肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測(cè)軟件注冊(cè)審查指導(dǎo)原則(征求意見稿)

本指導(dǎo)原則是對(duì)肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測(cè)軟件的一般要求。注冊(cè)申請(qǐng)人應(yīng)依據(jù)具體產(chǎn)品的特性對(duì)注冊(cè)申報(bào)資料的內(nèi)容進(jìn)行充實(shí)和細(xì)化。注冊(cè)申請(qǐng)人還應(yīng)依據(jù)具體產(chǎn)品的特性確定其中的內(nèi)容是否適用，若不適用，需具體闡述其理由及相應(yīng)的科學(xué)依據(jù)。

本指導(dǎo)原則是供注冊(cè)申請(qǐng)人和技術(shù)審評(píng)人員使用的指導(dǎo)性文件，但不包括注冊(cè)審批所涉及的行政事項(xiàng)，亦不作為法規(guī)強(qiáng)制執(zhí)行，如果有能夠滿足相關(guān)法規(guī)要求的其他方法，也可以采用，但是需要提供詳細(xì)的研究資料和驗(yàn)證資料。應(yīng)在遵循相關(guān)法規(guī)的前提下使用本指導(dǎo)原則。本指導(dǎo)原則是在現(xiàn)行法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)體系以及當(dāng)前認(rèn)知水平下制定的，隨著法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的不斷完善，以及科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，本指導(dǎo)原則相關(guān)內(nèi)容也將進(jìn)行適時(shí)的調(diào)整。本指導(dǎo)原則中相關(guān)內(nèi)容均應(yīng)執(zhí)行最新版本的標(biāo)準(zhǔn)。

本指導(dǎo)原則是人工智能醫(yī)療器械指導(dǎo)原則體系的重要組成部分，基于人工智能醫(yī)療器械審評(píng)指導(dǎo)原則的通用要求，明確了肺結(jié)節(jié)CT圖像輔助檢測(cè)軟件的具體要求。

一、適用范圍

本指導(dǎo)原則適用于肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測(cè)軟件的產(chǎn)品注冊(cè)。按現(xiàn)行《醫(yī)療器械分類目錄》，該類產(chǎn)品分類編碼為21-04-02，管理類別為三類。

肺結(jié)節(jié)CT影像輔助決策軟件包括肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測(cè)軟件、肺結(jié)節(jié)CT影像輔助診斷軟件，前者主要用于疑似肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)或者檢測(cè)及影像學(xué)分類，后者主要用于疑似肺結(jié)節(jié)良惡性等臨床診斷。肺結(jié)節(jié)CT影像輔助診斷軟件可參照本指導(dǎo)原則執(zhí)行。

二、注冊(cè)審查要點(diǎn)

（一）監(jiān)管信息

明確產(chǎn)品名稱的確定依據(jù)、管理類別、分類編碼、規(guī)格型號(hào)、產(chǎn)品組成等信息。

1.   產(chǎn)品名稱

產(chǎn)品命名應(yīng)符合《醫(yī)療器械通用名稱命名規(guī)則》的要求。根據(jù)產(chǎn)品預(yù)期用途可采用肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測(cè)軟件進(jìn)行命名。

2.分類編碼

依據(jù)《醫(yī)療器械分類目錄》，申報(bào)產(chǎn)品分類編碼為21-04-02。按第三類醫(yī)療器械管理。

3.注冊(cè)單元?jiǎng)澐?/p>

根據(jù)產(chǎn)品的技術(shù)原理、結(jié)構(gòu)組成、性能指標(biāo)、適用范圍進(jìn)行注冊(cè)單元?jiǎng)澐帧?/p>

可以與CT設(shè)備一起作為軟件組件注冊(cè)，也可以按照獨(dú)立軟件注冊(cè)。

4.適用范圍

適用范圍需明確處理對(duì)象、核心功能、適用人群、目標(biāo)用戶、臨床用途。

例如，用于胸部CT影像的顯示、處理、測(cè)量和分析，可對(duì)4mm及以上肺結(jié)節(jié)進(jìn)行識(shí)別并分析結(jié)節(jié)影像學(xué)特征，供經(jīng)培訓(xùn)合格的醫(yī)師使用，不能單獨(dú)用作臨床診療決策依據(jù)。

（二）綜述資料

1. 產(chǎn)品描述

1.1器械及操作原理描述

1.1.1工作原理

需詳述產(chǎn)品的工作原理，例如：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析處理、對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分割、檢測(cè)、自動(dòng)識(shí)別等。

1.1.2結(jié)構(gòu)組成

結(jié)構(gòu)組成明確交付內(nèi)容和功能模塊，其中交付內(nèi)容包括軟件安裝程序、授權(quán)文件、外部軟件環(huán)境安裝程序等軟件程序文件，功能模塊包括客戶端、服務(wù)器端（若適用）、云端（若適用），若適用注明選裝、模塊版本。基于人工智能算法（如深度學(xué)習(xí)）的功能模塊，需在模塊名稱中注明人工智能（如深度學(xué)習(xí)）。

1.2 型號(hào)規(guī)格

需明確申報(bào)產(chǎn)品的型號(hào)規(guī)格及發(fā)布版本。產(chǎn)品型號(hào)/規(guī)格及其劃分，如同一個(gè)注冊(cè)單元包含多個(gè)型號(hào)規(guī)格，需提供產(chǎn)品型號(hào)規(guī)格區(qū)分列表或配置表。

1.3研發(fā)歷程

闡述申請(qǐng)注冊(cè)產(chǎn)品的研發(fā)背景和目的。如有參考的同類產(chǎn)品或前代產(chǎn)品，需提供同類產(chǎn)品或前代產(chǎn)品的信息，并說(shuō)明選擇其作為研發(fā)參考的原因。

2.適用范圍和禁忌證

（1）適用范圍

適用范圍需明確處理對(duì)象、核心功能、適用人群、目標(biāo)用戶、臨床用途、軟件與醫(yī)生閱片順序。

例如，肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測(cè)軟件產(chǎn)品適用范圍為：用于胸部CT影像的顯示、處理、測(cè)量和分析，可對(duì)4mm及以上肺結(jié)節(jié)進(jìn)行識(shí)別并分析結(jié)節(jié)影像學(xué)特征，供經(jīng)培訓(xùn)合格的醫(yī)師使用，不能單獨(dú)用作臨床診療決策依據(jù)。

（2）預(yù)期使用環(huán)境

需明確設(shè)備使用場(chǎng)所和使用環(huán)境要求。

設(shè)備使用場(chǎng)所包括：醫(yī)療機(jī)構(gòu)機(jī)房等。

使用環(huán)境要求需至少包括：溫度、濕度、大氣壓、光照條件。

（3）適用人群

需詳述產(chǎn)品的適用人群。目標(biāo)人群信息（如用于篩查、診斷）或無(wú)預(yù)期治療特定人群的聲明、感興趣器官/疾病/病灶/異常、以及預(yù)期使用該產(chǎn)品的目標(biāo)用戶（如經(jīng)培訓(xùn)合格的放射科醫(yī)師、技師、專科醫(yī)師等）

（4）禁忌證

明確產(chǎn)品臨床應(yīng)用的禁忌證以及不推薦使用該產(chǎn)品的情況。

3.產(chǎn)品功能

明確軟件與醫(yī)生閱片順序。結(jié)合用戶界面圖示詳細(xì)介紹技術(shù)要求中對(duì)應(yīng)的臨床功能，如有特殊聲明，如用于檢測(cè)繼發(fā)性結(jié)節(jié)或更小結(jié)節(jié)，可以在功能中體現(xiàn)。明確自動(dòng)、手動(dòng)、半自動(dòng)輸出的數(shù)據(jù)、量化分析的具體內(nèi)容、服務(wù)器部署（局域網(wǎng)、云端）等。

（三）非臨床資料

1.產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)管理資料

依據(jù)YY/T 0316《醫(yī)療器械風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)醫(yī)療器械的應(yīng)用》，提供產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)管理報(bào)告。

申請(qǐng)人需重點(diǎn)說(shuō)明：申報(bào)產(chǎn)品的研制階段已對(duì)有關(guān)可能的危害及產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了估計(jì)和評(píng)價(jià)，針對(duì)性地實(shí)施了降低風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)和管理方面的措施。產(chǎn)品性能測(cè)試對(duì)上述措施的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證，達(dá)到了通用和專用標(biāo)準(zhǔn)的要求。申請(qǐng)人對(duì)所有剩余風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，全部達(dá)到可接受的水平。產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)分析資料需為申請(qǐng)人關(guān)于產(chǎn)品安全性的承諾提供支持。

風(fēng)險(xiǎn)管理報(bào)告一般包括以下內(nèi)容：

（1）申報(bào)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)管理組織。

（2）申報(bào)產(chǎn)品的組成。

（3）申報(bào)產(chǎn)品符合的安全標(biāo)準(zhǔn)。

（4）申報(bào)產(chǎn)品的預(yù)期用途，與安全性有關(guān)的特征的判定。

（5）對(duì)申報(bào)產(chǎn)品的可能危害作出判定（見附錄1）。

（6）對(duì)所判定的危害采取的降低風(fēng)險(xiǎn)的控制措施。

（7）對(duì)采取控制措施后的剩余風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估計(jì)和評(píng)價(jià)。

2.產(chǎn)品技術(shù)要求及檢測(cè)報(bào)告

2.1產(chǎn)品技術(shù)要求

依據(jù)《醫(yī)療器械產(chǎn)品技術(shù)要求編寫指導(dǎo)原則》進(jìn)行編制。

  2.1.1規(guī)格信息

明確軟件發(fā)布版本和版本命名規(guī)則。軟件版本命名規(guī)則原則上需涵蓋算法驅(qū)動(dòng)型更新和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型更新，明確并區(qū)分重大軟件更新和輕微軟件更新，其中重大軟件更新列舉常見典型情況。

明確不同型號(hào)間產(chǎn)品差異。

2.1.2性能指標(biāo)

明確產(chǎn)品處理對(duì)象，以及數(shù)據(jù)接口信息，包括成像模態(tài)（如計(jì)算機(jī)體層攝影）和特定軟硬件名稱及型號(hào)（如適用）。

明確軟件所有的臨床功能，如結(jié)節(jié)檢出的尺寸范圍（如4-30mm）、結(jié)節(jié)密度分類類別（如實(shí)性、亞實(shí)性的手動(dòng)分類等）、結(jié)節(jié)位置（如肺葉、肺段、肺結(jié)節(jié)CT圖像層面、肺內(nèi)、胸膜）、結(jié)節(jié)標(biāo)記方式（緊密包裹結(jié)節(jié)的邊界框、不緊密包裹結(jié)節(jié)的邊界框）、分割方式（自動(dòng)分割、半自動(dòng)分割、手動(dòng)分割）、測(cè)量功能（如體積、最大軸向平面最長(zhǎng)直徑、短徑、平均直徑、最大三維直徑、有效直徑、平均密度、面積等）、隨訪評(píng)估功能（如倍增時(shí)間、數(shù)值參數(shù)的百分比(%)和絕對(duì)變化、結(jié)節(jié)長(zhǎng)軸、短軸、平均直徑、最大三維直徑、有效直徑、體積、平均密度等）、測(cè)量精度（相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值、絕對(duì)誤差）、結(jié)節(jié)的3D或MIP可視化等。

使用限制明確應(yīng)用場(chǎng)景（體檢篩查、門診病房）、患者（年齡、地域、疾病類型）、CT設(shè)備廠家、探測(cè)器排數(shù)、CT掃描參數(shù)(如管電壓、管電流、層厚/層間距、劑量、窗寬窗位、重建方式、顯示方式)、放射學(xué)檢查條件(CT增強(qiáng)掃描、CT平掃)、CT圖像質(zhì)量要求(如分辨率、偽影)、結(jié)節(jié)檢出的尺寸范圍、結(jié)節(jié)密度分類類別。如軟件包含圖像質(zhì)量判定功能，明確軟件使用限制。

若含有基于測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試的性能指標(biāo)，其要求參考《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》。

運(yùn)行環(huán)境，運(yùn)行在不同計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的產(chǎn)品模塊（如客戶端和云端）需分別描述其運(yùn)行環(huán)境。

附錄中明確軟件輸出報(bào)告及界面數(shù)據(jù)圖示及測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)/集信息。服務(wù)器部署（局域網(wǎng)、云端）。

2.2檢驗(yàn)報(bào)告

產(chǎn)品需符合GB/T 25000.51 《系統(tǒng)與軟件工程 系統(tǒng)與軟件質(zhì)量要求和評(píng)價(jià)（SQuaRE）第51部分：就緒可用軟件產(chǎn)品（RUSP）的質(zhì)量要求和測(cè)試細(xì)則》的要求。

注冊(cè)人需在軟件研究資料中提交GB/T 25000.51自測(cè)報(bào)告或委托有資質(zhì)的醫(yī)療器械檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)出具檢驗(yàn)報(bào)告。檢測(cè)報(bào)告需明確軟件發(fā)布版本信息。

3.軟件研究

（1）基本要求

生產(chǎn)企業(yè)需依據(jù)《醫(yī)療器械軟件注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》提交相應(yīng)軟件研究資料。其中，核心算法所述人工智能算法需依據(jù) 《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》提交相應(yīng)算法研究資料。

生產(chǎn)企業(yè)需依據(jù)《醫(yī)療器械網(wǎng)絡(luò)安全注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》提交網(wǎng)絡(luò)安全描述文檔。按照《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》提交數(shù)據(jù)安全資料。

若使用云計(jì)算服務(wù)，生產(chǎn)企業(yè)需依據(jù)《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》提交相應(yīng)研究資料。使用云計(jì)算服務(wù)需明確服務(wù)模式、部署模式、核心功能、數(shù)據(jù)接口、網(wǎng)絡(luò)安全能力、服務(wù)（質(zhì)量）協(xié)議等要求。

軟件版本命名規(guī)則涵蓋算法驅(qū)動(dòng)型軟件更新和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型軟件更新；區(qū)分重大軟件更新和輕微軟件更新，其中重大軟件更新需列舉常見典型情況。

（2）軟件安全級(jí)別

該類產(chǎn)品的軟件安全性級(jí)別為嚴(yán)重（C）級(jí)。

（3）核心算法

核心算法的選擇可以參考下表，其中采用全新算法（如深度學(xué)習(xí)）需提供算法研究資料。

表1. 核心算法示例

4.算法研究資料

4.1算法基本信息

肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測(cè)軟件所涉及的算法一般包括肺結(jié)節(jié)檢出算法、肺結(jié)節(jié)分類算法和肺結(jié)節(jié)測(cè)量算法。其中肺結(jié)節(jié)檢出算法目的在于在胸部CT影像中利用人工智能技術(shù)自動(dòng)檢出肺結(jié)節(jié)，輔助醫(yī)生篩查；肺結(jié)節(jié)分類算法對(duì)每個(gè)肺結(jié)節(jié)的屬性進(jìn)行歸類，按照類別不同，肺結(jié)節(jié)分類算法包括但不限于肺結(jié)節(jié)密度分類算法，肺結(jié)節(jié)解剖定位分類算法等；肺結(jié)節(jié)測(cè)量算法對(duì)每個(gè)肺結(jié)節(jié)的屬性進(jìn)行量化測(cè)量，區(qū)別于肺結(jié)節(jié)分類算法，肺結(jié)節(jié)測(cè)量算法輸出的是連續(xù)的量化值，而肺結(jié)節(jié)分類算法輸出的是離散的類別。按照測(cè)量屬性不同，肺結(jié)節(jié)測(cè)量算法包括但不限于肺結(jié)節(jié)體積測(cè)量算法，肺結(jié)節(jié)密度值測(cè)量算法和肺結(jié)節(jié)長(zhǎng)短徑測(cè)量算法等。

4.1.1肺結(jié)節(jié)檢出算法

肺結(jié)節(jié)檢出算法需明確算法的輸入，比如算法采用的是2D，2.5D還是3D的胸部CT圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；算法的輸出，比如緊密包裹肺結(jié)節(jié)的矩形框端點(diǎn)（二維/三維），肺結(jié)節(jié)中心點(diǎn)；

明確算法所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如 Faster RCNN；明確算法訓(xùn)練采用的損失函數(shù)，如交叉熵，L1范數(shù)；明確算法設(shè)計(jì)過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)等核心組件選擇和設(shè)計(jì)的原則、方法與風(fēng)險(xiǎn)考量，如肺結(jié)節(jié)大小尺度的差異，肺結(jié)節(jié)與背景正負(fù)樣本的不均衡性、假陽(yáng)性、過(guò)擬合等；若肺結(jié)節(jié)檢出采用多個(gè)模型融合，需明確不同模型訓(xùn)練與推理的方式，以及模型融合的策略，如級(jí)聯(lián)，多數(shù)投票；

肺結(jié)節(jié)檢出存在同一個(gè)目標(biāo)多個(gè)重疊框的問(wèn)題，算法需明確匹配關(guān)系所采用的策略，如交并比（IoU），定位框中心距離；

明確算法的流程圖，需包含算法運(yùn)行前所進(jìn)行的前處理（圖像縮放、圖像像素值歸一化、圖像重采樣）以及算法運(yùn)行后所進(jìn)行的后處理操作（圖像重采樣、非最大化抑制）。明確訓(xùn)練與部署所采用的框架（如Tensorflow, Pytorch）、算法運(yùn)行環(huán)境（如內(nèi)存、顯存的需求）。

若使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，除上述內(nèi)容外還需補(bǔ)充預(yù)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集構(gòu)建、驗(yàn)證與確認(rèn)等總結(jié)信息，并論證遷移學(xué)習(xí)的適用性。

4.1.2肺結(jié)節(jié)分類算法

    肺結(jié)節(jié)分類算法包括密度分類算法、肺結(jié)節(jié)解剖定位分類。

肺結(jié)節(jié)密度分類算法需明確輸出（密度類別），密度類別制定依據(jù)以及臨床適用性。

肺結(jié)節(jié)密度分類算法需明確算法的輸入，比如算法采用的是2D，2.5D還是3D的圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。若采用2D，需明確肺結(jié)節(jié)選取的圖像層面，如中心層面，最大面積層面；明確算法所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Residual Net，Dense-Net；明確算法訓(xùn)練采用的損失函數(shù)，如交叉熵，F(xiàn)ocal損失函數(shù)；損失函數(shù)等核心組件選擇和設(shè)計(jì)的原則、方法與風(fēng)險(xiǎn)考量，如肺結(jié)節(jié)大小尺度的差異，不同類別肺結(jié)節(jié)樣本的不均衡性、過(guò)擬合等；若肺結(jié)節(jié)分類采用多個(gè)模型融合，需明確不同模型訓(xùn)練與推理的方式，以及模型融合的策略，如多數(shù)投票；最后，明確算法的流程圖，訓(xùn)練與部署所采用的框架（如Tensorflow, Pytorch）、算法運(yùn)行環(huán)境（如內(nèi)存、顯存的需求）。

肺結(jié)節(jié)解剖定位分類中，明確肺結(jié)節(jié)定位的類別，如左/右肺定位、肺葉定位、肺段定位。明確算法輸入的類型，如肺結(jié)節(jié)二維切片，肺結(jié)節(jié)三維圖像塊，若輸入類型為二維切片，明確二維切片選取標(biāo)準(zhǔn)（肺結(jié)節(jié)長(zhǎng)短徑交點(diǎn)所在切片、肺結(jié)節(jié)最大面積切片）。肺結(jié)節(jié)解剖定位分類算法需明確實(shí)現(xiàn)的機(jī)理，如圖像分割算法，圖像分類算法。

4.1.3肺結(jié)節(jié)測(cè)量算法

針對(duì)肺結(jié)節(jié)測(cè)量算法，明確測(cè)量實(shí)現(xiàn)的方式。肺結(jié)節(jié)體積測(cè)量算法、密度值測(cè)量算法與長(zhǎng)短徑測(cè)量算法可以通過(guò)肺結(jié)節(jié)分割技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，也可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。其中密度值測(cè)量算法需明確測(cè)量的類型，如平均值，標(biāo)準(zhǔn)差，最大值，最小值，中位數(shù)。

若申報(bào)產(chǎn)品涉及上述多個(gè)算法，需提供算法整體流程圖，明確各個(gè)算法調(diào)用先后關(guān)系，以及輸入輸出依賴關(guān)系。

若使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，除上述內(nèi)容外還需補(bǔ)充預(yù)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集構(gòu)建、驗(yàn)證與確認(rèn)等總結(jié)信息，并論證遷移學(xué)習(xí)的適用性。

4.2算法需求規(guī)范

算法功能需求建議關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)需求、算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)及制定依據(jù)。

4.2.1數(shù)據(jù)庫(kù)需求

算法性能評(píng)價(jià)需要基于訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)具體要求詳見附錄2。

4.2.2算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)

在指定肺結(jié)節(jié)檢出算法評(píng)估指標(biāo)之前，需明確標(biāo)記匹配的方式，即算法標(biāo)記目標(biāo)與參考標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)的匹配方式，常見的標(biāo)記匹配方式有按照區(qū)域重疊的比例、中心點(diǎn)的距離、中心是否落入來(lái)判斷標(biāo)記是否匹配；明確算法任務(wù)，明確算法訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)過(guò)程中不同任務(wù)的的評(píng)估指標(biāo)及定義。有關(guān)標(biāo)記匹配方式與評(píng)估指標(biāo)的定義可以參考“人工智能醫(yī)療器械 肺部影像輔助分析軟件算法性能測(cè)試方法”5.1.1.1章節(jié)。

明確不同任務(wù)的算法評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定依據(jù)、分層影響因素選擇依據(jù)，建議參考《人工智能醫(yī)療器械 肺部影像輔助分析軟件 算法性能測(cè)試方法》、肺結(jié)節(jié)診療中國(guó)專家共識(shí)、美國(guó)國(guó)立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)NCCN指南、Fleishner年學(xué)會(huì)指南、中華醫(yī)學(xué)會(huì)肺癌臨床診療指南等。

結(jié)節(jié)檢出指標(biāo)包括不限于召回率、精確度、特異度。

結(jié)節(jié)分類指標(biāo)包括不限于靈敏度、特異度、總體的Kappa系數(shù)、準(zhǔn)確率。

結(jié)節(jié)分割指標(biāo)包括不限于體積交并比、Dice系數(shù)、Hausdorff距離。

尺寸測(cè)量指標(biāo)包括不限于結(jié)節(jié)體積相對(duì)誤差率、肺結(jié)節(jié)平均徑相對(duì)誤差率、肺結(jié)節(jié)長(zhǎng)徑絕對(duì)誤差均值MAE、肺結(jié)節(jié)短徑絕對(duì)誤差均值MAE。

提供文獻(xiàn)綜述論證評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇及分層影響因素選擇的合理性。分層分析的影響因素包括年齡、病變類型、大小、層厚、采集協(xié)議等重要變量。

算法質(zhì)量特性包括泛化能力、魯棒性（面向硬件變化的對(duì)抗測(cè)試、面向軟件前處理的對(duì)抗測(cè)試、壓力測(cè)試）、重復(fù)性、一致性、效率。

隨訪評(píng)估功能包括倍增時(shí)間、數(shù)值參數(shù)的百分比(%)和絕對(duì)變化，如結(jié)節(jié)長(zhǎng)軸、短軸、平均直徑、最大三維直徑、有效直徑、體積、平均HU。

4.2.3算法性能測(cè)試基本要求

4.2.3.1結(jié)節(jié)檢出

軟件檢出肺結(jié)節(jié)的召回率和精確度不低于X%。

召回率和精確度的計(jì)算一般針對(duì)全體結(jié)節(jié)進(jìn)行。在設(shè)置篩選條件后，可以使用篩選后的參考標(biāo)準(zhǔn)與篩選后的AI結(jié)果進(jìn)行匹配。如篩選后假陽(yáng)性結(jié)果難以定義，建議以召回率為主要指標(biāo)，常見情形為：

-對(duì)具體某一種結(jié)節(jié)類型，計(jì)算結(jié)節(jié)的召回率。結(jié)節(jié)類型包括實(shí)性結(jié)節(jié)、純磨玻璃結(jié)節(jié)、部分實(shí)性結(jié)節(jié)、鈣化結(jié)節(jié)等。

-對(duì)平均直徑、長(zhǎng)徑處于某一區(qū)間的結(jié)節(jié)，計(jì)算召回率

-·對(duì)類型、尺寸范圍組合的結(jié)節(jié)，計(jì)算召回率。

4.2.3.2結(jié)節(jié)分類準(zhǔn)確度

明確分類場(chǎng)景，如二分類場(chǎng)景、多分類場(chǎng)景。對(duì)于二分類場(chǎng)景下的指標(biāo)，如軟件能夠?qū)類型的肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分類，準(zhǔn)確率不低于X%，靈敏度不低于Y%，特異性不低于Z%。總體的Kappa系數(shù)不低于N%；多分類問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為二分類問(wèn)題，按每一類進(jìn)行描述。

4.2.3.3結(jié)節(jié)分割

體積交并比不小于XX；如果產(chǎn)品只輸出最大層面則計(jì)算最大層面交并比,或DICE系數(shù)不小于XX

4.2.3.4尺寸測(cè)量

體積測(cè)量偏差±XX%；長(zhǎng)徑測(cè)量偏差±XX%。長(zhǎng)徑小于等于10mm則增加平均直徑允差，大于10mm則增加短徑允差。

4.2.4樣本量

明確樣本量估計(jì)的公式、參數(shù)及制定依據(jù)。

4.3數(shù)據(jù)質(zhì)控

建議參考“人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則”及“人工智能醫(yī)療器械質(zhì)量要求和評(píng)價(jià) 第2部分：數(shù)據(jù)集通用要求”。

4.3.1明確數(shù)據(jù)庫(kù)信息（詳見附錄2）

4.3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理需明確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移保存的方法。

數(shù)據(jù)入庫(kù)前完成清洗，主要是讀取Patient數(shù)據(jù)確定數(shù)據(jù)是否完成脫敏，是否合規(guī)；讀取Study和Series的識(shí)別碼確定圖像的唯一性，通過(guò)Image的標(biāo)識(shí)碼判定圖像是否連續(xù)完整。此外，通過(guò)讀取層厚、層間距等信息確定圖像的質(zhì)量并加以篩選。流程圖示例如圖1所示：

4.3.3數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注建議參考“人工智能醫(yī)療器械質(zhì)量要求和評(píng)價(jià) 第3部分：數(shù)據(jù)標(biāo)注通用要求”。

需明確標(biāo)注任務(wù)分類（包括數(shù)據(jù)模態(tài)、執(zhí)行主體、標(biāo)注結(jié)果格式、標(biāo)注結(jié)果性質(zhì)、標(biāo)注結(jié)果形式等維度），提供標(biāo)注任務(wù)描述文檔（標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則、標(biāo)注人員、標(biāo)注工具、標(biāo)注環(huán)境、數(shù)據(jù)）。其中標(biāo)注規(guī)則需明確制定依據(jù)并提供參考文獻(xiàn)。標(biāo)注人員建議列表給出標(biāo)注、審核、仲裁人員的基本信息，如數(shù)量、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科室、工作年限、職稱、培訓(xùn)、培訓(xùn)考核情況、工作量、標(biāo)注任務(wù)、參考的所有受檢者臨床信息(如病理檢測(cè)結(jié)果)。

標(biāo)注與質(zhì)控流程建議提供業(yè)務(wù)架構(gòu)、過(guò)程組織（任務(wù)生成、任務(wù)分配、任務(wù)實(shí)施、質(zhì)量控制、驗(yàn)收準(zhǔn)則及驗(yàn)收?qǐng)?bào)告。其中業(yè)務(wù)架構(gòu)宜采用流程圖介紹單張圖片的標(biāo)注、審核、仲裁過(guò)程。

如標(biāo)注工具、標(biāo)注平臺(tái)使用人工智能算法進(jìn)行輔助標(biāo)注，需提交標(biāo)注工具、標(biāo)注平臺(tái)算法性能研究資料。

4.3.4數(shù)據(jù)集構(gòu)建

依據(jù)《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》指南明確訓(xùn)練集、調(diào)優(yōu)集、測(cè)試集的劃分方法、劃分依據(jù)、數(shù)據(jù)分配比例。

提供查重驗(yàn)證結(jié)果，以證實(shí)訓(xùn)練集、調(diào)優(yōu)集、測(cè)試集的樣本兩兩無(wú)交集。

明確數(shù)據(jù)擴(kuò)增需明確擴(kuò)增的對(duì)象、范圍、方式（離線、在線）、方法（如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、鏡像、平移、縮放、濾波、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等）、倍數(shù)、在線數(shù)據(jù)擴(kuò)增記錄。

提供擴(kuò)增數(shù)據(jù)庫(kù)與標(biāo)注數(shù)據(jù)庫(kù)樣本量、樣本分布（注明擴(kuò)增倍數(shù)）對(duì)比表，以證實(shí)擴(kuò)增數(shù)據(jù)庫(kù)樣本量的充分性以及樣本分布的合理性。

提供采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擴(kuò)增的算法基本信息以及算法選用依據(jù)資料。

4.4算法訓(xùn)練

   算法訓(xùn)練需明確訓(xùn)練過(guò)程所采用的優(yōu)化器及其相關(guān)參數(shù)，如Adam，SGD；在算法訓(xùn)練階段，需明確驗(yàn)證集的劃分方式，如留出法，交叉驗(yàn)證法； 需明確訓(xùn)練目標(biāo)，即判斷何時(shí)停止訓(xùn)練，如設(shè)定最大的訓(xùn)練epoch數(shù)目，依據(jù)損失函數(shù)判斷損失穩(wěn)定且不繼續(xù)下降，根據(jù)訓(xùn)練epoch數(shù)量-評(píng)估指標(biāo)曲線判斷評(píng)估指標(biāo)不繼續(xù)提升等。當(dāng)訓(xùn)練停止后，明確訓(xùn)練模型最佳epoch的選擇方法，如在留出法中，根據(jù)留出部分的驗(yàn)證集選取評(píng)價(jià)指標(biāo)最優(yōu)的epoch；在交叉驗(yàn)證法中，計(jì)算多次隨機(jī)劃分驗(yàn)證集的評(píng)價(jià)指標(biāo)平均值，選擇最優(yōu)的epoch。同時(shí)，結(jié)合臨床需求（如靈敏度、精準(zhǔn)度），明確算法出廠閾值的選擇與方法，并論證訓(xùn)練所得模型是否滿足產(chǎn)品既定目標(biāo)。算法出廠閾值的選擇需提供制定依據(jù)。

算法訓(xùn)練階段需結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)量-評(píng)估指標(biāo)曲線驗(yàn)證算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的充分性，常用的方式有以最小訓(xùn)練數(shù)據(jù)量為基礎(chǔ)，逐步增加數(shù)據(jù)量。對(duì)于不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，計(jì)算對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為單一標(biāo)量時(shí)（如靈敏度），訓(xùn)練數(shù)據(jù)量-評(píng)估指標(biāo)曲線的x軸為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本量（如CT序列個(gè)數(shù)），y軸為在使用特定訓(xùn)練量時(shí)，算法在測(cè)試集的評(píng)價(jià)指標(biāo)。結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)量-評(píng)估指標(biāo)曲線，判斷當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量有限時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)是否隨數(shù)據(jù)量的增加而增加，并在數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度后，評(píng)價(jià)指標(biāo)趨于平穩(wěn)。當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為曲線時(shí)，可考慮根據(jù)不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，繪制對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)曲線，判斷曲線下面積（AUC）是否先隨數(shù)據(jù)量的增加而增加，最后當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度后趨于平穩(wěn)。以fROC曲線為例，在評(píng)估訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的充分性時(shí)，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量有限時(shí)，fROC曲線下面積需隨數(shù)據(jù)量增加而增加，fROC曲線逐步逼近坐標(biāo)左上角；當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度后，fROC曲線下面積慢慢趨于穩(wěn)定。

若訓(xùn)練過(guò)程中采用了數(shù)據(jù)擴(kuò)增的方式，需明確擴(kuò)增方式，如離線數(shù)據(jù)擴(kuò)增，在線數(shù)據(jù)擴(kuò)增。同時(shí)，需明確數(shù)據(jù)擴(kuò)增的方法以及相應(yīng)的參數(shù)設(shè)置，如圖像平移，旋轉(zhuǎn)，縮放，彈性形變等。若訓(xùn)練過(guò)程未采用數(shù)據(jù)擴(kuò)增，需論證未進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增的理由，或者通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)（數(shù)據(jù)擴(kuò)增 vs 未數(shù)據(jù)擴(kuò)增）來(lái)論證合理性。

4.5算法驗(yàn)證與確認(rèn)

明確算法任務(wù)，明確不同任務(wù)的算法評(píng)價(jià)指標(biāo)的閾值及確定依據(jù)。明確算法標(biāo)記目標(biāo)與參考標(biāo)準(zhǔn)的匹配方式和匹配閾值。明確病例水平和結(jié)節(jié)水平計(jì)算方法及定義一個(gè)結(jié)節(jié)的處理方法及病例陽(yáng)性的方法。區(qū)分算法任務(wù)制定具體測(cè)試方法和結(jié)果計(jì)算方法。建議參考《人工智能醫(yī)療器械 肺部影像輔助分析軟件 算法性能測(cè)試方法》。

4.5.1檢出算法性能評(píng)估

基于算法的出廠閾值，明確算法在訓(xùn)練集，調(diào)優(yōu)集和測(cè)試集的假陰性（召回率）與假陽(yáng)性（精確度），通過(guò)比較三個(gè)數(shù)據(jù)集的性能來(lái)評(píng)估算法的泛化性。

若在訓(xùn)練過(guò)程中使用數(shù)據(jù)擴(kuò)增，需在調(diào)優(yōu)集上比較使用與不使用數(shù)據(jù)擴(kuò)增對(duì)肺結(jié)節(jié)檢出性能的影響。

對(duì)于肺結(jié)節(jié)檢出算法，需分層統(tǒng)計(jì)算法對(duì)于不同大小和不同密度的肺結(jié)節(jié)的檢出效能，可以通過(guò)fROC曲線，召回率以及精確度等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)，同時(shí)結(jié)合臨床需求論述結(jié)果的合理性。在肺結(jié)節(jié)大小的維度，可將肺結(jié)節(jié)分為4-5mm,5-8mm以及8-10mm來(lái)進(jìn)行分層統(tǒng)計(jì)，一般而言，肺結(jié)節(jié)尺寸越大，檢出的難度越低。在肺結(jié)節(jié)密度維度，需明確是二分類還是多分類，需明確密度類型及制定依據(jù)，進(jìn)行密度類型的分層統(tǒng)計(jì)。

除此之外，還需考慮性別、年齡、設(shè)備廠家、重建方式、層厚/層間距、管電流、管電壓等參數(shù)對(duì)肺結(jié)節(jié)檢出算法效能的影響。需明確設(shè)備廠家，且必須符合DICOM 3.0協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；管電壓考慮70-140 kV，管電流考慮10-400 mA；層厚與層間距需不超過(guò)5mm，在分層統(tǒng)計(jì)中可以考慮將層厚與層間距歸為兩大類0.625-1.250mm和1.25-5mm，前者為“胸部CT肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)集構(gòu)建及質(zhì)量控制專家共識(shí)”推薦的肺結(jié)節(jié)診斷層厚的范圍；重建方式需考慮常見的肺算法與標(biāo)準(zhǔn)算法（軟組織算法）。

在亞組的分層統(tǒng)計(jì)中，肺結(jié)節(jié)檢出效能需在不同因素下均能取得較好性能。若在某些影響因素下，肺結(jié)節(jié)檢出效能存在差異，需進(jìn)行合理地論證，并在說(shuō)明書給出使用限制。

需提供算法性能測(cè)試報(bào)告，至少包括軟件環(huán)境、硬件環(huán)境、測(cè)試平臺(tái)描述（如適用）、測(cè)試集描述、算法性能指標(biāo)的符合性分析（性能指標(biāo)的定義、測(cè)試通過(guò)準(zhǔn)則、統(tǒng)計(jì)分析）、算法錯(cuò)誤統(tǒng)計(jì)。需包括算法性能及算法質(zhì)量特性、隨訪功能測(cè)試結(jié)果。

4.6 算法性能綜合分析

結(jié)合算法訓(xùn)練、算法性能評(píng)估、臨床評(píng)價(jià)等結(jié)果開展算法性能綜合評(píng)價(jià)，針對(duì)訓(xùn)練樣本量和測(cè)試樣本量過(guò)少、測(cè)試結(jié)果明顯低于算法設(shè)計(jì)目標(biāo)、算法性能變異度過(guò)大等情況，對(duì)產(chǎn)品的適用范圍、使用場(chǎng)景、核心功能進(jìn)行必要限制。

5．用戶培訓(xùn)方案

對(duì)于軟件安全性級(jí)別為嚴(yán)重級(jí)別的產(chǎn)品，原則上需單獨(dú)提供一份用戶培訓(xùn)方案，包括用戶培訓(xùn)的計(jì)劃、材料、方式、師資等。

用戶培訓(xùn)需關(guān)注以下內(nèi)容：預(yù)期用戶要求，如工作年限或執(zhí)業(yè)資格；醫(yī)生必須對(duì)軟件結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)，軟件只用于輔助檢測(cè)，不能替代醫(yī)生。CT圖像要求，如嚴(yán)重呼吸、金屬偽影或有掃描質(zhì)量問(wèn)題的CT影像慎用；基于臨床試驗(yàn)驗(yàn)證，不宜使用該軟件的疾病；

（四）產(chǎn)品說(shuō)明書和標(biāo)簽樣稿

說(shuō)明書、標(biāo)簽和包裝標(biāo)識(shí)需符合《醫(yī)療器械說(shuō)明書和標(biāo)簽管理規(guī)定》（國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局令第6號(hào)）和《醫(yī)療器械軟件技術(shù)審查指導(dǎo)原則》、《醫(yī)療器械網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)審查指導(dǎo)原則》、《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定。

說(shuō)明書內(nèi)容需重點(diǎn)關(guān)注：

1.用戶說(shuō)明

對(duì)預(yù)期用戶和推薦用戶培訓(xùn)的詳細(xì)說(shuō)明。如，預(yù)期用戶工作年限或執(zhí)業(yè)資格要求，且需經(jīng)培訓(xùn)合格。

2.使用限制

若產(chǎn)品采用人工智能黑盒算法，需根據(jù)算法影響因素分析報(bào)告，在說(shuō)明書中明確產(chǎn)品使用限制和必要警示提示信息。

示例：不應(yīng)僅僅依靠本器械所標(biāo)識(shí)的輸出，應(yīng)由專業(yè)醫(yī)師對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋。

已發(fā)現(xiàn)該器械對(duì)于XX的受檢者無(wú)效。具有這種疾病/病癥/異常的受檢者不應(yīng)使用該器械。

對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)與臨床試驗(yàn)的算法性能評(píng)估結(jié)果不佳，數(shù)據(jù)量偏少的，此類受檢者使用該器械，應(yīng)由專業(yè)醫(yī)師結(jié)合受檢者的病史、癥狀、體征、其他檢查結(jié)果情況綜合給出最終的肺結(jié)節(jié)檢出結(jié)論，核實(shí)是否需要進(jìn)行一步診療的決策，并對(duì)臨床診斷結(jié)果負(fù)責(zé)。

3.注意事項(xiàng)

測(cè)量準(zhǔn)確性（如圖像長(zhǎng)度、CT值平均值、最大值、最小值、面積值、體積、密度、位置坐標(biāo)）、測(cè)量功能警示信息，如體積測(cè)量是基于體素個(gè)數(shù)的圖形學(xué)測(cè)量，并不能完全反映人體真實(shí)的體積，測(cè)量體積僅供醫(yī)生參考。

CT影像質(zhì)量要求，如嚴(yán)重呼吸、金屬偽影或有掃描質(zhì)量問(wèn)題的CT影像慎用；圖像序列未完整包含肺臟全部組織的圖像數(shù)據(jù)禁用。

醫(yī)生必須對(duì)軟件結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)，軟件只用于輔助檢測(cè)，不能替代醫(yī)生。原始的AI結(jié)果應(yīng)保留，確保軟件結(jié)果的可追溯性與可責(zé)性。

4.預(yù)防措施

需明確與器械使用相關(guān)的不良事件，并提供緩解措施建議。不良事件討論需至少包括對(duì)假陽(yáng)性事件和假陰性事件的不良事件的討論。

5.器械描述

需提供以下內(nèi)容：

-算法設(shè)計(jì)和功能的概述，如有特殊聲明，如用于繼發(fā)性結(jié)節(jié)或更小結(jié)節(jié)檢測(cè)，可以特別說(shuō)明。

-培訓(xùn)范例和培訓(xùn)或開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)的概述

-研發(fā)和調(diào)整算法中所用的受檢者數(shù)據(jù)的參考標(biāo)準(zhǔn)的描述

-與本器械兼容的采集技術(shù)

-適當(dāng)顯示器械標(biāo)記的要求

6.軟件

需明確軟件發(fā)布版本、提供網(wǎng)絡(luò)安全說(shuō)明和使用指導(dǎo)，明確用戶訪問(wèn)控制機(jī)制、電子接口（含網(wǎng)絡(luò)接口、電子數(shù)據(jù)交換接口）及其數(shù)據(jù)類型和技術(shù)特征、網(wǎng)絡(luò)安全特征配置、數(shù)據(jù)備份與災(zāi)難恢復(fù)、運(yùn)行環(huán)境（含硬件配置、外部軟件環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，若適用）、安全軟件兼容性列表（若適用）、外部軟件環(huán)境與安全軟件更新（若適用）、現(xiàn)成軟件清單（SBOM，若適用）等要求。

7.產(chǎn)品接口和聯(lián)合使用設(shè)備

需明確對(duì)配合使用的圖像工作站和PACS適當(dāng)顯示器械標(biāo)記的要求。

需明確CT設(shè)備兼容性與掃描參數(shù)要求（如層厚、排數(shù)）、

8.算法訓(xùn)練總結(jié)

訓(xùn)練集基本信息、訓(xùn)練指標(biāo)與結(jié)果

9.算法性能評(píng)估總結(jié)

-算法輸入與輸出

-測(cè)試集基本信息

-用于確定器械標(biāo)記的每個(gè)區(qū)域的性質(zhì)的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

-每個(gè)可用器械操作點(diǎn)的總體敏感度和假陽(yáng)性率指標(biāo)

-分層分析（如，根據(jù)病變大小、病變類型、采集參數(shù)、成像或數(shù)據(jù)特征）

-獨(dú)立FROC性能（如適用），需和操作特性曲線一起說(shuō)明。

-測(cè)試結(jié)果

10.臨床試驗(yàn)總結(jié)

需包括臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本類型、研究對(duì)象（受試者及閱片者情況）、評(píng)價(jià)指標(biāo)，金標(biāo)準(zhǔn)、對(duì)收集臨床信息方法的描述、統(tǒng)計(jì)方法描述、樣本量，臨床試驗(yàn)結(jié)果（含各結(jié)節(jié)尺寸、密度影、閱片者亞組情況）。

11.公開數(shù)據(jù)庫(kù)及測(cè)試結(jié)果（如有）

12.第三方測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)庫(kù)及測(cè)試結(jié)果（如有）

13.決策指標(biāo)定義（或提供決策指標(biāo)定義所依據(jù)的臨床指南、專家共識(shí)等參考文獻(xiàn)）等信息。

三、參考文獻(xiàn)

[1]國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局. 醫(yī)療器械注冊(cè)與備案管理辦法（市場(chǎng)監(jiān)管總局令第47號(hào)），2021.8

[2]原國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局. 醫(yī)療器械說(shuō)明書和標(biāo)簽管理規(guī)定（總局令第6號(hào)），2014.7

[3]國(guó)家藥品監(jiān)督管理局. 醫(yī)療器械注冊(cè)申報(bào)資料要求和批準(zhǔn)證明文件格式（2021年第121號(hào)），2021.9

[4]國(guó)家藥品監(jiān)督管理局. 醫(yī)療器械通用名稱命名指導(dǎo)原則（2019年第99號(hào)通告），2019.12

[5]國(guó)家藥品監(jiān)督管理局. 醫(yī)療器械安全和性能基本原則（2020年第18號(hào)通告），2020.3

[6]原國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局.醫(yī)療器械產(chǎn)品技術(shù)要求編寫指導(dǎo)原則（2014年第9號(hào)通告），2014.5

[7]國(guó)家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心. 醫(yī)療器械軟件技術(shù)審查指導(dǎo)原則（第二版）（征求意見稿），2020.6

[8] 國(guó)家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心. 醫(yī)療器械網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)審查指導(dǎo)原則（第二版）（征求意見稿），2020.9

[9]原國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局. 移動(dòng)醫(yī)療器械注冊(cè)技術(shù)審查指導(dǎo)原則（2017年第222號(hào)通告），2017.12

[10]國(guó)家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心. 深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審評(píng)要點(diǎn)（2019年第7號(hào)通告），2019.7

[11] 國(guó)家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心. 肺炎CT影像輔助分診與評(píng)估軟件審評(píng)要點(diǎn)（試行）（2020年第8號(hào)通告），2020.3

[12]國(guó)家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心. 人工智能醫(yī)療器械審查指導(dǎo)原則（征求意見稿），2021.6

[13]國(guó)家藥品監(jiān)督管理局. 醫(yī)療器械生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范附錄獨(dú)立軟件（2019年第43號(hào)通告），2019.7

[14] 國(guó)家藥品監(jiān)督管理局. 醫(yī)療器械生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范獨(dú)立軟件現(xiàn)場(chǎng)檢查指導(dǎo)原則（藥監(jiān)綜械管〔2020〕57號(hào)），2020.5

[15] 國(guó)家藥品監(jiān)督管理局. 人工智能類醫(yī)用軟件產(chǎn)品分類界定指導(dǎo)原則（2021年第47號(hào)）），2021.7

[16] 國(guó)家藥品監(jiān)督管理局標(biāo)準(zhǔn)管理中心. 輔助決策類醫(yī)用軟件產(chǎn)品分類界定指導(dǎo)原則（征求意見稿），2021.6

    [17] 國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì). 人工智能輔助診斷技術(shù)管理規(guī)范（國(guó)衛(wèi)辦醫(yī)發(fā)〔2017〕7號(hào)），2017.2

    [18]國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì). 人工智能輔助治療技術(shù)管理規(guī)范（國(guó)衛(wèi)辦醫(yī)發(fā)〔2017〕7號(hào)），2017.2

[19]YY/T 0287-2017 醫(yī)療器械 質(zhì)量管理體系 用于法規(guī)的要求[S]

[20] YY/T 0316-2016 醫(yī)療器械 風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)醫(yī)療器械的應(yīng)用[S]

[21] YY/T 0664-2020 醫(yī)療器械軟件 軟件生存周期過(guò)程[S]

[22] YY/T 1406.1-2016 醫(yī)療器械軟件 第1部分：YY/T 0316應(yīng)用于醫(yī)療器械軟件的指南[S]

[23]GB/T 25000.10-2016 系統(tǒng)與軟件工程 系統(tǒng)與軟件質(zhì)量要求與評(píng)價(jià)（SQuaRE）系統(tǒng)與軟件質(zhì)量模型[S]

[24]GB/T 39725-2020 信息安全技術(shù)  健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全指南 [S]

[25]YY/T 1833.1人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求和評(píng)價(jià) 第1部分：術(shù)語(yǔ)（報(bào)批稿） [S]

[26] YY/T 1833.2人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求和評(píng)價(jià) 第2部分：數(shù)據(jù)集通用要求（報(bào)批稿） [S]

    [27]YY/T 1833.3人工智能醫(yī)療器械 質(zhì)量要求和評(píng)價(jià) 第3部分：數(shù)據(jù)標(biāo)注通用要求（報(bào)批稿） [S]

[28] YY/T 人工智能醫(yī)療器械 肺部影像輔助分析軟件 算法性能測(cè)試方法（報(bào)批稿） [S]

[29 ]AIMDICP-WG6-2020-002 基于胸部CT的肺結(jié)節(jié)影像輔助決策產(chǎn)品性能指標(biāo)和測(cè)試方法 [S]

[30] AIMDICP-WG12-2021-001 醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)名詞（草稿） [S]

[31] FDA. Computer-Assisted Detection Devices Applied to Radiology Images and Radiology Device Data, 2012.7

[32] FDA. Considerations for Computer-Assisted Detection Devices Applied to Radiology Images and Radiology Device Data, 2012.7

[33] FDA. Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) - Based Software as a Medical Device (SaMD) Draft, 2019.5

[34] FDA. Artificial Intelligence and Machine Learning(AI/ ML) Software as a Medical Device(SaMD) Action Plan, 2021.1

[38] 胸部CT肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)集構(gòu)建及質(zhì)量控制專家共識(shí)[J].中華放射學(xué)雜志,2021,55(02):104-110.