醫療AI企業闖關三類證，尚未有一家完成臨床試驗

能不能拿到一張醫療器械許可證，是所有醫療AI企業能否進入下一賽道的衡量標準。

2018年8月1日起正式施行的《醫療器械分類目錄》（下稱《目錄》）規定，醫療人工智能產品要比照《目錄》中的“醫用軟體”子類，申辦醫療器械許可證。對於醫療AI企業來說，產品要想順利實現商業化，必須“持證上崗”。

然而，至今尚未有任何一家醫療AI企業完成臨床試驗。

闖關三類證

《目錄》指出，醫用軟體按照預期用途分為輔助診斷類和治療類。診斷功能軟體風險程度不僅依據處理對象（如癌症、惡性腫瘤等疾病的影像）為判定依據，還按照其採用算法的風險程度、成熟程度、公開程度等為判定依據。

根據《目錄》，如果醫療AI產品通過算法提供診斷建議，僅僅輔助診斷而不直接給出診斷結論，按照第二類醫療器械管理。如果醫療AI產品通過其算法對病變部位進行自動識別，並提供明確的診斷提示，相比較而言風險級別較高，則按照第三類醫療器械管理。業界將相應類別的醫療AI產品分別稱為“二類AI”和“三類AI”。

第一財經記者注意到，“二類AI”可直接在省級藥監局申請，“三類AI”則必須經國家藥監局審批，並且必須做臨床試驗。

上海醫療器械行業協會法律谘詢顧問嶽偉對第一財經記者分析，《目錄》中沒有“智能醫療器械”的分類，強調的是“獨立軟體醫療產品”。醫療器械的分類根據風險程度、對人體的作用部位和侵入程度來決定，“智能化”產品的智能程度越高，可能產生的風險越大，分類的等級就高。如果用軟體進行“測量、計算、提示”，最後由醫生進行處理，風險就低，可能是二類產品；如果用軟體進行“診斷、治療、給藥”，直接替代醫生的部分工作，風險就高，而現代AI技術一般不會再做低等簡單的工作，所以真正稱得上AI的產品，大部分是三類產品。

“現代醫療產品都用電腦系統、都會附帶不同的軟體，以前有些‘智能化’產品只是表面附有一定軟體處理功能，而現在討論的是‘具有人工智能處理臨床預期用途的獨立軟體產品’，目前《目錄》中並沒有給出AI醫療產品的定義，所以這裡的結果、變化、空間非常大。”嶽偉說。

從《目錄》的分類來看，市場上大部分醫療AI產品應屬於三類醫療器械。根據蛋殼研究院發布的《2018醫療人工智能報告》（下稱《報告》），為應對這一政策，大部分企業采取增刪診斷功能的辦法，將產品同時申報二、三類器械。目前，包括推想、深睿、Airdoc等在內的多家企業已經率先獲得二類證書，匯醫慧影、圖瑪深維、推想、深睿、Airdoc、依圖醫療、神州德信等AI企業都在著手進行三類醫療器械的申報。

臨床試驗成本高昂

《報告》顯示，按照醫療器械注冊流程，產品從申報到最終過審要經過產品定型、檢測、臨床試驗、注冊申報、技術審評、行政審批六步，必須完成前一步驟才可進行下一步。

數坤科技創始人及CEO馬春娥告訴第一財經記者，包括數坤科技在內、目前申報三類器械許可證的產品全都停留在臨床試驗階段，還未有任何一款產品進行到注冊申報階段。檢測報告和臨床試驗報告是注冊申報的前提條件，通過之後國家藥監局才會正式受理。

2018年9月，數坤科技的冠心病AI產品已經完成多中心驗證（多位研究者按同一試驗方案在不同地點和部門同時進行的臨床試驗，各中心同期開始與結束試驗，由一位主要研究者總負責）。多中心驗證相當於前期研究，目的在於驗證產品的有效性和安全性，通過後才能進行國家藥監局要求做的臨床試驗。

醫學上，臨床試驗分為前瞻性臨床試驗（根據方案招募受試者，按方案治療或觀察病例）和回顧性臨床試驗（收集已經發生的符合方案條件的病例資訊），馬春娥表示，前者大約需要1年半到2年的時間，後者1年左右能完成，數坤科技選擇的是前瞻性和回顧性混合的方案。“因為AI產品驗證要求的病例量特別大，如果全都做前瞻性，時間太長。在實際操作層面上，藥監局那邊也同意以回顧性病人為主，補充一些前瞻性病人的混合方案。”

前期驗證和臨床試驗的費用各在300萬～500萬，而臨床試驗的前瞻性病人越多，費用越高。按照醫療AI產品一般性規定的病例數，如果全部做前瞻性研究，僅臨床試驗的費用大約在1000萬。如果像數坤科技做混合型，全部的試驗費用也接近千萬。

Airdoc是國內第一家申報三類證書的醫療AI企業，送檢了中國第一台裝載待檢人工智能AI軟體的伺服器。在2018年11月拿到二類證後，時任Airdoc副總裁的張京雷曾向第一財經記者表示，三類醫療器械要做臨床試驗，大概需要2~3年時間。

審批流程和要點尚未頒布

2018年12月，國家藥監局在北京舉辦了一場專項公益培訓會，介紹了三類醫療AI的審批流程和審批要點，以及臨床試驗的要求建議等。嶽偉表示，這些審批流程和要點不是法律法規，是技術檔案，“技術檔案可以根據技術的發展和產品的特點變化而改變”。

第一財經記者在採訪中了解到，目前已經有90多家企業跟國藥監就三類證的申請進行溝通，具體包括數據集的整理、敏感性特異性指標的評估、安全性有效性的評估等方面。

馬春娥告訴記者，國藥監跟美國FDA（Food and Drug Administration，食品藥品管理局）溝通緊密，亦參考了美國的做法，目前已經初步形成統一標準，前述公益培訓會的召開是給所有企業一個導引。

公開資料顯示，FDA根據設備的可能使用及其給病人帶來的風險分三類監管醫療設備：第一類是低風險設備，如醫用手套，第二類是中等風險設備，如CT機，第三類是最高風險設備，如支架。FDA的AI影像系統分為兩種：Computer-Aided Detection（簡稱CADe）和 Computer-Assisted Diagnostic（簡稱CADx），前者用於檢測身體異常狀況，後者評估疾病的存在與否，比如嚴重性、疾病分類或預測。

為了加快醫療AI審評審批進程，2017年7月，FDA發布數字健康創新行動計劃（Digital Health Innovation Action Plan，簡稱DHIAP），考慮到產品的特徵、臨床前景、獨特的用戶界面以及行業內引進此類產品的商業周期等，專門針對電子健康產品建立了新的、實效性強的監管方法。

美國的醫療AI審批快於中國：2018年2月，FDA審批了第一個針對中風的AI診斷決策支持產品——Viz.AI的ContaCT；同月審批了第一個針對兒童自閉症的AI診斷決策支持系統——Cognoa公司的一款深度學習應用；2018年4月，批準通過首個應用於一線醫療的自主式人工智能診斷設備——IDx-DR的軟體程式；2018年5月，批準了一款名為OsteoDetect的新型人工智能工具，該工具是一種電腦輔助檢測和診斷軟體應用程式，使用AI算法來幫助醫生以更快的速度診斷腕骨骨折。

馬春娥表示，相比國內絕大部分醫療AI產品被定為三類，大部分AI在美國都被定為二類，國內對待醫療AI產品的審批態度更慎重。

嶽偉認為，國內AI醫療產品獲得注冊證的困難之處在於：對產品的認識速度跟不上審評的認識程度，對高風險產品的臨床驗證滿足不了臨床的實際需求。而這些問題的解決還有賴技術研究的發展和臨床驗證的積累，只是在激烈的競爭中，企業的時間和費用成本都很昂貴。