趨勢造就驅勢
人工智慧（Artificial Intelligence，以下簡稱AI）正以驚人的速度發展，早已滲透到我們的日常生活中，從社群媒體的推播、有問必答的聊天機器人、汽車自動駕駛，到醫學影像判讀等，都可窺見AI技術的身影。
在這股AI浪潮下的競爭，許多網路和電子科技巨頭也將觸角延伸至生技醫療領域，積極佈局。例如，Google旗下的DeepMind開發了AI系統AlphaFold，能夠準確預測蛋白質折疊結構，此類技術對於新藥開發和疾病研究相當重要；Microsoft則推出了Azure Health Bot平台，幫助醫療機構大規模建構和部署人工智慧對話式醫療服務系統；IBM的Watson Health也利用AI和數據分析，提升醫療決策的準確性，支持癌症等疾病的個人化治療方案。今年，Neuralink在癱瘓患者腦內植入晶片的案例更是備受矚目，該晶片含有超過1000個微電極，能夠精確地讀取和傳輸大腦的神經信號，首例接受該手術的患者已能夠用意念控制裝置來玩遊戲、瀏覽網頁，和觀看直播，此成就可能徹底改變神經疾病的治療方式。
隨著這些科技公司的加入，未來的醫療產業將不再僅由製藥或醫材公司主導。越來越多的科技公司，挾帶母業厚實的AI技術，正逐步跨越領域鯨吞蠶食著這塊大餅。
醫療產品的護城河–法規查驗與登記
然而，醫療產品(Medical Products)和一般消費性產品不同，對人體的健康照護可產生直接或間接的影響，無法像一般消費產品說上市就上市，必須在政府一定的監管下，才能被病患或醫護人員所取用。美國食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration，以下簡稱FDA) 便肩負此監管的重責大任。
FDA近年接獲申請或批准使用AI技術於醫療產品上的數量激增，讓人措手不及。藥物和生物製劑類的申請量，從2017年的1件，在短短六年間飆升至2022年的180件。細究這些申請案，AI應用的範圍相當廣泛，包括藥物發現和老藥新用(Drug discovery/repurposing)、藥物毒性預測(Drug toxicity prediction)、臨床試驗的篩選設計、藥物或劑量的選擇或優化、監測患者對試驗藥物的順從性、臨床試驗指標與生物標誌物評估，以及藥品上市後的監測等。而在醫療器材方面，FDA所核准的AI賦能醫療器材(AI/ML-enabled devices)數量，也從2015年的5件，激增至2022年的139件。如此大量AI技術應用的審查工作，正如洪流般地湧向FDA。作為國際醫療產品規範的領航者，FDA在這波AI科技浪潮下，將如何掌舵，引領大家航向未知的醫療新世代，值得我們密切關注。
AI醫療進步神速與FDA的態度
優秀的業者會依循FDA制定的規範，準備醫療產品開發中每個環節所需的試驗和資料，以將審查過程中的時間成本與機會成本降至最低，加速產品推向市場。然而，如果監管機構的規範缺乏預測性和明確性，業者在產品開發上將無所適從，這不僅會阻礙醫療科技的發展，也會損害患者獲得創新醫療產品治療的權益。因此，AI在醫療產品的應用上，不論是技術需求端還是供應端，都迫切需要明確的標準與規範。
今年3月，FDA正式發布了一篇名為《人工智慧與醫療產品：CBER、CDER、CDRH及OCP如何協同合作》的白皮書（Artificial Intelligence & Medical Products: How CBER, CDER, CDRH, and OCP are Working Together，以下簡稱AI白皮書，揭示了FDA轄下四大中心在未來管理AI醫療產品時的四大重點領域，為產業界、政府機構、學術界及研究單位提供了一個概略的指引方向。
什麼是AI醫療產品？
此AI白皮書中提及所監管的醫療產品(medical products)是依據美國《聯邦食品、藥品和化妝品法》（FD&C Act）定義的四大類產品：生物製劑(biological product)、藥物(drug)、醫療器材(device)以及複合性產品(combination product)，由白皮書中提及的四大中心各自分工監管。
那麼，什麼是AI醫療產品呢？對於藥物或生物製劑來說，最終產品(Finished Product)本身並不包含AI技術，AI的應用通常是在早期開發階段，如藥物發現(drug discovery)。然而，許多醫療器材則是AI賦能的產品，也就是說，這些器材的最終產品中嵌入了AI技術。因此，我們可以理解，整個醫療產品的生命週期中，任何使用AI技術的階段—從構想、設計、製造到上市後的監控—都可能納入FDA的監管範圍。FDA並未對這些使用或包含AI技術的醫療產品提供特定的簡稱。為了簡化表述，本文將使用AI開發或包含AI的醫療產品統稱為「AI醫療產品」（AI Medical Product）。
解讀AI白皮書：沒有重點的重點？
坦白說，這份AI白皮書讀起來更像是FDA在管理AI醫療產品上所設定的未來重點工作方向的概述，所以如果讀者期待從中獲得具體的規範內容，可能會感到失望。儘管如此，本文仍會盡力從中提取關鍵訊息，並以簡明易懂的方式介紹給大家。
在白皮書闡述四大重點領域之前，大標題寫著「在醫療產品開發與醫療產品中負責任地使用AI」（Responsible Use of AI in Medical Product Development and in Medical Products）明確表明了USFDA未來四個重點領域的核心價值，即「負責任地使用AI」（Responsible Use of AI）。
「負責任地使用AI」意味著在醫療產品開發及應用中，必須以道德、安全和謹慎的方式運用AI科技，並充分考慮其對個人、社會和環境的影響。例如，確保科技的應用能保護人們免於傷害，促進健康與安全；保護個人資料，防止隱私權被侵犯；確保科技對所有人平等開放，避免社會不公或歧視；明確規範科技的使用並保持透明度；預見並解決科技可能對環境和社會帶來的長期影響。簡言之，負責任的使用AI是指在使用AI技術時，必須謹慎考慮其對社會的影響，確保其對社會有益並避免造成傷害。
接下來，我們將深入探討這一核心價值所延伸出的四大未來重點領域。
重點領域1:促進合作
FDA計劃與AI開發者、患者團體和國際監管機構等利益相關者建立合作夥伴關係，旨在制定「以患者為中心」的法規辦法（patient-centered regulatory approach）。儘管白皮書中並未明確說明FDA將如何徵求意見，但可以推測，可能會透過舉辦公開研討會或網絡研討會（Public Workshops and Webinars），或發佈討論文件（Discussion Papers）等方式，收集各界對AI醫療產品在透明度(transparency)、可解釋性(explainability)、監管(governance)、偏見(bias)、網絡安全(cybersecurity)和品量保證(quality assurance)等方面的反饋。
此外，FDA還將推動針對監管機構、醫療專業人員、患者、研究人員和業界的AI教育計劃，以確保AI技術的負責任使用。同時，FDA將積極與全球夥伴合作，例如，IMDRF (International Medical Device Regulators Forum），制定和統一評估AI醫療產品的標準、指引和作業規範等，確保這些評估標準能一致地適用於許多國家。
重點領域2:推動創新
FDA將制定更具可預測性(predictability)和明確性(clarity)的管理法規，避免開發者無所適從而阻礙科技發展。具體來說，FDA將持續監控AI的發展趨勢，允許業者在產品核准上市前提交「及時調整(timely adaption)」，以利審查標準能夠與時俱進，避免耽誤新穎AI醫療產品推展上市。
FDA將制定更具可預測性(predictability)和明確性(clarity)的管理法規，以避免開發者因規範不清而延宕產品開發，阻礙科技發展的速度。具體來說，FDA將持續監控AI技術的發展趨勢，並允許業者在產品核准上市前提交「及時調整(timely adaption)」，以確保審查標準能隨著技術進步而更新，進而避免延誤新穎醫療產品上市的進程。
先前FDA已發布一些與AI醫療產品相關的措施，如2023年的「使用人工智慧和機器學習於藥物與生物製劑的開發(Using Artificial Intelligence & Machine Learning in the Development of Drug & Biological Products)」、「先進製造評估的法規框架(Framework for Regulatory Advanced Manufacturing Evaluation)」（FRAME），以及「基於AI/ML技術的醫療設備軟體行動計劃(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)」等。未來，FDA將基於這些既有的措施，繼續發展更具體的指導文件。例如，CDRH和CDER承諾在2024年發布以下指導文件的草稿或最終版本：
- Final guidance on predetermined change control plans in marketing submissions for AI-enabled device software functions
- Draft guidance on life cycle management considerations and premarket submission recommendations for AI-enabled device software functions;
- Draft guidance on considerations for the use of AI to support regulatory decision-making for drugs and biological products
重點領域 3：統一標準和指南
FDA於2021年與加拿大衛生部(Health Canada)及英國藥品與健康產品管理局（Medicines and Healthcare products Regulatory Agency, MHRA）共同制定了「Good Machine Learning Practice (GMLP) for medical device development」。未來，FDA將以此指導原則為基礎，持續細化與深化各區塊的管理，包括網路安全問題、長期安全性和性能監測的作業規範、確保用於訓練和測試AI模型的數據適用性，以及醫療產品發展過程中使用AI工具與系統的品質保證等。
重點領域 4：支持AI研究
FDA將支持與研究AI對醫療產品安全性(safety)和有效性(effectiveness)影響的相關計畫。例如如何陳述出AI產品開發過程中可能引入的偏見、風險管理、醫療產品開發中使用AI所涉及的健康不平等(Health inequities )等問題，以及監測醫療產品開發中使用的AI工具是否遵循標準等。
總結:AI醫療創新的兩難
從FDA的AI白皮書中可以明顯看出，監管AI醫療產品面臨著諸多挑戰，涉及的層面相當廣泛，此歸納總結為以下三個層面：
- 法規框架的適應性不足：傳統的法規框架難以全面涵蓋AI技術的多樣性和複雜性，因此監管機關需要不斷開發新的評估方法，以確保應用AI在醫療產品中的風險能夠被控制，而且符合安全標準。
- 技術發展與法規更新的脫節：AI的發展速度超越了法規更新的步伐，AI科技分秒都有突破性技術發表的可能，這意味著法規必須更加靈活，能夠隨著技術環境的變化進行滾動式調整，才能有效應對不斷更新的技術。
- 跨領域的專業需求：AI應用涉及跨學科的知識，這使得監管過程中需要大量具備AI背景的專業人才，不僅仰賴這份專業進行審查工作，更需與技術開發者、醫療專家和其他利益相關者共同合作，制定合時合宜的法規，因此專業人力上的短缺也是一大考驗。
AI是一項迅速發展且不斷演進的技術，未來將帶來更多新的挑戰與機遇。如果法規過於僵化，可能會限制醫療科技的創新，但若缺乏適當的監管機制和標準，又可能增加風險，損害患者的醫療權益。這就是AI醫療產品發展中面臨的兩難之處。各國的監管機關必須靈活調整法規，才能在創新與安全之間取得平衡，既推動技術進步，又避免風險失控。
美國發佈的這份AI白皮書，至少向公眾展示了監管單位對AI醫療產品未來的工作重點，不僅在一定程度上緩解了焦慮，也傳遞了一種安撫的訊息：
「大家請放心，我們聽到你們的聲音和需求了。我們已經確立了四大領域的工作方向，未來將快馬加鞭全力推進這些項目，請給我們一些時間。」
AI醫療產品勢不可擋，USFDA準備好了嗎？我們準備好了嗎？
再等等。