FDA 关于评估计算建模和仿真可信度的指南：可信度证据第 2 部分 |美国FDA

表中的内容

食品和药物管理局 美国医疗保健产品领域的监管机构发布了一份指导文件，专门用于评估医疗器械提交中计算建模和模拟的可信度。

该文件概述了适用的监管要求，以及医疗器械制造商和其他相关方应考虑的其他说明和建议，以确保遵守这些要求。

同时，该指南的规定不具有法律约束力，也无意引入新规则或施加新义务。

此外，当局明确指出，可以采用替代方法，前提是这种方法符合现有法律框架并事先得到当局同意。

该文件除其他外，涵盖了与证实医疗器械负责方提出的主张所需的可信证据相关的方面。 

根据该指南，计算模型在医疗设备和患者特定治疗的开发和验证中发挥着至关重要的作用。

这些模型通常非常复杂，需要严格的验证以确保准确性和可靠性。

验证是一个涵盖各种类别的过程，每个类别都解决模型可信度的不同方面。

本指南详细描述了这些类别，强调它们在医疗设备开发和患者护理中的重要性。

体内验证结果（类别 4）

体内验证形成了计算模型可信度的基础，重点是使用临床或动物数据进行患者水平的比较。

正如 FDA 所解释的，这种验证对于患者特定的计算模型至关重要，例如医疗设备临床试验中使用的模型。例如，在流体动力学中，临床软件工具可以预测 血流储备分数 冠状动脉中的 FFR（FFR）通过侵入性临床 FFR 测量进行验证。

同样，预测超声波或射频能量等医疗设备组织加热的生物传热模型可以使用人体或动物模型中的直接温度测量进行验证。

计算验证和不确定性量化（UQ）在这些过程中发挥着关键作用，确保验证结果的稳健性。

基于人群的验证结果（类别 5）

基于人群的验证通过关注更广泛的人群水平数据比较来与患者水平验证形成对比。

这种方法对于验证“虚拟人群“或”虚拟队列”，这是代表患者群体的多个患者模型。
医学成像就是一个例子，其中虚拟患者模型是通过改变拟人模型中的参数来生成的。

计算机模拟的试验结果与临床结果进行统计比较，确保预测与实际的人体试验相符。

此类验证强调了大规模数据分析在根据综合临床数据集验证模型预测方面的重要性。

涌现模型行为（类别 6）

根据该指南，涌现模型行为代表了一种独特的验证方法，强调了计算模型在特定条件下重现已知现象的能力，即使这些现象没有明确建模。

例如，在流体动力学中，预测通过狭窄血管的血流的模型可以根据其预测过渡流或湍流（某些条件下的已知现象）的能力进行验证。

同样，在心脏电生理学中，模拟心脏电活动的模型根据其再现与临床心电图相当的心电图形态的能力进行验证。

此类证据强调了该模型复制复杂生理行为的能力，从而提高了其可信度。

模型合理性（类别 7）

模型合理性是指支持控制方程、模型假设和输入参数选择的基本原理。
它是一种基于理论健全性和模型基础合理性的证据形式。

一个例子是关节成形术的有限元模型，其中合理性证据支持植入材料模型的可信度。

该模型的控制方程、假设和输入参数根据已知的机械行为和材料特性进行合理验证，为模型的可信度提供了坚实的基础，特别是在验证的实验数据有限的情况下。

使用 COU 模拟进行计算验证/UQ（类别 8）

此类别涉及使用使用条件 (COU) 模拟执行的独立计算验证和 UQ 结果。

这些模拟对于无法直接验证的计算机设备测试或临床试验至关重要。例如，医疗设备的有限元模型可能会进行网格收敛研究，以确保数值误差最小，支持模型在不同 COU 场景中的使用。

在另一种情况下，评估心室辅助装置中溶血制造公差变化的流体动力学模型使用 UQ 来量化几何方差对预测的血流引起的应力和血液暴露时间的影响。

这些例子说明了在特定使用条件下确保模型的准确性和可靠性所涉及的复杂过程。

正如权威机构所解释的，各种类别的验证证据凸显了医疗器械领域计算模型验证的特殊性质。

从体内验证到模型合理性，每个类别在建立和提高计算模型的可信度方面都发挥着至关重要的作用。

这些模型对于推进医疗设备开发、患者特定治疗和整体患者护理至关重要。

随着技术和医学的不断发展，计算模型验证的方法和实践也必须不断发展，考虑到快速的技术发展，确保它们在不断变化的环境中保持稳健、可靠和相关。

结论

总之，本 FDA 指南全面概述了医疗应用中计算建模的各种类别的验证证据。该文件概述了每个类别的本质及其在医疗设备开发和患者护理的更广泛背景下的相关性。

来源

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

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