FDA 关于评估计算建模和仿真可信度的指南：可信度证据概述 |美国食品药品监督管理局

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（FDA 或 FDA）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，该指南的规定在法律性质上不具有约束力，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。

计算建模中的可信度证据简介 

首先，当局提到，在如此复杂的医疗器械监管提交领域，“可信度证据“”似乎是最重要的概念之一。

正如 FDA 进一步解释的那样，它涵盖了传统的验证活动，解决了支持计算模型对其预期使用环境 (COU) 可靠性的任何证实。

这些证据包括各种验证和不确定性量化 (UQ) 活动，每项活动都为模型的保真度提供了独特的见解。

指导意见称，这样做的目的不仅仅是收集证据，而是对其进行辨别和系统分类。

这种有组织的证据汇编有助于评估模型的可信度，向监管机构和利益相关者保证其在临床场景中的准确性和适用性。

验证及其类别

验证是可信性的重要组成部分，分为代码验证和计算验证。

代码验证是一个严格的过程，确保数值算法在软件中准确实现，不会出现可能影响数值精度的错误。

它包含严格的软件质量保证和严格的数字代码验证，如 ASME V&V 40 中所述。

计算验证将重点转移到模型输出中数值误差的估计，这通常归因于空间离散化等决策。

这种形式的验证是动态的，可以合并到模拟的任何阶段，无论是在验证期间还是在特定于 COU 的模拟中。

通过这些验证过程，模型的数值完整性得到审查和确认，奠定了可信度的基本要素。

验证及其在评估可信度中的作用

验证与校准不同，强调将模型预测与独立于构建模型的数据进行比较。

这种独立的审查支撑着模型的可信度。正如权威机构所解释的，验证不仅仅是一个复选框，而是一项综合评估，延伸到模型对其 COU 的适用性。

这涉及适用性评估，评估验证活动与 COU 的相关性和可转移性。

评估确保模型验证条件与其实际应用之间的差异不会破坏验证与 COU 的相关性，从而保持模型可信度的完整性。

不确定性量化和敏感性分析 

根据该指南，昆士兰大学对于估计模型输出固有的不确定性至关重要。它考虑了输入的可变性和模型本身的结构细微差别。

UQ 与敏感性分析 (SA) 有着内在的联系，它解决了单个模型输入对输出的影响。 SA 可以通过确定哪些输入显着影响输出来简化 UQ，从而缩小 UQ 工作的重点。

然而，昆士兰大学的最终目标是量化模型输出的不确定性，为模型的可信度提供定量基础。

UQ 和 SA 都可以应用于验证或 COU 模拟，强调了它们在增强模型可靠性方面的多功能性。

可信证据的分类 

将可信度证据分为八个不同的类别，有助于系统地排列支持计算模型的证据。

这种结构有助于组织证据，但是，它既不详尽，也不表明证据本身的质量或严谨性。

类别不排名；相反，它们充当指导证据汇编的框架，确保在监管提交中进行全面和结构化的表述。

每一类可信性证据都是由特定的特征和应用背景来定义的。

例如，代码验证结果（类别 1）验证数值实现中不存在错误，而体内验证结果（第 4 组别）根据活体生物体的生物数据验证模型的预测。

这些类别的应用有助于详细了解可以证实模型可信度的证据类型。

监管提交和证据纳入 

正如 FDA 所解释的，将可信度证据整合到监管提交中应该反映模型的相关风险。

本指南没有规定具体的证据类型，但提出了一种综合方法，考虑模型类型和建模领域的成熟度等因素。

证据应涵盖代码验证、计算验证和验证等方面，以整体代表模型的功能。

可信证据的应用通过实际案例来举例说明，例如计算机设备测试，这可能涉及多种形式的可信证据来证实模型的应用。

这些例子强调了证据选择的上下文相关性，以及在监管提交中采用量身定制的证据整合方法的重要性。

结论

总之，可信度证据对于支持监管目的的计算模型是不可或缺的。鼓励开发人员主动参与监管反馈流程，例如 Q 提交流程，以确保所采用方法的可靠性。

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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