近日，美國FDA局長Scott Gottlieb博士在華盛頓舉行的2018 Health Datapalooza大會上發表了關于人工智能與數字醫療的演講。Scott博士表示，必須始終把保護患者放在工作的首位，確保FDA的監管方法能維持檢驗產品安全性的科學黃金標準。他還從數字健康創新行動計劃、啟動將數字健康應用于藥物的計劃、人工智能、推出新的上市前數字安全計劃和新的FDA數字健康孵化器五方面，闡述了FDA在數字化醫療時代的工作重點。下面就讓我們一起來瀏覽Scott Gottlieb博士的完整演講。

▲FDA局長Scott Gottlieb博士近日發表了關于人工智能與數字醫療的演講

19世紀著名醫生William Osler曾經說過：“好的醫生治療疾病，而偉大的醫生治療得病的患者?！钡?0世紀，醫學界通常將患者視為一系列癥狀的集合，而不是一個個體。這種情況隨著醫療服務系統的發展而加劇，它讓患者的護理變得零散。

數字健康有可能使William Osler醫生以患者為中心的護理愿景變為現實。數字健康工具有巨大的潛力，可以提高我們準確診斷和治療疾病的能力，并加強對個人的醫療服務，真正做到以患者為中心。

我們常常傾向于高估一項技術的短期影響，卻低估它的長期效應。在我看來，數字健康的未來就是現在。FDA正在采取一些新的措施，以確保能從中受益。最值得注意的是，我們正在擴大數字醫療工具的機會，使之成為藥物審查的一部分，并將這些能力與藥物遞送結合，形成藥物遞送系統。

我們正在通過新的預先認證項目，來擴展作為醫療設備的數字健康工具的上市前審查新模式。我們正在實施一種新的方法，來審查人工智能。我們還宣布了一項新的數字健康工具，來應用于我們自己的工作——藥物安全性的上市前審查。最后，我們正在推出一個新的數字健康孵化器。我會依次談談這些舉措，以及它們如何建立在我們更廣闊的視野之上。

強大的數字健康技術已經得到推廣，其它技術也會在未來幾年得到推廣。例如，移動健康應用程序（apps）已經在幫助消費者管理自己的健康，通過更好地控制飲食和生活方式。越來越多的移動健康apps在糖尿病預防、哮喘和成癮恢復等領域顯示出前景。根據業內估計，到今年年底，美國50%的智能手機和平板電腦用戶會下載移動健康apps。

除了給患者賦能，數字工具也通過新的數據流為醫生提供了解患者健康狀況的全面視角。這些工具正在改變醫生的工作流程，為患者提供更好的護理。2017年，FDA共批準了51款數字健康產品，這反映了連通和順暢監測的趨勢。這些產品中包含一款可以嵌入精神分裂癥藥物的傳感器，這讓患者可以通過醫療apps與醫生共享治療數據。

數字健康也能真正改善醫療效果，提高療效，降低成本。以支持臨床決策的醫療影像軟件為例，診斷中風需要爭分奪秒，因為血栓可能導致患者的功能嚴重喪失，并增加患者中風的幾率。今年2月，FDA批準了一款臨床決策支持軟件，該軟件使用人工智能算法以更快的速度通知神經血管專家，從而縮短診斷時間，及早采取有效的治療挽救患者。

▲獲批的軟件采用人工智能算法，可以分析出癲癇發作的時間

FDA在支持這種持續創新方面發揮了關鍵作用，這是我們保護和促進公共健康的使命的一部分。首先，我們必須確保我們的監管方法能維持我們檢驗產品安全性的科學黃金標準。我們必須始終把保護患者放在工作的首位。

作為使命的一部分，我們還必須采取措施，確保有利的新技術能夠被有效推進，并及時為患者提供服務。因為最終，患者要從科學中受益。

這意味著我們還必須認識到，FDA的監管方法并不總是適合數字醫療等新興技術或這一領域的快速變化。如果我們希望患者從創新中受益，FDA本身必須像我們正在監管的技術一樣具有靈活性和創新性。

這要求我們在數字健康等高度創新領域要采取現代靈活的監管方法，鼓勵更多的研發者將先進技術轉化為臨床工具，使患者受益。為了幫助推動這些機會，我在去年夏天宣布了數字健康創新行動計劃（Digital Health Innovation Action Plan）。這一新計劃概述了我們為重新設計FDA的方法所做的努力，以確保所有人都能及時獲得高質量、安全和有效的數字健康產品。

我致力于將數字醫療作為一種工具來為消費者賦能，并打破制約提供醫療服務的障礙。為了擴大這一進展，我制定了幾個關鍵目標。其中包括增加FDA數字醫療人員的數量和專業知識，在CDRH內推出數字健康軟件預先驗證試點項目，并發布新指南以實現我們的政策現代化，概述我們推動數字健康創新的努力。

數字健康創新行動計劃

我很高興地宣布，我們已經在這些目標上取得了實質性的進展。除了我們所取得的成就之外，我還想宣布幾項首次推出的新舉措。

我們發布了一項新政策，將簡化包含多種功能的數字健康產品的路徑，其中一些作為醫療器械受到FDA的監管。這項新指南是我們行動計劃的另一部分。它解釋了FDA對這些多功能數字設備的監管方法和政策，并闡明了FDA將會或不會審查這些設備中包含的某些軟件，只要它們不會給FDA審查下的功能帶來風險或不利影響。

例如，對于檢測心臟節律等重要信息并將其傳輸到患者的電子健康記錄的醫院監視器，FDA只會審查心臟監護功能，除非傳輸功能對監護功能的安全性或有效性產生不利影響。在這種情況下，研發者只需要證明他們已經解決了兩種不同功能之間存在的任何潛在不利影響。

我們的目標是讓研發者能夠有效地將最新技術納入其產品中，同時將FDA的審查重點放在用于診斷或治療的高風險醫療設備的安全性和有效性上。我們相信這種方法將鼓勵在這個重要領域取得更多創新。

我很高興宣布該計劃的另一個重要更新。我們已經取得了工作模式的初稿，它為該計劃的各個方面提供了愿景，以及擴展計劃的步驟。這一模式已經在我們的網站發布。我們還分享了一個新的路線圖，概述我們將如何開發該計劃。

這是我們對這個新計劃的工作模式的幾次迭代的第一個高級草案。我們需要推進的關鍵部分是來自研發者、患者、醫生和公眾的意見。因此，在整個工作模式中，你會看到我們已經制定了關于該計劃各個部分需要答案和意見的“質疑問題”。我們設計的Pre-Cert項目是一個迭代的協作式體驗，你的反饋是其成功的關鍵。

我們致力于在2018年底推出“Pre Cert 1.0”，這是該計劃的首個版本。一旦我們牢牢掌握了這個框架，會在2019年對其進一步完善。

啟動將數字健康應用于藥物的計劃

我宣布我們將擴大機會，使用數字健康工具作為藥物開發的一部分，并在這個過程中實現新的創新，以改善患者的護理。

當我們首次開始討論數字健康在藥物開發中的作用時，我們將努力確保我們的監管方法能反映這些產品的新穎性，并鼓勵和支持他們的創新。我們必須認識到，數字健康有潛力成為提高藥物遞送安全性和有效性的新工具。

我們知道，為了實現這些機遇，我們需要制定明確的政策，以確定如何將數字健康工具的審查和驗證納入藥物開發計劃。

與特定藥物相關的移動設備和軟件可以幫助患者持續接受治療，因為藥物依從性歷來是一項挑戰。例如，它可以幫助患者和醫生確認患者已經服用了藥物，并且可以很容易地將信息整合到電子健康記錄中。再舉一個例子，軟件可以幫助癌癥患者監測治療的副作用，通過使用智能手機攝像頭和面部識別軟件來客觀分類疼痛癥狀，并追蹤認知表現。

▲可以追蹤精神分裂癥患者服藥情況的Abilify MyCite系統

它也可以讓開發者遵守上市后的監督要求。在某些情況下，這些工具可以通過嵌入智能設備中的軟件或傳感器收集數據，以支持安全性和有效性聲明。

為了幫助擴大數字健康的潛力來實現這些可能性，我們將通過新的指南來推進這方面的政策框架。我們將向公眾征詢意見，如何將軟件應用于處方藥中，FDA如何促進數字健康功能發展的創新，以及如何將這些創新產品整合到患者的高級治療選擇中。我們還將征詢意見，如何支持那些作為批準藥物一部分的數字健康工具的開發，以及如何在軟件經歷快速更新的過程中妥善進行監管。

FDA將開放一個公共檔案，以尋求開發這些前沿技術的創新者的意見，以及希望從這些進步中受益的醫生和患者的意見。

我們在FDA的使命是在一個平衡、基于風險的框架下，應用我們的規定，既能保護患者，又能使處方藥中的數字化蓬勃發展。

最終，我們建立此框架的目標將是開發審查和批準數字健康工具的有效途徑，作為藥物審查的一部分，以便這些工具充分發揮潛力幫助我們治療疾病，并鼓勵軟件和治療的協作。

人工智能

人工智能（AI）是數字健康時代最具潛力的工具之一，特別是機器學習（machine learning）。FDA正在積極開發新的監管框架，以促進這一領域的創新，并支持使用基于人工智能的技術。因此，當FDA應用Pre-Cert計劃時，將考慮到機器學習的最大優點之一：繼續學習和改進的能力。對AI采用Pre-Cert計劃，可以允許公司對其設備進行一些小的更改，而不必每次都提交審核申請。而且，FDA將確保監管框架的其它方面（如新的軟件驗證工具）具有足夠的靈活性，以跟上這個迅速發展領域的獨特屬性。FDA對AI的監管是為了給患者建立適當的保護，確保這些新技術能夠達到其安全性和有效性標準，從而為患者帶來益處。如果它不具有保護和改善患者情況的能力，這項技術就不會被FDA認可。

FDA預計，未來幾年將會有越來越多的基于AI的工具提交審核申請，首當其沖的是醫療成像設備。FDA對AI的態度也將著重關注其處理現實世界數據的方法，包括來自病理幻燈片、電子病歷、可穿戴設備和保險索賠數據的結構化和非結構化數據。FDA認為，隨著更多的真實世界數據被輸入到AI算法中，AI工具可以變得更具預測性。

AI也有可能顯著降低由慢性疾病并發癥引發的成本。比如說，糖尿病視網膜病變是導致3000多萬糖尿病患者視力喪失的最常見原因，也是工作年齡段的成年人視力障礙和失明的主要原因。進行早期篩查是預防嚴重視力問題的關鍵，但大約一半的糖尿病患者都未受到眼科醫生的檢查。最近，FDA批準了第一款將特殊照相機和AI相結合的醫療設備，用于檢測糖尿病成年患者的輕度糖尿病視網膜病變。如果AI檢測到輕微視網膜病變，患者的主治醫生就可以將他們轉診給眼科專家進行進一步的檢查治療，以防發展出嚴重后果。

▲今年4月，美國FDA批準了首款使用人工智能檢測糖尿病患者視網膜病變的醫療設備IDx-DR

未來，AI工具可以直接集成到智能手機或可穿戴設備中用于各種早期檢測應用，從而減少昂貴的?？崎T診費用，同時增加盡早發現潛在嚴重問題的可能性。為了跟上這些快速發展領域的創新步伐，FDA本身必須在內部利用數字醫療工具來開發新的監管工具。這些數字工具可以幫助FDA使藥物和設備的開發更加高效、可預測，并且更能反映患者的真實世界體驗，同時簡化FDA的工作流程，并將協作變得更加容易。

推出新的上市前數字安全計劃

FDA這次推出了一項新的上市前數字安全計劃（Premarket Digital Safety Program）。該計劃針對新藥研究申請（IND），要求其依據加速安全報告規定，達到IND電子報告的數據標準。這個計劃首先在FDA的腫瘤卓越中心（Oncology Center of Excellence）以及該機構的藥物和生物制劑中心測試。

采取這個計劃是因為傳統的審核方式亟待改變。在傳統審核中，IND的臨床試驗主辦者必須在15天或7天內向FDA和參與調查的人報告嚴重和意外的疑似不良反應，具體取決于事件類型和嚴重程度。FDA在IND階段的主要任務之一是確?；颊甙踩?。但模糊不清的流程導致工作效率低下。試驗主辦者向FDA提交PDF或者紙質版的上市前安全報告，審查員必須分別審閱每個報告，閱讀數以千計的記錄，來了解受試新藥的安全性。審查員花費一大塊時間來管理這些安全報告，而不是檢測信號和審查醫療結果。這個過程不符合數字時代的要求。

因此，FDA最近開展了一個成功的試點，開發并證明了采用數字提交的可行性，在該過程中，將上市前安全報告作為易于可視化和分析的數據集傳輸給FDA。FDA相信，新的數字框架可以顯著提高上市前安全審核流程的效率和準確性，當該計劃全面實施時，每個月可節省數百小時的審核時間。

推出新的FDA數字健康孵化器

最后，為了將數據分析整合到監管決策中，FDA正在邁出新的一步，即創建一個名為INFORMED的內部數據科學孵化器（Information Exchange and Data Transformation）。這個新科技孵化器最初的重點，是在健康技術和癌癥相關的領域進行監管科學研究，目標是推進數字健康工具的框架。正在進行的INFORMED項目是與Project Data Sphere合作的，后者是一個非營利性的開放式癌癥數據庫，目的是利用醫學成像數據開發腫瘤動力學分類算法。FDA還與美國國家癌癥研究所（NCI）合作開展聯合研究，設計和開發數字生物標志物作為藥物開發工具，這些基礎研究類型將引導行業向前發展。另外，FDA還與哈佛在AI和機器學習領域開展了一項研究項目，重點是設計、開發和實施針對監管科學應用的機器學習和AI算法。

FDA采取的這些改進將推動創新發展。我們都知道，創新的最大障礙是新產品開發的成本和風險。將有前景的想法轉化為產品，以延長和改善人類生活，可能需要數十年的時間。而新的數字工具可以幫助降低成本和風險，將產品與最可能受益的患者進行匹配，或更快地識別潛在的嚴重副作用。新的數字工具可以打破研究和現實世界之間的人為障礙，對兩者都產生裨益。因此，這些技術也促使FDA重新思考自己的使命，以及如何在這個新穎的領域實現安全有效的創新。