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近年來(lái)，AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用持續(xù)深化，從分子生成、工藝設(shè)計(jì)，到臨床開(kāi)發(fā)、上市后評(píng)價(jià)，AI技術(shù)正逐步嵌入藥品全生命周期的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但伴隨技術(shù)落地，一個(gè)核心問(wèn)題愈發(fā)凸顯：當(dāng)AI產(chǎn)出用于支撐藥物研發(fā)、生產(chǎn)、上市后監(jiān)測(cè)等關(guān)鍵決策時(shí)，這些產(chǎn)出能否以可追溯、可復(fù)核、可治理的方式，融入既有的藥品注冊(cè)審評(píng)與質(zhì)量管理體系。這并非附加要求，而是AI從“展示性應(yīng)用”走向“監(jiān)管可接受證據(jù)”的關(guān)鍵門(mén)檻。

在此背景下，歐美藥品監(jiān)管機(jī)構(gòu)加速協(xié)同，相繼出臺(tái)了一系列指導(dǎo)文件，逐步形成了一套統(tǒng)一的監(jiān)管邏輯與實(shí)踐框架，這也為我國(guó)藥企開(kāi)展國(guó)際化申報(bào)、構(gòu)建體系化AI治理能力提供了可參考的路徑。

監(jiān)管共識(shí)形成

今年1月，美國(guó)食品藥品管理局（FDA）和歐洲藥品管理局（EMA）聯(lián)合發(fā)布《Guiding Principles of Good AI Practicein Drug Development》（《藥物開(kāi)發(fā)中人工智能良好實(shí)踐指導(dǎo)原則》，以下簡(jiǎn)稱(chēng)指導(dǎo)原則），確立了貫穿藥物全生命周期的10項(xiàng)核心原則，為企業(yè)在藥物研發(fā)、生產(chǎn)、上市后監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景中應(yīng)用AI技術(shù)提供指導(dǎo)。EMA在相關(guān)公告中明確，指導(dǎo)原則將為后續(xù)更具體、更細(xì)化的監(jiān)管指南提供重要支撐。

要精準(zhǔn)理解指導(dǎo)原則，需將其置于同一政策脈絡(luò)下的兩份文件中統(tǒng)籌把握。

2024年9月，EMA發(fā)布《Reflection paper on the use of Artificial Intelligence (AI) in the medicinal product lifecycle》（《藥品生命周期中使用人工智能（AI）的反思文件》，以下簡(jiǎn)稱(chēng)反思文件），首先明確了AI/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用是否屬于EMA及歐盟成員國(guó)藥品監(jiān)管機(jī)構(gòu)的職責(zé)范疇，監(jiān)管審查力度將以此為直接依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，反思文件圍繞數(shù)據(jù)偏倚與代表性、模型透明性、驗(yàn)證與變更控制、倫理與法律合規(guī)、監(jiān)管溝通等關(guān)鍵議題展開(kāi)深入探討，為企業(yè)明晰監(jiān)管審查重點(diǎn)、優(yōu)化與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的溝通路徑提供了框架。

2025年1月，美國(guó)FDA發(fā)布AI指南草案《Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products》（《使用人工智能支持藥品和生物制品監(jiān)管決策的考量》），進(jìn)一步將監(jiān)管要求落地為可操作的可信度證明路徑。FDA指出，該指南草案面向使用AI生成信息或數(shù)據(jù)，用于支持藥品與生物制品安全性、有效性及質(zhì)量相關(guān)的監(jiān)管決策，不涵蓋僅用于藥物發(fā)現(xiàn)或單純提升運(yùn)營(yíng)效率、不直接影響患者安全與研究結(jié)果可靠性的AI應(yīng)用情形。該指南草案提出“基于風(fēng)險(xiǎn)的可信度評(píng)估框架”，用于在明確使用情境下，建立與評(píng)價(jià)AI模型的可信度。這里的“可信”，指的是驗(yàn)證模型輸出是否足以支撐對(duì)應(yīng)決策，并通過(guò)合理的驗(yàn)證、文檔留存與持續(xù)監(jiān)測(cè)，滿(mǎn)足監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)可靠性與可審計(jì)性的要求。

綜上可見(jiàn)，歐美監(jiān)管口徑已形成層次清晰的體系架構(gòu)：指導(dǎo)原則確立統(tǒng)一的基本要求，EMA反思文件系統(tǒng)化呈現(xiàn)監(jiān)管關(guān)注點(diǎn)與風(fēng)險(xiǎn)討論框架，F(xiàn)DA指南草案則提供以使用情境為核心的可信度評(píng)估與證據(jù)組織方法。三者共同指向同一核心邏輯：對(duì)AI制藥的監(jiān)管不以“模型是否先進(jìn)”為中心，而是聚焦AI輸出如何進(jìn)入證據(jù)鏈、如何開(kāi)展驗(yàn)證與治理。

合規(guī)實(shí)踐轉(zhuǎn)向

歐美協(xié)同構(gòu)建的AI監(jiān)管框架，為我國(guó)創(chuàng)新藥企業(yè)開(kāi)展國(guó)際化申報(bào)、搭建合規(guī)AI應(yīng)用體系提供了重要參考。未來(lái)企業(yè)與歐美藥品監(jiān)管機(jī)構(gòu)溝通時(shí)，將擁有統(tǒng)一的“監(jiān)管語(yǔ)言”，溝通焦點(diǎn)也將聚焦于證據(jù)鏈的可治理性，以及明確使用情境下的可信度證明。

在藥物研發(fā)領(lǐng)域，明確使用情境的引入，將重塑企業(yè)對(duì)AI價(jià)值的定位與構(gòu)建證據(jù)體系的整體思路。歐美系列監(jiān)管文件釋放出明確信號(hào)：AI應(yīng)用越接近影響藥品安全性、有效性及關(guān)鍵開(kāi)發(fā)決策的核心環(huán)節(jié)，越需要清晰界定其使用情境（或用于支持哪一類(lèi)判斷），并匹配與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)相符的驗(yàn)證、監(jiān)測(cè)及文檔證據(jù)。若企業(yè)僅圍繞模型區(qū)分能力、參數(shù)規(guī)模等技術(shù)指標(biāo)展開(kāi)說(shuō)明，極易在審評(píng)溝通中被追問(wèn)更關(guān)鍵的問(wèn)題，比如模型輸出具體支撐哪個(gè)決策環(huán)節(jié)、適用邊界如何、潛在誤差可能引發(fā)的后果，以及對(duì)應(yīng)的驗(yàn)證與持續(xù)監(jiān)測(cè)策略等。

在生產(chǎn)制造與藥物警戒領(lǐng)域，監(jiān)管關(guān)注點(diǎn)更集中于藥品全生命周期管理與變更控制。在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，AI可用于工藝監(jiān)控、偏差識(shí)別、放行輔助判斷與持續(xù)工藝驗(yàn)證等場(chǎng)景；在藥物警戒方面，AI可用于信號(hào)檢測(cè)、病例處理分流與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估輔助。EMA反思文件強(qiáng)調(diào)監(jiān)管審查強(qiáng)度與職責(zé)范圍相關(guān)，并重點(diǎn)探討驗(yàn)證與變更控制等議題，這也提示企業(yè)，在高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)，需將模型性能隨時(shí)間變化的風(fēng)險(xiǎn)納入體系化管理，通過(guò)持續(xù)監(jiān)控、回歸驗(yàn)證與變更控制，保障模型在明確使用情境下持續(xù)滿(mǎn)足預(yù)期的可信度要求。

治理體系構(gòu)建

當(dāng)前，我國(guó)藥企的核心任務(wù)，是將歐美形成的監(jiān)管共識(shí)，轉(zhuǎn)化為適配自身發(fā)展、可落地、可審計(jì)、可持續(xù)運(yùn)行的AI治理體系，具體可從六個(gè)方面推進(jìn)。

一是構(gòu)建可審計(jì)的AI證據(jù)鏈。將模型輸出視為進(jìn)入研發(fā)與質(zhì)量決策流程的“數(shù)據(jù)來(lái)源”，在質(zhì)量體系中建立全流程追溯機(jī)制，涵蓋數(shù)據(jù)版本、特征工程/預(yù)處理、標(biāo)簽與人工規(guī)則、訓(xùn)練與推理配置、模型版本與閾值設(shè)定，以及輸出結(jié)果接入決策節(jié)點(diǎn)的完整路徑。實(shí)踐中，可從模型訓(xùn)練與上線環(huán)節(jié)入手，實(shí)施日志化、版本化管理，確保未來(lái)在審評(píng)或核查場(chǎng)景下，能夠完整復(fù)原數(shù)據(jù)來(lái)源、處理流程、判斷主體及結(jié)論形成邏輯。

二是細(xì)化并明確AI使用情境。對(duì)內(nèi)管理與對(duì)外溝通需統(tǒng)一回應(yīng)一組問(wèn)題：模型支撐的具體決策是什么，輸出將用于哪一步判斷；其功能邊界與適用限制；是否需要人機(jī)協(xié)同完成最終判斷；哪些輸入變化會(huì)觸發(fā)失效或再驗(yàn)證。相較于單純展示性能指標(biāo)，清晰界定使用情境更能幫助監(jiān)管方與合作方快速識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，明確所需補(bǔ)充的證據(jù)。

三是匹配驗(yàn)證與監(jiān)督策略。驗(yàn)證強(qiáng)度需與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)掛鉤，風(fēng)險(xiǎn)既取決于模型在業(yè)務(wù)流程中的影響程度，也關(guān)聯(lián)決策后果。針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用，需實(shí)施嚴(yán)格的前瞻性測(cè)試與性能度量，設(shè)定明確的性能閾值與失效應(yīng)急預(yù)案，上線后開(kāi)展定期監(jiān)測(cè)與回歸驗(yàn)證。在生產(chǎn)放行、偏差識(shí)別等場(chǎng)景，需將模型更新與閾值調(diào)整納入現(xiàn)有變更控制程序。可優(yōu)先為關(guān)鍵模型建立“性能漂移監(jiān)測(cè)計(jì)劃”，提前固化觸發(fā)條件、復(fù)驗(yàn)證路徑與升級(jí)匯報(bào)機(jī)制。

四是強(qiáng)化數(shù)據(jù)代表性與偏倚控制。數(shù)據(jù)治理需從追求規(guī)模與效率，轉(zhuǎn)向可審計(jì)的代表性與偏倚管理，驗(yàn)證訓(xùn)練與測(cè)試數(shù)據(jù)是否覆蓋多樣性的目標(biāo)人群及應(yīng)用場(chǎng)景，確保模型在性別、年齡、遺傳背景、臨床分層等關(guān)鍵子群中性能一致。針對(duì)真實(shí)世界數(shù)據(jù)，還需同步建立覆蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量、一致性、使用授權(quán)與合規(guī)鏈條的審計(jì)記錄，以滿(mǎn)足跨境合作與境外申報(bào)的合規(guī)要求。

五是建立跨學(xué)科協(xié)作與責(zé)任邊界。AI應(yīng)用落地不能僅依賴(lài)算法團(tuán)隊(duì)，需整合研發(fā)、臨床、法規(guī)、質(zhì)量、藥物警戒、隱私倫理等多領(lǐng)域人員，共同界定使用情境、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與證據(jù)要求；同時(shí)，明確責(zé)任分工與升級(jí)機(jī)制，厘清輸出結(jié)果、放行決策、持續(xù)監(jiān)測(cè)的責(zé)任主體，構(gòu)建可執(zhí)行的治理結(jié)構(gòu)。

六是推進(jìn)前置化、持續(xù)性監(jiān)管溝通。針對(duì)擬納入關(guān)鍵決策鏈的AI應(yīng)用，盡早與監(jiān)管機(jī)構(gòu)溝通可有效減少后期返工。溝通材料應(yīng)聚焦使用情境、風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)、可信度評(píng)估計(jì)劃、驗(yàn)證與監(jiān)測(cè)安排，明確材料提交的時(shí)機(jī)與顆粒度。

AI技術(shù)對(duì)于制藥行業(yè)的真正價(jià)值，并非技術(shù)概念的前沿性，而是能否以合規(guī)、可信、可控的方式融入藥品證據(jù)鏈。當(dāng)全球藥品監(jiān)管機(jī)構(gòu)以“風(fēng)險(xiǎn)為本”“使用情境”“全生命周期管理”為核心關(guān)鍵詞來(lái)組織政策語(yǔ)言時(shí)，中國(guó)藥企的核心競(jìng)爭(zhēng)力也將更多體現(xiàn)在體系化治理能力與可審計(jì)證據(jù)組織能力上。唯有建立適配全球監(jiān)管的AI質(zhì)量管理體系，才能真正讓AI成為驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的可靠動(dòng)力。［作者為泓惠醫(yī)藥科技（北京）有限責(zé)任公司首席科學(xué)家］

(責(zé)任編輯：劉思慧)