перевірки моделі для поточної COU.
Подібним чином для попередньо згенерованих результатів валідації їх застосовність до поточної COU вимагає ретельної оцінки, включаючи оцінку будь-яких відмінностей та їх впливу між моделлю, використаною в попередній валідації, і поточною моделлю.
Результати перевірки in Vivo
На п’ятому етапі структури традиційні докази перевірки повинні використовувати фактори достовірності, визначені в ASME V&V 40.
Однак важливо зазначити, що якщо докази приймають іншу форму, наприклад результати клінічних випробувань, рекомендується генерувати та оцінювати докази з використанням найбільш відповідних передових практик і методів.
Це включає відповідні статистичні методи, заходи чутливості та специфічності, а також дотримання застосовних нормативних вимог.
Для перспективної запланованої валідації доцільно розглянути можливість засліплення обчислювальних аналітиків щодо даних валідації, щоб зменшити упередженість.
Подібно до валідації стендових випробувань, застосовність результатів валідації до COU має вирішальне значення, особливо при використанні ретроспективних наборів даних.
Попередньо згенеровані результати перевірки також вимагають ретельного розгляду щодо їх відповідності поточному COU.
Популяційні докази
Згідно з документом, оцінка сукупності даних передбачає кількісну оцінку близькості двох сукупностей шляхом порівняння середніх значень, дисперсій, повних розподілів або інших відповідних статистичних методів.
Необхідно надати та порівняти відповідну демографічну інформацію, анатомію, патології та супутні захворювання суб’єктів, які використовуються в даних про пацієнтів, набір клінічних даних, використаний для підтвердження, а також передбачувану популяцію пацієнтів.
У випадках, коли докази отримані з клінічного дослідження без даних на рівні суб’єкта, рекомендується генерувати та оцінювати докази з використанням відповідних передових практик і статистичних методів.
Емерджентна модель поведінки
Емергентна поведінка моделі зазвичай вважається відносно слабким доказом достовірності моделі порівняно з валідацією моделі. Однак він може служити корисним вторинним доказом.
Необхідно оцінити важливість або релевантність емерджентної поведінки для COU, пояснюючи, чому модель, що відтворює цю поведінку, вселяє довіру до моделі для COU.
Визначення факторів довіри для релевантності емерджентної поведінки щодо COU, чутливості емерджентної поведінки до невизначеності вхідних даних моделі та інших факторів рекомендовано для п’ятого кроку структури.
Правдоподібність моделі
Правдоподібність моделі, подібно до поведінки емерджентної моделі, як правило, є слабшим аргументом на користь достовірності моделі, оскільки вона не передбачає безпосереднього тестування прогнозів моделі.
Якщо доказ правдоподібності моделі є основним представленим доказом достовірності, слід надати обґрунтування відсутності валідаційного тестування моделі, можливо, посилаючись на оцінений ризик моделі.
Важливо оцінити, як будь-які припущення впливають на прогнози, порівнюючи результати з використанням альтернативних форм моделей, бажано з моделей з вищою точністю. Проведення кількісного визначення невизначеності та аналізу чутливості для параметрів моделі також має вирішальне значення.
Перевірка обчислень/результати UQ за допомогою моделювання COU
Для результатів перевірки розрахунків на п’ятому етапі структури рекомендується використовувати три коефіцієнти достовірності перевірки розрахунків, визначені в ASME V&V 40.
Подібним чином, для результатів UQ рекомендується використовувати коефіцієнти достовірності вхідних даних моделі, визначені в ASME V&V 40. Якщо генерується такий тип доказів, включення перевірки обчислення та/або результатів UQ під час порівняння прогнозів COU з будь-якими пороговими значеннями для прийняття рішень є важливим.
При цьому слід враховувати оцінену числову невизначеність та/або вихідну невизначеність з UQ.
Висновок
Підводячи підсумок, дане керівництво FDA надає детальний і описовий огляд міркувань і рекомендацій для кожної категорії доказів достовірності в рамках обчислювального моделювання. Документ здебільшого зосереджений на аспектах, пов'язаних з медичним програмним забезпеченням.
Як RegDesk може допомогти?
RegDesk це цілісна система управління нормативною інформацією, яка надає компаніям, що займаються медичним обладнанням, і фармацевтичним компаніям регулятивну інформацію для понад 120 ринків у всьому світі. Він може допомогти вам підготувати та опублікувати глобальні програми, керувати стандартами, проводити оцінку змін і отримувати сповіщення в реальному часі про нормативні зміни через централізовану платформу. Наші клієнти також мають доступ до нашої мережі з понад 4000 експертів із відповідності по всьому світу, щоб отримати перевірку критичних питань. Глобальне розширення ніколи не було таким простим.
Хочете дізнатися більше про наші рішення? Поговоріть із експертом RegDesk сьогодні!
->
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://www.regdesk.co/fda-guidance-on-assessing-the-credibility-of-computational-modeling-and-simulation-special-considerations/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- 120
- 40
- a
- МЕНЮ
- доступ
- рахунки
- діяльності
- Додатковий
- адреса
- адреси
- дотримуючись
- просування
- доцільно
- порадив
- проти
- агентство
- вирішено
- оповіщень
- ВСІ
- Також
- альтернатива
- an
- аналіз
- аналітики
- анатомія
- та
- Інший
- будь-який
- застосовно
- застосування
- прикладної
- підхід
- відповідний
- ЕСТЬ
- аргумент
- стаття
- AS
- аспекти
- оцінюється
- Оцінювання
- оцінка
- оцінки
- асоційований
- припущення
- гарантія
- увагу
- влада
- доступний
- уникнути
- Байєсівський
- BE
- було
- поведінку
- КРАЩЕ
- передового досвіду
- між
- зміщення
- обидва
- але
- by
- розрахунок
- CAN
- обережний
- обережно
- випадок
- випадків
- категорії
- Категорія
- централізована
- певний
- зміна
- Зміни
- ясно
- клієнтів
- Клінічний
- клінічні випробування
- код
- приходить
- комерційний
- Компанії
- порівняний
- порівняння
- дотримання
- обчислювальна
- висновок
- Умови
- довіра
- розгляду
- міркування
- вважається
- беручи до уваги
- містяться
- зміст
- контекст
- може
- правдоподібність
- критичний
- вирішальне значення
- Поточний
- дані
- набори даних
- рішення
- присвячених
- визначати
- певний
- Визначення
- демографічний
- призначений
- докладно
- деталі
- розвивається
- пристрій
- прилади
- відрізняються
- Відмінності
- безпосередньо
- чіткий
- відмінність
- Розподілу
- документ
- робить
- наркотик
- кожен
- EMA
- охоплювати
- забезпечувати
- забезпечення
- особливо
- установа
- оцінка
- оцінювати
- оцінюється
- оцінки
- докази
- існуючий
- розширення
- очікуваний
- експериментальний
- експерт
- experts
- пояснені
- пояснюючи
- явно
- фактори
- Падати
- FDA
- п'ятий
- остаточний
- відповідати
- увагу
- потім
- для
- форма
- форми
- Рамки
- від
- Повний
- далі
- в цілому
- породжувати
- генерується
- породжує
- даний
- Глобальний
- глобальне розширення
- керівництво
- Мати
- охорона здоров'я
- допомога
- основний момент
- дуже
- тримати
- цілісний
- Як
- Однак
- HTTPS
- if
- Impact
- Вплив
- значення
- важливо
- накладений
- in
- includes
- У тому числі
- Включно
- включення
- інформація
- спочатку
- вхід
- Інтелект
- призначених
- інтерес
- в
- вводити
- залучати
- залучений
- включає в себе
- IT
- JPG
- Знати
- легальний
- Законодавство
- ліцензії
- ліцензування
- Лінія
- від
- made
- Робить
- управляти
- управління
- система управління
- Виробники
- ринки
- Питання
- макс-ширина
- Може..
- засоби
- заходи
- медичний
- медичний прилад
- згадати
- методика
- Пом'якшити
- модель
- моделювання
- моделювання
- Моделювання та моделювання
- Моделі
- більше
- найбільш
- в основному
- повинен
- природа
- Необхідність
- необхідний
- мережу
- ніколи
- Нові
- немає
- ні
- облігації
- отримувати
- отримання
- of
- on
- or
- Інше
- наші
- вихід
- над
- огляд
- пакет
- параметри
- частина
- Сторони
- патологіями
- пацієнт
- дані пацієнта
- виконанні
- Pharma
- фізичний
- запланований
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- населення
- популяції
- можливо
- потенціал
- практики
- Прогнози
- Готувати
- представити
- представлений
- запобігати
- попередній
- раніше
- первинний
- попередній
- процедура
- процес
- процеси
- Продукти
- за умови
- забезпечує
- публікувати
- опублікований
- якість
- кількісна оцінка
- кількісний
- питань
- діапазони
- обгрунтування
- реального часу
- рекомендації
- рекомендований
- послатися
- відноситься
- про
- регулюючий
- правила
- регуляторні
- пов'язаний
- відносини
- щодо
- актуальність
- Звітність
- вимагати
- Вимога
- Вимагається
- повага
- результати
- Risk
- Правила
- прогін
- то ж
- сфера
- вторинний
- Чутливість
- служити
- служить
- Повинен
- значення
- аналогічний
- простий
- моделювання
- ситуацій
- Софтвер
- Рішення
- Source
- говорити
- спеціальний
- конкретний
- специфічність
- сфера
- Рекламні
- стандартів
- Штати
- статистичний
- Крок
- заходи
- Вивчення
- Матеріали
- такі
- підходящий
- РЕЗЮМЕ
- система
- Приймати
- прийняті
- приймає
- методи
- тест
- Тестування
- Що
- Команда
- їх
- Ці
- вони
- це
- три
- через
- час
- під назвою
- до
- традиційний
- лікування
- суд
- випробування
- два
- тип
- типово
- Невизначеність
- us
- використання
- використовуваний
- корисний
- використання
- перевірка
- перевірка достовірності
- Цінності
- різний
- перевірка
- природних умовах
- хотіти
- слабший
- вага
- ДОБРЕ
- були
- коли
- в той час як
- чому
- з
- в
- без
- світовий
- ви
- зефірнет