SOFTWARE AS A MEDICAL DEVICE (SaMD) Часть 3: сертифицированные MedTech стартапы на основе искусственного интеллекта (AI)

Искусственный интеллект значительно влияет на практику медицины и оказание медицинской помощи. Несмотря на то, что доказательная база использования AI в медицине только создается, существуют практические примеры его медицинского внедрения с достаточным количеством доказательств. Технологии AI демонстрируют потенциал для диагностики, управления и лечения широкого спектра заболеваний. Однако препятствий для внедрения AI стартапов в повседневную клиническую практику множество, особенно в отношении регулирования этих технологий.

В первой части мы уже познакомились с понятием программного обеспечения как медицинского устройства — SOFTWARE AS A MEDICAL DEVICE (SaMD) — и его значении в сфере MedTech, а также с тем, как программа сертификации Pre-Cert позволяет быстро вывести SaMD продукт на рынок. Во второй части были показаны преимущества использования SaMD в медицине, реальные кейсы применения, клинические варианты использования, а также дальнейшие перспективы его развития. Третья часть статей о SaMD посвящена стартапам на основе AI, прошедшим сертификацию и одобренным Управлением по санитарному надзору за пищевыми продуктами и лекарствами США (FDA). 

В 2020 году в Nature's npj Digital Medicine описано 64 одобренных FDA медицинских устройств и алгоритмов, использующих AI, а в 2021 году в The Lancet Digital Health описано уже 222 медицинских устройства на основе искусственного интеллекта, одобренных в США и Европе.

Технологии на основе искусственного интеллекта имеют клиническую ценность для таких медицинских специальностей как радиология, онкология, офтальмология и принятие общих медицинских решений. Было показано, что модели решения на основе AI сокращают время ожидания, улучшают соблюдение режима приема лекарственных средств, позволяют правильно подобрать дозировку инсулина, помогают в интерпретации магнитно-резонансных изображений.

Двумя основными специализациями с медицинскими инновациями на основе AI являются радиология и кардиология, с двадцати одним (72,4%) и четырьмя (13,8%), одобренными FDA медицинскими устройствами и алгоритмами соответственно. Остальные медицинские устройства и алгоритмы сгруппированы как ориентированные на терапию, эндокринологию, неврологию, офтальмологию, неотложную медицину и онкологию.

Медицинская сфера радиологии является законодателем мод в отношении медицинских устройств и алгоритмов, одобренных FDA, с внедрением решений на основе AI для прикладного программного обеспечения по считыванию изображений. Примерам могут служить три алгоритма для Arterys Inc., Arterys Cardio DL, Arterys Oncology DL и Arterys MICA, которые подключены к системам архивации изображений и связи рабочих процессов от основных поставщиков, таких как Siemens Healthineers AG (Германия) и GE Healthcare (США). 

Шесть из этих 21 алгоритмов могут быть применены в области онкологии, далее следуют два алгоритма, ориентированных на анализ изображений головного мозга, с инновациями для обнаружения инсульта и кровоизлияния в неврологии. Еще четыре алгоритма, ориентированные на неотложную помощь, с двумя алгоритмами для оценки пневмоторакса, один ориентирован на диагностику переломов запястья и систему Aidoc Medical BriefCase для сортировки травм головы, позвоночника и грудной клетки. 

Поскольку диабет затронул значительную часть общества, инновации для управления уровнем глюкозы в крови также очень оправданы. Первые шаги были сделаны с внедрением системы Guardian Connect компанией Medtronic и системы DreaMed Diabetes. Интерпретация лабораторных результатов на основе AI также была введена для терапии с помощью системы анализа FerriSmart для оценки концентрации железа в печени.

Несмотря на свои преимущества, препятствия для внедрения решений на основе искусственного интеллекта в повседневную клиническую практику многочисленны.

Из-за высокого риска и неизвестных последствий использования AI для принятия медицинских решений и анализа данных, FDA имеет нормативные требования к лицензированию медицинских устройств. Разработчики медицинских устройств и алгоритмов на основе искусственного интеллекта должны пройти через этапы сертификации. Это можно считать ключевым барьером для внедрения AI в медицину.

Общий план сертификации ИИ платформ FDA 

Что касается значения самого одобрения FDA, сертификация представляет собой набор специальных тестов, охватывающих различные параметры для оценки. Среди них можно выделить: предпродажное уведомление 510(k), предпродажное одобрение PMA и de novo. Каждый из этих типов тестов позволяет FDA правильно оценить соответствие продукта требованиям и предоставить маркетинговые права заявителю.

Предпродажное уведомление 510(k) — это предварительная заявка в FDA для подтверждения того, что устройство, предназначенное для запуска на рынок, является по крайней мере таким же безопасным и эффективным (практически эквивалентным) уже продаваемым на нем устройствам и не подпадает под действие PMA. Фактически это процесс оценки FDA безопасности и эффективности медицинских устройств. 

Предпродажное одобрение (PMA) — это процесс научного и нормативного анализа FDA для оценки безопасности и эффективности медицинских устройств класса III (устройства, поддерживающие жизнь человека, имеющие существенное значение для предотвращения ухудшения здоровья человека или представляющие потенциальный необоснованный риск заболевания или травмы) и самый строгий из приложений для маркетинга устройств. Утверждение PMA обычно требует инспекции предприятия. 

Путь de novo для получения маркетинговых прав на устройства был добавлен для продуктов с низким и средним уровнем риска. После успешного рассмотрения заявки de novo FDA создает классификацию устройства, при необходимости — правила его эксплуатации, и определяет любые специальные меры, необходимые для будущих предмаркетинговых действий с эквивалентными устройствами. Устройства, которые классифицируются посредством процесса de novo, могут продаваться и использоваться в качестве предикатов для получения 510(k).

Источник: The-Medical-Futurist-FDA-approved-AI-algorithms-in-medicine-2019 (medicalfuturist.com) 

Инфографика от FDA наглядно показывает распределение продуктов на основе искусственного интеллекта по различным медицинским специализациям — радиология и кардиология являются передовыми из них по внедрению AI решений: в кардиологии 7 утвержденных алгоритмов, а в радиологии — 16.

Эти две медицинские специализации представляют собой пиковые области исследований искусственного интеллекта по нескольким причинам. Прежде всего, компьютерное зрение является одной из самых быстрорастущих областей в развитии AI, а медицинская визуализация имеет как данные, так и визуальность, необходимые алгоритмам для своего развития. Как сообщается в исследовании, программное обеспечение для автоматического скрининга плотности груди и, таким образом, для обнаружения рака молочной железы, может работать наравне с врачами-радиологами. 

Более того, в апреле 2018 года FDA одобрило первую систему ИИ, которая может использоваться для медицинской диагностики без участия врача.

• AliveCor разработал аналитическую платформу ЭКГ, предоставляющую раннее выявление фибрилляции предсердий;

• QbCheck помогает с диагностикой и лечением синдрома дефицита внимания и гиперактивности;

• InPen отслеживает дозировку инсулина;

• One Drop Blood Glucose количественно оценивает уровень глюкозы в крови и автоматически отправляет данные в сопряженное приложение;

• Lumify предлагает ультразвуковую диагностику изображений;

• Cantab Mobile выступает в качестве инструмента для оценки проблем с памятью у пожилых людей;

• EnsoSleep обеспечивает автоматизированную оценку и анализ нарушений сна;

• AmCAD-US оценивает узлы щитовидной железы и классифицирует характеристики узелков;

• Lepu Medical и Bioflux обнаруживают аритмии;

• Subtle Medical предлагает платформу медицинской визуализации;

• Bay Labs предлагает анализ эхокардиограммы;

• Viz.AI обнаруживает инсульт на КТ;

• Алгоритм Arterus способен выявлять раковые поражения в печени и легких на снимках КТ и МРТ;

• Empatica анализирует эпилептические припадки;

• Алгоритм Cognoa, встроенный в приложение, помогает диагностировать аутизм у детей;

• Medtronic и POGO контролируют и прогнозируют изменения уровня глюкозы в крови;

• Icometrix помогает неврологам интерпретировать МР-изображения мозга;

• Imagen участвует в выявлении переломов запястья;

• DreaMed Diabetics помогает медицинским работникам в лечении диабета 1 типа;

• Zebra Medical Vision количественно оценивает кальцификацию коронарных артерий и анализирует рентгеновские снимки грудной клетки;

• Aidoc способен анализировать кровоизлияния в мозг на снимках КТ головы и легочной эмболии;

• iCAD позволяет обнаружить рак молочной железы;

• ScreenPoint Medical помогает радиологам с анализом маммограмм;

• Система RightEye Vision отслеживает движения глаз для выявления нарушений зрительного нерва;

• MaxQ разрабатывает алгоритм классификации острых внутричерепных кровоизлияний;

• ProFound AI обнаруживает и диагностирует поражения молочной железы;

• ReSET/ReSET-O применяется в лечении расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ и опиоидов;

• Verily разработал алгоритм непрерывного мониторинга ЭКГ;

• Paige.AI — алгоритм анализа клинических изображений в патолагонатомии;

• FerriSmart — решение для количественной оценки концентрации железа в печени.

Каждая технология на основе искусственного интеллекта, предназначенная для использования в здравоохранении, должна регулироваться, быть эффективной и подкрепленной доказательствами. Управление по санитарному надзору за безопасностью пищевых продуктов и лекарств США (FDA) демонстрирует пример создания нормативной среды, которая не только приветствует такие инновации, но и способна обеспечить их безопасность для общественности.

Это потенциально может привести к правилам, которые позволяют регулирующим органам оценивать компании, в то время как компании могут развертывать алгоритмы и обновления без необходимости проверять их все. Этот жизнеспособный способ позволит технологиям на основе AI стать широко распространенными, сохраняя при этом свою безопасность. 

Особо стоит отметить, что технологии на основе искусственного интеллекта для здравоохранения могут быть эффективны только в том случае, если они успешно внедрены в медицинскую практику. Американская Медицинская Ассоциация (АМА) выступила за использование технологий AI в медицине и взяла на себя интеллектуальное лидерство в этом вопросе, включая составление отчетов и руководящих принципов для врачей.

Исследования о потенциале и проблемах AI-технологий, создание алгоритмов и их сертификация — являются основой того, как сделать медицинскую помощь более качественной.

Ресурсы: World Health Organization. Big data and artificial intelligence, pubmed, globenewswire.com, orthogonal.io,  The Medical Futurist, The Lancet Digital Health, Software as a Medical Device Market (theinsightpartners.com), The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database | npj Digital Medicine (nature.com), FDA. Proposed regulatory framework for modifications to artificial intelligence/machine learning (AI/ML)-based software as a medical device (SaMD) — Discussion Paper and Request for Feedback.