摘 要

目的：概述主動監(jiān)測模式在醫(yī)療器械上市后監(jiān)測中的應用進展，提出基于“深度監(jiān)測”范式構(gòu)建醫(yī)療器械主動監(jiān)測體系的方法學建議。方法：檢索全球醫(yī)療器械主動監(jiān)測相關文件及文獻，梳理醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的發(fā)展，總結(jié)主動監(jiān)測的現(xiàn)狀、特點及技術手段，提出“深度監(jiān)測”的新范式。結(jié)果：在自發(fā)報告模式的基礎上，各國和地區(qū)逐步探索建立主動監(jiān)測模式，主動監(jiān)測模式在一定程度上可彌補自發(fā)報告模式存在漏報和遲報的局限性?；?ldquo;深度監(jiān)測”范式，構(gòu)建一個涵蓋多層次、多維度、全覆蓋的多源數(shù)據(jù)主動監(jiān)測體系，有望更有效、及時地識別并確認醫(yī)療器械不良事件。結(jié)論：建議基于“深度監(jiān)測”范式構(gòu)建醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測體系，探索多源數(shù)據(jù)聯(lián)動的醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測和安全性評價。

關 鍵 詞

醫(yī)療器械；上市后監(jiān)測；主動監(jiān)測；深度監(jiān)測；大數(shù)據(jù)

醫(yī)療器械的廣泛應用顯著改善了重大疾病的治療效果，但也面臨發(fā)生不良事件的風險。醫(yī)療器械上市后監(jiān)測作為評價安全性的重要手段，通過收集和分析已上市的醫(yī)療器械在實際診療中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可彌補上市前研究普遍存在的隨訪時間短、樣本量較小導致難以發(fā)現(xiàn)罕見不良事件等局限性[1]。考慮到醫(yī)療器械種類繁多、結(jié)構(gòu)復雜，并且使用過程中受到術者與患者兩方面影響等特殊性，醫(yī)療器械上市后監(jiān)測面臨重要挑戰(zhàn)[2]。傳統(tǒng)的上市后監(jiān)測通常依賴于自發(fā)報告的監(jiān)測模式， 即醫(yī)療機構(gòu)、患者或醫(yī)療器械制造商自愿將相關不良事件報告至監(jiān)管機構(gòu)， 容易導致遲報、漏報及信息失真等問題[3]。相比之下， 主動監(jiān)測（active surveillance） 通過主動獲取、系統(tǒng)分析大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)中醫(yī)療器械使用的相關信息，監(jiān)測捕獲醫(yī)療器械使用過程中的安全信號， 從而評估醫(yī)療器械的安全性， 具有連續(xù)性收集數(shù)據(jù)、覆蓋范圍廣等特點，在醫(yī)療器械上市后監(jiān)測中預期能夠發(fā)揮關鍵作用[4]。本文將根據(jù)醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的復雜特點， 分析其模式演變的核心要素， 梳理主動監(jiān)測在醫(yī)療器械上市后監(jiān)測中的應用進展。

01醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的模式演變

近年來，藥械上市后監(jiān)測體系發(fā)展迅速。相較于主要通過化學或生物作用發(fā)揮療效的藥品，醫(yī)療器械多依賴物理作用實現(xiàn)診斷和治療目的，其安全性和有效性不僅與產(chǎn)品本身的設計和制造質(zhì)量有關，還與醫(yī)療器械類型以及術者操作技巧等因素密切相關。因此，探索符合醫(yī)療器械特點的上市后主動監(jiān)測模式，是完善我國醫(yī)療器械全生命周期監(jiān)管體系的重要方向。

1.1 醫(yī)療器械監(jiān)測的復雜性突出了科學監(jiān)管的迫切需求

醫(yī)療器械涵蓋了一次性使用醫(yī)療器械（如注射器）、體外診斷試劑、長期植入式醫(yī)療器械（如心臟起搏器、人工髖關節(jié)）等多種類型，應用場景廣泛，功能特性各異，難以建立統(tǒng)一的通用監(jiān)測標準。例如，長期植入式醫(yī)療器械的監(jiān)測重點在于植入后可能出現(xiàn)的排異反應等，而非植入式醫(yī)療器械則主要關注其功能的有效性與穩(wěn)定性[5-6]。由于醫(yī)療器械上市后的監(jiān)測報告范圍廣泛、類別眾多，傳統(tǒng)的藥品不良事件主動監(jiān)測體系難以直接適配醫(yī)療器械，除通用監(jiān)測指標外，還需根據(jù)不同醫(yī)療器械的特點設置相應的特異性指標。

同時，醫(yī)療器械的安全性還高度依賴于術者的操作技巧[7]，因此需要考慮與操作相關的不良事件。此外，相較于藥品代謝的化學穩(wěn)定性，醫(yī)療器械的性能可能因使用頻率或環(huán)境條件而變化，安全風險隨時間推移而逐漸顯現(xiàn)[8]，因此，醫(yī)療器械的上市后監(jiān)測通常需要更長的隨訪周期，這也進一步增加了監(jiān)測的復雜性，進而突出了對科學監(jiān)管的迫切需求。

1.2 現(xiàn)有法規(guī)與國際協(xié)調(diào)框架對上市后監(jiān)測的基本要求

鑒于醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的復雜性，明確監(jiān)測的內(nèi)容與模式是實現(xiàn)科學監(jiān)管的關鍵環(huán)節(jié)，相關法規(guī)為這一過程提供了制度保障與實踐指導，并對上市后監(jiān)測的目標、內(nèi)容和責任主體提出了基本要求。例如，美國1976 年發(fā)布的《醫(yī)療器械修正案》（Medical Device Amendments of 1976）提出建立醫(yī)療器械不良事件報告系統(tǒng)；中國2000 年發(fā)布且持續(xù)修訂完善的《醫(yī)療器械監(jiān)督管理條例》為醫(yī)療器械監(jiān)管提供了依據(jù)。各種國際協(xié)調(diào)工作組織也發(fā)布了相關指南文件， 如國際醫(yī)療器械監(jiān)管機構(gòu)論壇（International Medical Device Regulators Forum，IMDRF）2016 年發(fā)布的《將國際器械注冊登記系統(tǒng)與其他數(shù)據(jù)來源和工具相鏈接的原則》（Principles of International System of Registries Linked to Other Data Sources and Tools）提出以注冊登記系統(tǒng)為核心，與其他數(shù)據(jù)源互聯(lián)的基本原則與治理框架；全球醫(yī)療器械法規(guī)協(xié)調(diào)會（Global Harmonization Working Party，GHWP）第四工作組也于2023年發(fā)布了《上市后監(jiān)管資源中心》（Post Market Resource Center），為監(jiān)管機構(gòu)與生產(chǎn)企業(yè)提供了獲取各地區(qū)醫(yī)療器械上市后法規(guī)與報送信息的便捷平臺。相關法律法規(guī)和指南文件共同構(gòu)成了醫(yī)療器械上市后監(jiān)管的制度基礎，為包括自發(fā)報告和主動監(jiān)測在內(nèi)的多種監(jiān)測模式提供了規(guī)范性框架和統(tǒng)一的工作依據(jù)。

1.3 自發(fā)報告為主的監(jiān)測模式亟需解決的核心問題

目前，全球范圍內(nèi)常見的醫(yī)療器械上市后監(jiān)測手段仍然以自發(fā)報告為主，是各國和地區(qū)開展醫(yī)療器械安全監(jiān)測的基礎模式。例如，美國食品藥品監(jiān)督管理局（Food and Drug Administration，F(xiàn)DA）構(gòu)建的MAUDE（Manufacturer And User Facility Device Experience） 數(shù)據(jù)庫涵蓋了近10 年由醫(yī)療器械制造商和醫(yī)療機構(gòu)上報的不良事件報告，并保持每月1 次的更新頻率。根據(jù)自發(fā)報告來源的數(shù)據(jù)獲取安全信號，啟動醫(yī)療器械相關不良事件的溝通和召回仍是目前全球醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的主要機制[9]。然而，該數(shù)據(jù)依靠監(jiān)管機構(gòu)之外的個人和組織報告不良事件，缺乏系統(tǒng)、前瞻的數(shù)據(jù)收集，因此在報告的準確性、完整性和及時性上存在明顯缺陷。例如，2025 年發(fā)表在《英國醫(yī)學雜志》（The BMJ）的一項研究顯示，2019~2022 年MAUDE 數(shù)據(jù)庫中約129 萬份報告存在逾期提交的問題，約68萬份報告的日期數(shù)據(jù)缺失或無效，且部分報告存在不良事件的錯誤分類（如將死亡事件劃分至傷害類別）[10]。因此，單純依賴自發(fā)報告難以及時捕捉某些潛在風險模式，自發(fā)報告模式的局限性逐漸顯現(xiàn)。

相較于自發(fā)報告模式存在數(shù)據(jù)源單一等局限性， 主動監(jiān)測有望在此基礎上通過收集多種數(shù)據(jù)源、利用人工智能等技術， 更加全面地評估醫(yī)療器械的長期安全性。因此，各國和地區(qū)均不斷完善醫(yī)療器械監(jiān)管的政策法規(guī)， 積極推動醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測體系的構(gòu)建， 并開展醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測工作。2008 年FDA 開展了哨兵計劃， 探索利用電子健康檔案構(gòu)建主動監(jiān)測的新方法， 并在2016 年成立了國家衛(wèi)生技術評價體系協(xié)調(diào)中心（National Evaluation System for health Technology Coordinating Center，NESTcc）， 旨在開展醫(yī)療器械上市后監(jiān)測方法學研究與注冊登記研究等，推動了大數(shù)據(jù)和人工智能技術在監(jiān)測中的數(shù)智化應用[3,11]。歐盟在2017 年發(fā)布《醫(yī)療器械法規(guī)》（Medical Device Regulation, MDR）， 要求制造商建立上市后監(jiān)測體系，強調(diào)臨床隨訪，并通過歐盟醫(yī)療器械數(shù)據(jù)庫管理醫(yī)療器械的全流程數(shù)據(jù)[12]。近年來，中國也通過政策推動醫(yī)療器械監(jiān)管向主動化、系統(tǒng)化轉(zhuǎn)變，2014 年啟動了100個醫(yī)療器械品種的重點監(jiān)測工作，2023 年3 月國家藥品監(jiān)督管理局啟動醫(yī)療器械警戒試點工作，監(jiān)測的主動性、風險信息收集的全面性進一步提升[13]。

綜合來看，在相關法規(guī)持續(xù)完善、自發(fā)報告體系不斷發(fā)展的基礎上，各國和地區(qū)逐步將主動監(jiān)測納入醫(yī)療器械上市后監(jiān)管框架，形成了“自發(fā)報告作為基礎、主動監(jiān)測作為重要補充”的多元化監(jiān)測格局。本文對中美歐在醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的相關法規(guī)及進展進行了總結(jié)，如圖1 所示。盡管不同國家和地區(qū)的相關機構(gòu)對于主動監(jiān)測的定義存在差異，但其核心內(nèi)涵基本一致：主動監(jiān)測是指通過連續(xù)、有組織、主動地收集多種來源的數(shù)據(jù)，監(jiān)測醫(yī)療器械全生命周期產(chǎn)生的安全信號，從而評估醫(yī)療器械的長期安全性，為醫(yī)療器械警示標簽調(diào)整或產(chǎn)品召回提供科學決策的證據(jù)，促進醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

基于“深度監(jiān)測”范式的醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測體系構(gòu)建

02醫(yī)療器械主動監(jiān)測的核心方法學要素

隨著各國和地區(qū)相繼提出醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測的理念和目標，并開展探索性工作，要將主動監(jiān)測從理念轉(zhuǎn)化為可持續(xù)運行的監(jiān)管實踐，仍需進一步明確數(shù)據(jù)源與監(jiān)測技術兩個核心要素。其中，數(shù)據(jù)源是開展監(jiān)測的資源基礎，針對前述醫(yī)療器械類型多樣、依賴術者操作以及風險長期性等特點，需要整合真實世界的多源數(shù)據(jù)，兼顧人群覆蓋廣度與臨床信息深度。此外，監(jiān)測技術作為具體實施的關鍵一環(huán)，依托數(shù)據(jù)鏈接、通用數(shù)據(jù)模型構(gòu)建與安全信號自動識別等關鍵技術，對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行標準化治理和高效分析，實現(xiàn)對醫(yī)療器械相關不良事件的連續(xù)監(jiān)測、早期預警及風險水平評估，為主動監(jiān)測體系的穩(wěn)定運行提供方法學支撐。

2.1 醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測的數(shù)據(jù)源

與藥物警戒相似，真實世界數(shù)據(jù)是開展醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測的主要數(shù)據(jù)來源，但目前大部分場景下僅利用了單一數(shù)據(jù)源。隨著數(shù)據(jù)信息不斷豐富，醫(yī)療器械主動監(jiān)測可以獲取更廣泛的信息，依賴于整合多種不同類型的真實世界數(shù)據(jù)，包括臨床注冊登記數(shù)據(jù)、電子健康檔案以及醫(yī)保賠付數(shù)據(jù)等。此外，醫(yī)療器械自身數(shù)據(jù)、患者自我報告數(shù)據(jù)以及社交媒體數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)源已在上市后監(jiān)測中開展探索性應用。本文列舉了利用真實世界數(shù)據(jù)開展醫(yī)療器械上市后的部分研究實例，見表1。

基于“深度監(jiān)測”范式的醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測體系構(gòu)建

基于“深度監(jiān)測”范式的醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測體系構(gòu)建

然而，不同數(shù)據(jù)源的特點各異，例如，臨床注冊登記數(shù)據(jù)可主動收集患者及其醫(yī)療器械使用信息，數(shù)據(jù)質(zhì)量高且結(jié)構(gòu)化，但面臨高昂的建設成本，且多為特定疾病、特定類別醫(yī)療器械的數(shù)據(jù)，人群覆蓋面有限。電子健康檔案具備詳細的臨床記錄，能夠反映手術過程、醫(yī)療器械植入情況及患者隨訪信息，但由于不同醫(yī)院之間數(shù)據(jù)記錄標準和格式的不統(tǒng)一，導致數(shù)據(jù)整合難度大，互操作性較差[22]。醫(yī)保賠付數(shù)據(jù)則以其覆蓋面廣、連續(xù)收集和及時更新的特點，可以為主動監(jiān)測體系提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)支持，但數(shù)據(jù)顆粒度較粗，缺乏臨床細節(jié)。醫(yī)療器械自身收集的數(shù)據(jù)通常來源于智能化的可穿戴設備，涵蓋患者的心率、血壓等關鍵信息，可提示醫(yī)療器械相關不良事件，但此類設備目前的普及度較低，數(shù)據(jù)相對稀缺，可能存在選擇偏倚，難以作為醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的主要數(shù)據(jù)來源，且數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受設備故障、信號干擾或患者活動等環(huán)境因素的影響[20]?；颊咦晕覉蟾婕吧缃幻襟w數(shù)據(jù)可反映患者的主觀感受，一定程度上可補充上述常見數(shù)據(jù)源可能遺漏的安全信號，但在報告的真實性與質(zhì)量等方面仍有待探討[23]。

2.2 數(shù)據(jù)鏈接與信號自動識別的監(jiān)測技術

主動監(jiān)測體系的運行機制包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)存儲與傳輸、數(shù)據(jù)分析多個環(huán)節(jié)。面對真實世界的海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)鏈接與信號自動識別等監(jiān)測技術是建立主動監(jiān)測體系的關鍵支撐。數(shù)據(jù)鏈接可整合多個數(shù)據(jù)源，以獲取全面的醫(yī)療器械數(shù)據(jù)，更好地反映人群的醫(yī)療器械使用情況；信號自動識別可實時識別醫(yī)療器械的安全信號，及時上報不良事件，提高效率。

通過對多源異構(gòu)真實世界數(shù)據(jù)的整合與標準化，構(gòu)建主動監(jiān)測體系中的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)信息的高效整合與共享，數(shù)據(jù)鏈接技術在此過程中發(fā)揮重要作用。數(shù)據(jù)鏈接通過數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)質(zhì)控、數(shù)據(jù)匹配與整合等步驟，鏈接不同來源的數(shù)據(jù)，形成個體在不同醫(yī)療場景下的完整畫像。例如，英國心臟基金會（British Heart Foundation） 利用患者唯一標識碼鏈接了英國5400 萬人群的初級保健就診、醫(yī)院住院或死亡登記等數(shù)據(jù)，獲得了患者從出生到死亡全生命周期的信息，為不同類型的醫(yī)學研究提供了強大的數(shù)據(jù)支持[24]。然而，當前常規(guī)醫(yī)療數(shù)據(jù)中仍存在一些關鍵信息缺失的問題，尤其是在醫(yī)療器械使用環(huán)節(jié)。為解決醫(yī)療數(shù)據(jù)中缺乏患者所用器械信息的問題，F(xiàn)DA 提出了醫(yī)療器械唯一標識（unique device identifier，UDI）的概念，可實現(xiàn)臨床常規(guī)數(shù)據(jù)庫與設備生產(chǎn)層面信息的鏈接，有助于追蹤醫(yī)療器械的使用過程，推動實施全面有效的醫(yī)療器械監(jiān)測[25]。此外，在數(shù)據(jù)鏈接之前應采用通用數(shù)據(jù)模型統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和含義，從而標準化不同數(shù)據(jù)源中的術語、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等[26]。

安全信號自動識別是指采用定量統(tǒng)計方法，識別醫(yī)療器械的新發(fā)安全問題、已知風險特征的變化及潛在的高風險人群等，常用的方法包括比例失衡測量法、風險調(diào)整法、序貫概率比檢驗以及傾向性評分等，可以在大量數(shù)據(jù)中快速識別出異常事件并評估其風險水平[27]。隨著人工智能技術的發(fā)展，深度學習算法在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜的場景下逐漸顯示出強大的優(yōu)勢，如通過構(gòu)建基于長短期記憶網(wǎng)絡的信號識別算法，可以深度挖掘電子健康檔案中的海量信息，并捕捉序列數(shù)據(jù)中長距離的依賴關系，為預測醫(yī)療器械相關不良事件的發(fā)生提供更為快速、精準的證據(jù)支持，但目前人工智能技術應用于醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測尚處于起步階段[17]。此外，安全信號自動識別技術仍需結(jié)合個案調(diào)查，采用雙重驗證的方式，平衡識別的效率與真實性。

總體而言，現(xiàn)階段多源數(shù)據(jù)治理方面的探索仍聚焦在單一技術環(huán)節(jié)的突破，尚未形成真正系統(tǒng)化的解決方案，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)標準和變量定義不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等問題普遍存在，使得不同數(shù)據(jù)之間的融合仍依賴大量人工干預與重復開發(fā)。另外，缺乏統(tǒng)一、可持續(xù)的技術平臺，導致各類監(jiān)測數(shù)據(jù)相對分散、重復建設問題嚴重，不僅難以支撐長期穩(wěn)定運行，也難以推動更高層次的主動監(jiān)測模式創(chuàng)新。雖然部分哨點醫(yī)院已啟動了醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測的試點工作，但數(shù)據(jù)來源單一，覆蓋人群有限，其數(shù)據(jù)多樣性和結(jié)果外推性仍受限。因此，在醫(yī)療器械使用日趨復雜、風險隱蔽性增強的背景下，如何挖掘不同來源真實世界數(shù)據(jù)的優(yōu)勢特征，并與人工智能等高階預警技術協(xié)同應用，提升監(jiān)測效率與風險識別能力，還有待深入探索。

03基于“深度監(jiān)測”范式的主動監(jiān)測新模式

主動監(jiān)測體系的構(gòu)建需要考慮在“廣泛覆蓋”與“精準識別”之間權(quán)衡的統(tǒng)籌能力，才能有效實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的轉(zhuǎn)化，亟需跳出碎片化的技術積累思路，從更高層面系統(tǒng)規(guī)劃主動監(jiān)測體系的構(gòu)建路徑，推動關鍵數(shù)據(jù)（資源）、算法（軟件）與平臺（硬件）的協(xié)同發(fā)展，提升監(jiān)測效率，是開展主動監(jiān)測實踐的突破口[28]。本文提出一種“ 深度監(jiān)測（deep surveillance）”的新模式，兼顧醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測人群覆蓋的廣度與安全信號識別的深度。

3.1 整合多源數(shù)據(jù)及信號監(jiān)測技術的“深度監(jiān)測”新模式

由圖2 可以看出，傳統(tǒng)自發(fā)報告模式依賴不良事件的自發(fā)上報，僅能發(fā)現(xiàn)“冰山一角”，且預警時間較短。“深度監(jiān)測”在自發(fā)報告的基礎上，充分利用涵蓋醫(yī)療器械使用相關信息的眾多真實世界數(shù)據(jù)源。“深度監(jiān)測”中自上而下的數(shù)據(jù)源體現(xiàn)為人群覆蓋的廣度擴大，有利于人群中罕見安全性信號的初篩；從人群健康大數(shù)據(jù)初篩的信號自下而上反饋到臨床注冊登記系統(tǒng)進行信號驗證、監(jiān)測平臺預警后開展個案調(diào)查（實現(xiàn)數(shù)據(jù)顆粒度由粗到細的精準識別），其核心思想在于結(jié)合不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，構(gòu)建一個多層次、多維度、全覆蓋的多源監(jiān)測體系，形成完整的證據(jù)鏈，支持醫(yī)療器械的科學監(jiān)管。將自發(fā)報告模式與來自醫(yī)療機構(gòu)、患者的真實世界數(shù)據(jù)結(jié)合，提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的覆蓋面與多樣性。簡單來說就是從自發(fā)報告系統(tǒng)等來源的數(shù)據(jù)，逐步拓寬至醫(yī)療器械自身收集的數(shù)據(jù)、關注特定疾病或特定醫(yī)療器械使用人群的臨床注冊登記數(shù)據(jù)，以及電子健康檔案、區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺、醫(yī)療保險數(shù)據(jù)等全人群健康數(shù)據(jù)庫，體現(xiàn)為由上而下、由淺到深的監(jiān)測人群范圍的“重心下沉”。此外，還可以進一步結(jié)合動態(tài)信號篩選算法，使用機器學習模型根據(jù)預先定義的統(tǒng)計閾值，通過安全信號主動探測的技術增強手段，及早發(fā)現(xiàn)潛在安全信號，優(yōu)化預警時間，實現(xiàn)醫(yī)療器械主動監(jiān)測的“哨點前移”。

基于“深度監(jiān)測”范式的醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測體系構(gòu)建

3.2 利用多源數(shù)據(jù)實現(xiàn)時間、空間與人群的三維拓展

利用上述分層次的多源數(shù)據(jù)開展醫(yī)療器械上市后安全性的主動監(jiān)測，可實現(xiàn)對傳統(tǒng)靜態(tài)、孤立監(jiān)測模式的“三維拓展”。在時間維度上，通過電子健康檔案等數(shù)據(jù)源的縱向數(shù)據(jù)鏈接，可以追蹤患者在5 年、10 年甚至更長時間跨度內(nèi)的醫(yī)療器械使用軌跡，構(gòu)建個體化的縱向安全事件證據(jù)鏈，探索醫(yī)療器械的遲發(fā)性不良事件、風險累積效應以及長期生物相容性，有助于評價醫(yī)療器械的長期安全性。在醫(yī)療場景層面，納入體檢、首次就診及定期隨訪等多種診療情境，全面捕捉醫(yī)療器械在真實世界中的使用模式及安全性表現(xiàn)的場景差異。在人群層面，利用區(qū)域全人群健康大數(shù)據(jù)平臺整合的多個醫(yī)療機構(gòu)、多個層級醫(yī)療服務體系的電子健康檔案數(shù)據(jù)，以獲得更具人群代表性、偏倚風險更小的醫(yī)療器械安全性評價結(jié)果。通過收集醫(yī)療器械在多場景、全人群中的長期使用證據(jù)，可彌補上市前監(jiān)測中隨訪時間不足、樣本量受限及應用場景單一的局限性。

根據(jù)不同數(shù)據(jù)源收集時間的差異，構(gòu)成了時序遞進式的分層監(jiān)測架構(gòu)，例如，電子健康檔案以其實時數(shù)據(jù)更新的特點，能夠在醫(yī)療器械相關不良事件發(fā)生早期階段實現(xiàn)疑似安全信號的早期預警，構(gòu)成“深度監(jiān)測”范式的“前哨層”，并觸發(fā)初級預警機制；臨床注冊登記數(shù)據(jù)作為中間“驗證層”，利用定期隨訪采集的高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化的臨床細顆粒度數(shù)據(jù)，對前述早期預警提示的安全信號進行驗證；自發(fā)報告數(shù)據(jù)則作為后續(xù)“確認層”，整合患者主觀報告與制造商技術反饋信息，為安全信號提供多維度的補充證據(jù)。這種基于時間梯度的多層級數(shù)據(jù)源整合模式，實現(xiàn)了從信號早期識別、中期驗證到后期確認的科學監(jiān)管完整鏈條?；?ldquo;深度監(jiān)測”新模式的主動監(jiān)測系統(tǒng)旨在將數(shù)據(jù)采集流程與臨床診療實踐深度融合，通過自動化流程盡可能減少醫(yī)療機構(gòu)的額外工作負擔，在擴大監(jiān)測數(shù)據(jù)源范圍的同時，可顯著提高數(shù)據(jù)資源的管理效率。同時確保數(shù)據(jù)框架的可拓展性，應用分布式存儲架構(gòu)為后續(xù)接入可穿戴設備等新型數(shù)據(jù)源提供技術支持，實現(xiàn)監(jiān)測能力的持續(xù)優(yōu)化與系統(tǒng)性能的迭代提升。

3.3 數(shù)據(jù)管理、信號監(jiān)測與決策響應的閉環(huán)協(xié)同機制

由圖3 可知，“深度監(jiān)測”新范式在數(shù)據(jù)管理模塊、信號監(jiān)測模塊與決策響應模塊之間實現(xiàn)可操作的閉環(huán)協(xié)同機制。首先，數(shù)據(jù)管理模塊利用分布式存儲架構(gòu)、通用數(shù)據(jù)模型等技術，經(jīng)過數(shù)據(jù)標準化、質(zhì)控和隱私保護等處理流程，整合多源數(shù)據(jù)，形成時序連貫的基礎證據(jù)。隨后，數(shù)據(jù)流入信號監(jiān)測模塊，依托內(nèi)嵌算法模型，持續(xù)識別潛在的不良事件或異常趨勢，初步識別的安全信號需根據(jù)信號強度與穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)特征與偏倚風險、外部證據(jù)強度等進行交叉驗證，確保其真實性與穩(wěn)定性。在此過程中，算法自優(yōu)化機制將根據(jù)安全信號識別的靈敏度調(diào)整模型參數(shù)，實現(xiàn)信號監(jiān)測算法的持續(xù)優(yōu)化。決策響應模塊則利用預先定義的風險評估算法，權(quán)衡不良事件的嚴重程度、人群范圍與發(fā)生頻率等因素，將已驗證的信號轉(zhuǎn)化為量化風險，并據(jù)此生成個性化、基于風險等級的干預決策建議，如標簽調(diào)整、產(chǎn)品召回、風險溝通等，并基于UDI 持續(xù)追蹤該醫(yī)療器械的不良事件和臨床結(jié)局，評價干預措施效果。最終，下游反饋信息將用于完善風險識別與評估策略，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動、閉環(huán)響應、自動迭代的智能化主動監(jiān)測體系。此外，在開展“深度監(jiān)測”流程中，技術研究中心作為協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)管理、信號監(jiān)測與決策響應等模塊間的樞紐，通過制定數(shù)據(jù)管理的規(guī)范化標準、組織專家委員會、建立風險響應機制等，確保主動監(jiān)測系統(tǒng)各部分的有機協(xié)同。上述“深度監(jiān)測”體系以數(shù)據(jù)整合為基礎，以算法識別為核心，以風險管理為手段，通過模塊間協(xié)同與反饋機制，實現(xiàn)主動監(jiān)測系統(tǒng)的高效運行與持續(xù)優(yōu)化。

基于“深度監(jiān)測”范式的醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測體系構(gòu)建

04主動監(jiān)測新模式實施的可行性與挑戰(zhàn)

“深度監(jiān)測”新范式在醫(yī)療器械的上市后監(jiān)測中具有諸多優(yōu)勢，能夠在現(xiàn)有監(jiān)測體系基礎上提升風險識別的全面性和前瞻性。首先，通過多源數(shù)據(jù)的整合，可以實現(xiàn)對醫(yī)療器械安全性信號全景式監(jiān)測，重復利用臨床信息和長期隨訪資料，使風險評估更準確。其次，依托自動化信號識別技術，“深度監(jiān)測”能夠在不良事件發(fā)生初期盡早發(fā)出預警，為科學監(jiān)管贏得寶貴時間。

我國現(xiàn)有的法規(guī)、指南與專家共識，“三醫(yī)聯(lián)動”機制以及針對醫(yī)療器械上市后監(jiān)測數(shù)據(jù)源的探索等，在技術指導與數(shù)據(jù)源構(gòu)建上為“深度監(jiān)測”模式的實施提供了支持。目前，我國醫(yī)療器械上市后監(jiān)測以《醫(yī)療器械監(jiān)督管理條例》為基礎， 其中第六十二條明確要求建立醫(yī)療器械不良事件監(jiān)測體系。同時也建立了技術指南和專家共識以作為監(jiān)測活動的技術指導文件， 如《基于真實世界數(shù)據(jù)的高風險植入類無源醫(yī)療器械上市后風險監(jiān)測技術專家共識》提出采用“信號識別- 信號遴選- 信號確認”的流程并結(jié)合數(shù)據(jù)庫建設、信號挖掘等關鍵技術，實現(xiàn)監(jiān)測模式從自發(fā)報告向主動監(jiān)測的轉(zhuǎn)變[29]。“三醫(yī)聯(lián)動”機制可以通過三方協(xié)同發(fā)力，為“深度監(jiān)測”提供體系化支撐：醫(yī)療機構(gòu)依托自身電子病歷信息系統(tǒng)等協(xié)助搭建監(jiān)測網(wǎng)絡，完成主動監(jiān)測相關數(shù)據(jù)收集和質(zhì)控的關鍵環(huán)節(jié)，落實事件采集和臨床驗證，精準捕捉關鍵信息；醫(yī)保數(shù)據(jù)庫覆蓋醫(yī)療器械及患者使用的相關信息，并同步收集患者跨地區(qū)就診的臨床結(jié)局事件，以此執(zhí)行信號復核與預警提示，及時排查異常動態(tài)；監(jiān)管部門依照規(guī)范標準實施風險評估與響應措施，高效處置潛在風險，三者形成閉環(huán)聯(lián)動，共同筑牢“深度監(jiān)測”的體系根基。在醫(yī)療器械上市后監(jiān)測的實踐中， 根據(jù)《國家醫(yī)療器械不良事件監(jiān)測年度報告（ 2022 年）》顯示，國家藥品不良反應監(jiān)測中心已認定105家第一批國家醫(yī)療器械不良事件監(jiān)測哨點，形成了初步的國家級哨點監(jiān)測模式；同時，臨床注冊登記數(shù)據(jù)庫和專病隊列資源也在不斷完善，如中國心血管外科注冊登記系統(tǒng)（Chinese Cardiac Surgery Registry, CCSR）覆蓋全國97 家醫(yī)院的心血管外科數(shù)據(jù)庫，包含醫(yī)療器械使用情況的相關信息，可支持醫(yī)療器械的主動監(jiān)測工作[30]。此外，已有研究探索利用區(qū)域人群健康大數(shù)據(jù)資源，整合疾病監(jiān)測、死因監(jiān)測、醫(yī)院電子病歷、慢病管理、社區(qū)人群體檢等多源數(shù)據(jù)，開展心血管病人群防控的研究[31]，并從方法學設計和應用實施層面驗證了多源數(shù)據(jù)的可行性，為今后在我國拓展至醫(yī)療器械主動監(jiān)測奠定了重要基礎。隨著電子健康檔案系統(tǒng)在我國各地穩(wěn)步推進，利用多源數(shù)據(jù)開展醫(yī)療器械上市后主動監(jiān)測將形成中國方案。

“深度監(jiān)測”新模式在實際應用中仍存在挑戰(zhàn)。首先，UDI 在臨床注冊登記數(shù)據(jù)庫和區(qū)域人群健康大數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)源的推廣仍待普及。例如，UDI 雖然由FDA首先提出，但其在美國的普及度也未達到預期，推廣UDI 的財務投資回報仍不明朗，同時也缺乏信息技術供應商的支持，而醫(yī)療器械生產(chǎn)企業(yè)出于對產(chǎn)品商業(yè)價值受損的擔憂，推廣UDI 的動機有限[32]。其次，數(shù)據(jù)的標準化管理難度較大，數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)更新頻率等存在差異，導致數(shù)據(jù)整合困難，而數(shù)據(jù)所有權(quán)、數(shù)據(jù)安全等問題也需多方達成共識并嚴格按照相關法規(guī)要求，保護數(shù)據(jù)隱私，并且數(shù)據(jù)庫維護也面臨高昂的成本[10,33]。此外，自動化信號識別技術的準確性和穩(wěn)定性仍需在大規(guī)模實踐中不斷驗證和優(yōu)化，確保監(jiān)測系統(tǒng)在面對復雜決策場景時能夠保持高效運行。

05展 望

隨著數(shù)智化技術的發(fā)展，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的高效整合將有利于進一步挖掘醫(yī)療器械相關數(shù)據(jù)在安全信號主動監(jiān)測中的價值?？纱┐髟O備等智能終端的普及，使數(shù)據(jù)采集從醫(yī)療機構(gòu)延伸至日常生活場景，增強了監(jiān)測的連續(xù)性和個體化[34]。在數(shù)據(jù)安全方面，分布式存儲技術可為監(jiān)管部門、醫(yī)療機構(gòu)等多方聯(lián)動的監(jiān)測數(shù)據(jù)共享提供數(shù)據(jù)安全保障的技術支持。此外，利用人工智能優(yōu)化信號識別，使主動監(jiān)測系統(tǒng)能夠自主學習異常模式，持續(xù)捕捉潛在安全信號，實現(xiàn)實時風險預警，促進醫(yī)療器械科學監(jiān)管流程的優(yōu)化。綜上，開展基于“深度監(jiān)測”范式的主動監(jiān)測新模式，將充分發(fā)揮自發(fā)報告數(shù)據(jù)、臨床注冊登記數(shù)據(jù)、人群電子健康檔案等真實世界多源數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，結(jié)合數(shù)據(jù)治理和信號自動識別技術，兼顧監(jiān)測人群覆蓋的廣度與安全信號精準識別的深度，有望促進醫(yī)療器械安全的科學監(jiān)管。

本文由廣州佳譽醫(yī)療器械有限公司/佛山浩揚醫(yī)療器械有限公司聯(lián)合編輯