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近年來，AI在制藥領域的應用持續(xù)深化，從分子生成、工藝設計，到臨床開發(fā)、上市后評價，AI技術正逐步嵌入藥品全生命周期的各個關鍵環(huán)節(jié)。但伴隨技術落地，一個核心問題愈發(fā)凸顯：當AI產(chǎn)出用于支撐藥物研發(fā)、生產(chǎn)、上市后監(jiān)測等關鍵決策時，這些產(chǎn)出能否以可追溯、可復核、可治理的方式，融入既有的藥品注冊審評與質量管理體系。這并非附加要求，而是AI從“展示性應用”走向“監(jiān)管可接受證據(jù)”的關鍵門檻。

在此背景下，歐美藥品監(jiān)管機構加速協(xié)同，相繼出臺了一系列指導文件，逐步形成了一套統(tǒng)一的監(jiān)管邏輯與實踐框架，這也為我國藥企開展國際化申報、構建體系化AI治理能力提供了可參考的路徑。

監(jiān)管共識形成

今年1月，美國食品藥品管理局（FDA）和歐洲藥品管理局（EMA）聯(lián)合發(fā)布《Guiding Principles of Good AI Practicein Drug Development》（《藥物開發(fā)中人工智能良好實踐指導原則》，以下簡稱指導原則），確立了貫穿藥物全生命周期的10項核心原則，為企業(yè)在藥物研發(fā)、生產(chǎn)、上市后監(jiān)測等場景中應用AI技術提供指導。EMA在相關公告中明確，指導原則將為后續(xù)更具體、更細化的監(jiān)管指南提供重要支撐。

要精準理解指導原則，需將其置于同一政策脈絡下的兩份文件中統(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》，以下簡稱反思文件），首先明確了AI/機器學習技術應用是否屬于EMA及歐盟成員國藥品監(jiān)管機構的職責范疇，監(jiān)管審查力度將以此為直接依據(jù)。在此基礎上，反思文件圍繞數(shù)據(jù)偏倚與代表性、模型透明性、驗證與變更控制、倫理與法律合規(guī)、監(jiān)管溝通等關鍵議題展開深入探討，為企業(yè)明晰監(jiān)管審查重點、優(yōu)化與監(jiān)管機構的溝通路徑提供了框架。

2025年1月，美國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、有效性及質量相關的監(jiān)管決策，不涵蓋僅用于藥物發(fā)現(xiàn)或單純提升運營效率、不直接影響患者安全與研究結果可靠性的AI應用情形。該指南草案提出“基于風險的可信度評估框架”，用于在明確使用情境下，建立與評價AI模型的可信度。這里的“可信”，指的是驗證模型輸出是否足以支撐對應決策，并通過合理的驗證、文檔留存與持續(xù)監(jiān)測，滿足監(jiān)管機構對可靠性與可審計性的要求。

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

合規(guī)實踐轉向

歐美協(xié)同構建的AI監(jiān)管框架，為我國創(chuàng)新藥企業(yè)開展國際化申報、搭建合規(guī)AI應用體系提供了重要參考。未來企業(yè)與歐美藥品監(jiān)管機構溝通時，將擁有統(tǒng)一的“監(jiān)管語言”，溝通焦點也將聚焦于證據(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)領域，明確使用情境的引入，將重塑企業(yè)對AI價值的定位與構建證據(jù)體系的整體思路。歐美系列監(jiān)管文件釋放出明確信號：AI應用越接近影響藥品安全性、有效性及關鍵開發(fā)決策的核心環(huán)節(jié)，越需要清晰界定其使用情境（或用于支持哪一類判斷），并匹配與風險等級相符的驗證、監(jiān)測及文檔證據(jù)。若企業(yè)僅圍繞模型區(qū)分能力、參數(shù)規(guī)模等技術指標展開說明，極易在審評溝通中被追問更關鍵的問題，比如模型輸出具體支撐哪個決策環(huán)節(jié)、適用邊界如何、潛在誤差可能引發(fā)的后果，以及對應的驗證與持續(xù)監(jiān)測策略等。

在生產(chǎn)制造與藥物警戒領域，監(jiān)管關注點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、偏差識別、放行輔助判斷與持續(xù)工藝驗證等場景；在藥物警戒方面，AI可用于信號檢測、病例處理分流與風險評估輔助。EMA反思文件強調(diào)監(jiān)管審查強度與職責范圍相關，并重點探討驗證與變更控制等議題，這也提示企業(yè)，在高風險環(huán)節(jié)應用AI技術時，需將模型性能隨時間變化的風險納入體系化管理，通過持續(xù)監(jiān)控、回歸驗證與變更控制，保障模型在明確使用情境下持續(xù)滿足預期的可信度要求。

治理體系構建

當前，我國藥企的核心任務，是將歐美形成的監(jiān)管共識，轉化為適配自身發(fā)展、可落地、可審計、可持續(xù)運行的AI治理體系，具體可從六個方面推進。

一是構建可審計的AI證據(jù)鏈。將模型輸出視為進入研發(fā)與質量決策流程的“數(shù)據(jù)來源”，在質量體系中建立全流程追溯機制，涵蓋數(shù)據(jù)版本、特征工程/預處理、標簽與人工規(guī)則、訓練與推理配置、模型版本與閾值設定，以及輸出結果接入決策節(jié)點的完整路徑。實踐中，可從模型訓練與上線環(huán)節(jié)入手，實施日志化、版本化管理，確保未來在審評或核查場景下，能夠完整復原數(shù)據(jù)來源、處理流程、判斷主體及結論形成邏輯。

二是細化并明確AI使用情境。對內(nèi)管理與對外溝通需統(tǒng)一回應一組問題：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；是否需要人機協(xié)同完成最終判斷；哪些輸入變化會觸發(fā)失效或再驗證。相較于單純展示性能指標，清晰界定使用情境更能幫助監(jiān)管方與合作方快速識別風險點，明確所需補充的證據(jù)。

三是匹配驗證與監(jiān)督策略。驗證強度需與風險等級掛鉤，風險既取決于模型在業(yè)務流程中的影響程度，也關聯(lián)決策后果。針對高風險應用，需實施嚴格的前瞻性測試與性能度量，設定明確的性能閾值與失效應急預案，上線后開展定期監(jiān)測與回歸驗證。在生產(chǎn)放行、偏差識別等場景，需將模型更新與閾值調(diào)整納入現(xiàn)有變更控制程序?？蓛?yōu)先為關鍵模型建立“性能漂移監(jiān)測計劃”，提前固化觸發(fā)條件、復驗證路徑與升級匯報機制。

四是強化數(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，轉向可審計的代表性與偏倚管理，驗證訓練與測試數(shù)據(jù)是否覆蓋多樣性的目標人群及應用場景，確保模型在性別、年齡、遺傳背景、臨床分層等關鍵子群中性能一致。針對真實世界數(shù)據(jù)，還需同步建立覆蓋數(shù)據(jù)質量、一致性、使用授權與合規(guī)鏈條的審計記錄，以滿足跨境合作與境外申報的合規(guī)要求。

五是建立跨學科協(xié)作與責任邊界。AI應用落地不能僅依賴算法團隊，需整合研發(fā)、臨床、法規(guī)、質量、藥物警戒、隱私倫理等多領域人員，共同界定使用情境、風險等級與證據(jù)要求；同時，明確責任分工與升級機制，厘清輸出結果、放行決策、持續(xù)監(jiān)測的責任主體，構建可執(zhí)行的治理結構。

六是推進前置化、持續(xù)性監(jiān)管溝通。針對擬納入關鍵決策鏈的AI應用，盡早與監(jiān)管機構溝通可有效減少后期返工。溝通材料應聚焦使用情境、風險分級、可信度評估計劃、驗證與監(jiān)測安排，明確材料提交的時機與顆粒度。

AI技術對于制藥行業(yè)的真正價值，并非技術概念的前沿性，而是能否以合規(guī)、可信、可控的方式融入藥品證據(jù)鏈。當全球藥品監(jiān)管機構以“風險為本”“使用情境”“全生命周期管理”為核心關鍵詞來組織政策語言時，中國藥企的核心競爭力也將更多體現(xiàn)在體系化治理能力與可審計證據(jù)組織能力上。唯有建立適配全球監(jiān)管的AI質量管理體系，才能真正讓AI成為驅動藥物研發(fā)與產(chǎn)業(yè)升級的可靠動力。［作者為泓惠醫(yī)藥科技（北京）有限責任公司首席科學家］

(責任編輯：劉思慧)