医療機器が飛躍的に成長しており、各メーカーは高品質の製品、すなわち、リコールなどのない安全性の高い製品作りを意識的に行わねばなりません。この記事では、「品質リスク管理プログラム」を「品質マネジメントシステム」に統合して管理する方法とそのメリットについて解説していきます。 

なお、この記事は医療機器に特化した国際規格や規制を参照したものです。品質リスク管理の基本原則が品質管理システム全体に統合されるという点については、医薬品・診断機器・その他の医療製品の製造業者を含むあらゆる製造業者によって採用される可能性のあるものです。

医療機器における品質リスク管理の重要性

国際的な医療機器産業は著しい成長を遂げています。その結果、医療機器の革新は促され、複雑な医療機器が次々と作られるようになりました。慎重な診断が必要であったり、珍しい症状であったりする患者に対しての治療法も広がりつつあります。

医療機器における技術革新により、医療機器の設計や製造方法が複雑化する一方、その複雑な製品の使用環境も多様化しています。残念なことに、医療機器の成長と技術革新に伴い、深刻な有害事象の報告も増加（※1）しました。2001年以降、深刻な有害事象の報告は、医療機器産業の成長よりも際立っています。実際、医療機器のリコールの半数以上が医療機器の設計上の欠陥や製造上の問題に起因（※2）しました。

リコールの増加により、メディアも医療機器の品質を報じるようになりました。医療機器市場においては、品質が高く、リコールの件数が少ないなどの利益が高いメーカーが高く評価されます。医療機器の品質に関する透明性の高まりは、医療提供者および患者を含め、業界全体の購買選択に強く影響を与えます 。医療機器の品質は、単純に規制を守っているだけでは不十分で、医療機器メーカー同士、他社との品質の差別化に力を注ぐ必要が生じました。

こうなると、品質リスク管理の重要性が増します。患者および利用者への害を体系的に削減するには、問題になりそうなシグナルや傾向を積極的に検出し、エビデンスを通じて医療機器の品質と安全性を継続的に改善する努力が必要です。品質マネジメントシステムを通じて品質リスクとうまく付き合い、品質リスク管理に成功する必要があるでしょう。

厳しさが増す医療機器での品質リスク管理

医療機器と組み合わせ製品のリスク管理プロセスは、新しい規制の対象となり、厳しくなりつつあります。具体的には、「欧州連合医療機器規制（EU MDR）」および「ISO 14971:2019」の要件により、医療機器および組み合わせ製品において、全体的にリスク管理の負担が増えました。

新しいリスク管理は、企業に大きな負担をかけます。製品開発のサイクル全体にわたり、企業内のほぼすべてのシステムやプロセスにつき、実質的に追跡可能であることを求めるためです。以下が追跡対象として含まれます。

  • 製品企画・デザイン・変更
  • 製造活動
  • 臨床評価計画および報告書
  • 規制申請およびラベリング
  • 製品の市販投入後の監視

上記のようなリスク管理の取り組みは、相互に連携が取れていて効果的に機能します。各部門間の情報連携は、速やかに行わなければなりません。

医療機器でのリスク管理に必要なこと

ここからは、具体的に医療機器でのリスク管理において必要となる内容を具体的に見てみましょう。

  • 製品を使用する患者への害を減少させる
  • シグナルを検出し、有用な根本原因分析と対策を特定する
  • 品質と安全性を継続的に向上させる
  • 受け入れ可能な品質を確保する
  • プロセスおよび製品の逸脱や不一致を迅速に解決する
  • 承認と市場認可の迅速化する
  • 規格と規則を遵守する
  • 上記のすべてに必要なリソースを最小限に抑える

医療機器でのリスク管理に影響を与えた規制の歴史

リスク管理に対する要件は、長年にわたり変化しています。その影響を受け、多くの製造業者が複雑で非効率的なリスク管理プロセスを開発しました。30年以上にわたる規制の歴史は以下のとおりです。

◯欧州指令（MDD、AIMDD、IVDMDD）
◯ISO 14971-1:1998
◯ISO 14971:2000
◯ISO 14971:2007
◯EN ISO 14971:2012（内容の逸脱を含む）
◯EU MDR
◯ISO 14971:2019

最近の規制については、EU MDRとISO 14971:2019が該当し、医療機器製造業者のリスク管理における負担を増やす内容でした。 計画〜製造〜製品出荷後の情報収集に至るまで、多くのリソースを要するものだったためです。旧式のリスク管理手法に頼りっきりでは、高品質を維持できず、今後競争に勝つために必要な品質向上とリスク低減が難しくなります。

リスク管理と品質マネジメントシステムが結びつきが弱い3つの理由

本章では、リスク管理と品質マネジメントシステムの結びつきが弱い原因について解説します。

理由1 .品質マネジメントシステム上でリスク用語を統一していない

そもそも、医療機器の使用に伴う医療上の利益には、ある程度リスクが伴うことが前提となります。リスク管理で核とすべきは、患者や使用者が許容できないと考えられるリスクからフリーであることです。 

実際のリスク管理プロセスでは、複数の専門性の高いチームがデータや情報を入力します。まったく同じ問題に対して、異なるチームが入力することもあるでしょう。その際、使用基準が異なる用語では、効果的なリスク管理ができません。

リスク管理では、一貫した重大性および発生の定義を用いることが肝要です。同じ用語の定義を用いることで、見つかったリスクが既存のリスク管理ファイルで受け入れた実績があるかどうかを判断しやすくなります。

理由2. 数字に一貫性がない

定量的な発生率がなければ、傾向を評価し、リスクを低減するための対策が必要かどうかを判断できません。 

リスク管理ファイルでは、予想、あるいは許容される故障頻度について、定量的な数値や割合を表示しません。代わりに「まれ」「頻繁」などの曖昧な表現を使用します。実際に観察されたリスクの許容可否を判断する市販後調査を実施するチームでは、このような数値や割合の曖昧さが原因で、リスク管理上受け入れ可能かどうかを判断する際に時間を要してしまいます。

理由3.閉鎖的かつ周期的な会議

多くの医療機器メーカーでは、慣習として、マネジメント層向け会議や製品固有の会議における審査委員会のミーティングでレビューをする傾向があります。品質チームは、待ちに待った取締役会が開催されてはじめてデータを収集できます。これでは、時間がかかりすぎです。また、有害な状況を明らかにするレビューでは、データ管理の限界・分析の限界・品質チームのリソースの確保なども絡み合い、有害な状況を見直すスコープは限られています。品質と安全に関する重要な意思決定に使用するデータも少なくなるでしょう。

効果的なデジタルリスク管理を導入している企業では、そうでない企業よりも少ないリソースで、コンプライアンスを遵守しつつ、品質の重要な意思決定につながる価値を追加できます。時間をかける形でコンプライアンスの観点でのリスク管理を実践できている企業はいずれ、効果的なリスク管理を備えた会社に太刀打ちできなくなるでしょう。

医療機器のリスク管理はデジタルリスク管理で解決

リスク管理の本質はビッグデータ（※）の問題であり、情報革命が問題を解決してくれました。デジタル・リスク管理システムでは、最低限のコンプライアンスを超え、以下のプロセスで積極的で予測可能なリスク管理を可能にしました。

▼既存の品質管理プロセスと自動的に結びつく

▼一貫性のある質的・量的な記述子を使用する

▼自動的なシグナルとトレンド（害となる事象）の検出を可能にする

デジタルリスク管理システムなら、これまでの課題をすべて克服し、継続的な品質改善を可能にすることで、競合他社に差をつけられます。

デジタルリスク管理システムは、ゆりかごから墓場までと例えられるように、リスク管理の記録と活動のための、中央集権型の企業全体の共同スペースです。なお、優れたデジタルリスク管理ソリューションは、オンライン上でファイル保存場所であるクラウドストレージと信頼性を提供しており、かつ、21 CFR Part 11とEU GMP Annex 11に準拠しているものと考えます。

（※）テキスト、画像、動画、音声などさまざまな種類・形式の巨大なデータ。非構造化されたデータや非定型的なデータを含むとされる

自動化されたデジタルリスク管理システムで可能になること

自動化されたデジタル・リスク管理システムを使えば、以下のことが可能になります。

  • リスク低減する
  • 効率を向上させコストを削減する
  • 患者の安全性を向上させる
  • 製造・サプライチェーン・流通のエコシステムにおける品質主導の対応力向上させる

デジタルリスク管理システムの主な特徴

まず、デジタルリスク管理システムの主な特徴について説明します。

データに裏打ちされた定量的なリスク管理を実現

デジタルリスク管理システムは、通常のリスク管理活動をより早く、より少ないリソースで行うだけでなく、エンドユーザーおよび患者の安全面においても効果的なリスク管理を可能にします。

品質マネジメントシステム全体のシグナルと不利な状況を特定も可能に

デジタルリスク管理システムは、品質マネジメントシステム全体でリスク管理用語を標準化することにより、リスク管理の効率化し、より良い意思決定を可能にします。スタッフがスプレッドシートなどから情報を収集し分析する代わりに、専門家が、データが一元化された場所で、より深い分析をするために時間を活用できるためです。

品質マネジメントシステム内には、苦情・不適合・逸脱・是正および予防措置（CAPA）・変更管理など、リスク管理活動に影響を与えたり、影響を受けたりする複数のプロセスが備わっています。苦情と不適合は、既存のリスク評価を改善するときに活用できる生のデータであり、 CAPAと変更管理は、市販後のリスク低減を推進するための経路として利用可能です。これらの活動はすべて、タイムリーな意思決定のきっかけとなるリスク管理に関連していきます。

苦情プロセスとデジタル的に統合されたリスク管理プロセスでは、関連情報（故障モードや被害を含む）を共有できます。リスク管理ファイルにおいて、苦情記録を適切なリスクファイルとリンクさせられるだけでなく、苦情の種類と重大性をあらかじめ決めておくことで、報告された苦情が現在のリスク管理ファイルでは特定されていない、新たなリスクを特定したかどうかを示すことが可能です。リスク管理ファイルのレビューの必要可否も示せます。たとえば、以下のような内容です。

  • 新たな危険または危険な状況 
  • 新たな害または予想以上のリスクの重大性
  • P1、P2、有害事象の発生率が予想より高い 

類似した苦情の組み合わせは、不利なトレンドを教えてくれる可能性があります。デジタルリスク管理ソリューションを使用することで、苦情とリスク管理ファイル中の残存リスクとの関連付けが可能になり、 リスクの予想頻度と実際の頻度との比較で、結果的に対策が必要か判断するのが容易になります。

デジタルリスク管理で解決できること

トップダウン・ボトムアップのリスク分析が可能になる

ここからは、デジタルリスク管理で解決できることについて、3つのポイントに絞って順番に解説していきます。デジタルリスク管理は、ハザード分析・故障モード・影響分析（FMEA）などのリスク分析ツールを提供するだけでなく、これらの複雑な分析を包括的なリスク管理ワークフローに結びつけることにより、驚異的な利便性を発揮します。

FMEA（Failure Mode and Effects Analysis、製品や製造プロセスに潜在する故障モードを事前に洗い出し、影響を分析評価したうえで対策を講じる解析手法）は、製品のプロセス・設計・使用において最初に障害が発生した場合にのみ危害が発生するという原則に基づいている点には注意が必要です。ISO 14971:2019もEU MDRも、医療機器に関連するリスクは通常の状態（すなわち故障がない状態）で識別される必要があると明確化されています。 危険な状況（および最終的には被害）が故障がなくても発生する可能性があるためです。

ハザード分析はFMEAを補完するもので、ISO 14971およびEU MDRにも準拠するものです。ハザード分析では、発生した危険と危険な状況、関連する害や発生回数、並びにその結果としてのリスク管理・検証・リスク活動の評価を特定します。危険な状況が発生する確率（P1）、危険な状況が害につながる確率（P2）、害の発生確率（P=P1*P2）は、害の重大性と共にハザード分析に文書化されます。FMEAの出力は、どの故障モードがどのようなハザードおよび危険な状況を引き起こしているかを特定することにより、FIMAからハザード分析にリンクさせることが可能です。したがって、ハザード状況は、まず最上位のシステムレベルで、エンドユーザーまたは患者に対するリスクを特定し、次にそれらのリスクの原因となる下位のシステムレベルの故障を見つける「トップダウン」分析といえます。 

プロセスFMEAは、何十年もの間、メーカーにより使用されてきたリスク分析ツールです。しかし、多くのメーカーは、プロセス故障の影響を総合的な残存リスク評価に体系的に含められていません。ハザード分析とFMEAとが異なるドキュメントに存在しており、異なるチームが手動で保守している場合、2つのリンクを実装させるのは困難です。リンクを維持し続けることも、企業が効率化を推進するために実施する絶え間ない製造上の変更を考えると難しいでしょう。

FMEAからハザード分析への故障モードをデジタル統合できると、エンジニアは、最上位のハザードにつき、ハザードを引き起こした特定の故障または不具合まで追跡できるようになります。エンドユーザーと患者へのリスクを低減するための、効果的な根本原因の特定とリスク管理活動が可能です。さらに、これらのリンクは、製品の市場導入後のライフサイクル段階においても維持し続けられます。

医療機器における新製品のリスクに向いている

設計・製造開発プロセスにおけるデータ主導のリスク管理により、より安全に新製品・次世代製品開発が可能になります。デジタルリスク管理システムでは、効率的かつ効果的にリスクを洞察・収集できるようになるためです。 

新製品開発チームは、関連する苦情・不適合・CAPAからリスクを洞察できるようになります。製造プロセスや設計における過去のパフォーマンスに関する分析、およびそのデータから得られる最終的な洞察では、膨大な量の過去データを参照します。しかし、新製品開発プロジェクトは、進行ペースが速いうえにプロジェクト期間は短く、これまでは過去のデータをうまく活用できませんでした。リスク管理活動において、過去のリスクに関する知識を活用できることは価値のあることです。リスク制御すべき焦点に対して実証データを証拠として利用でき、市場投入までの時間を短縮できるようになります。

デジタル技術を使用することにより、ビジネス上の異なる製品部門・製造工場・製品ライン全体の横のつながりを持つデータからの洞察が可能です。これらの洞察は、新製品における以下のリスクを減らすのに役立ちます。

  1. 本質的に安全な設計および製造 
  2. 設計および製造における保護対策 
  3. 利用者の安全に関する情報 

新製品開発においてデジタル技術を使う場合、専門的な知識を持つ人材が高負荷のもとデータ収集をしなくても、上記3つのデータを総合的にレビューすることが可能です。その結果、過去の製品の市販後調査から学んだ教訓に基づき、より安全な新製品を作るための設計と製造工程のインプットを効率的かつ効果的に確立できるようになります。 

嬉しいことに、類似の新製品や製品ラインの拡張のためのリスク分析構築において、既存のリスク分析の一部を新しいリスク分析に活用して時間とリソースを節約するという効果も得られます。つまり、リスクに関する情報の中から、検討中の新製品または拡張製品に共通するプロセス、設計、または使用の故障モードを特定することが可能です。

人工知能（AI）を使用可能

リスク解決への手がかりが膨大なデータに埋もれている場合、事象を分析し、相関関係を見つけ出すことに長けた「人工知能（AI)」が極めて役立ちます。

医療機器のリスク管理における人工知能の適用は、人間の関与（すなわち自律的知能）に取って代わるものではありません。プライスウォーターハウスクーパース人工知能の種類に関するモデル（※3）によると、医療機器リスク管理への人工知能の応用は、補助的な知能と拡張的な知能とに分類されます。違いは以下のとおりです。

  • 補助的な知能（Assisted Intelligence）：人間がより速くタスクを実行するのを助ける
  • 拡張的な知能（Augmented Intelligence）：人間がより良い判断を下すのを助ける

リスク管理プロセスで使用されるQMS全体において、利用可能なデータ量は膨大ですが、自動分類および自動相関については、人工知能に担わせられます。

自動分類とは、AIがQMS全体にわたる苦情や品質事象の分類を提案することです。自己相関とは、AIが過去〜現在にわたるすべての利用可能なデータを迅速に検索することです。人工知能のおかげで、品質担当者はリスクの相関関係・傾向・パターンを瞬時に特定できるようになります。 

苦情記録に自動分類を適用することで、苦情記録がレビューされる前でも、特定の苦情記録の優先順位付けが可能になります。 リスク管理ファイルと比較し、高リスクまたは許容できないリスクを特定できるためです。

自動分類と自動相関の両方が備わっていれば、結果的に製品の品質と患者の安全性に関する人間の意思決定において、大いに役立ちます。軽微で深刻度の低い問題には素早く処理ができ、緊急で深刻な問題には、早期に明らかにできるからです。

苦情やその他の品質に関する記録ボリュームは常に増加します。実際、品質管理リーダーの66％が、「十分なスタッフ/リソース」が品質マネジメントシステムの最重要課題であると回答しました（※4） 。品質に対する記録に対し、遅れることなく行動できると、品質と患者の安全性の双方のレベルを向上できます。対処が迅速であれば、エンジニアが障害のたびに根本原因分析や調査を行う手間が省け、リソースを大幅に節約できるでしょう。

医療機器のリスク管理はデジタルリスク管理システムを推奨

規制遵守はリスク管理の基礎ですが、それだけでは不十分です。最良のリスク管理システムを導入し、患者の安全性を高め、品質を向上させ、より少ないリソースで医療機器のリスク管理をしていきましょう。迅速かつ確実に問題を検知することで、被害を減らせるようになります。

Honeywellの「TrackWise Digital」品質管理ソリューションは、医療機器のリスク管理に役立つシステムです。「TrackWise Digital」の導入により、コンプライアンスを達成する以上の成果を上げられるようになります。 

「TrackWise Digital」は、医薬品・組み合わせ製品・医療機器のリスク管理の基本となるリスク分析・評価・管理・レビュー・市販後の意思決定のための体系的なアプローチを実現させるものです。トップダウンとボトムアップのリスクアセスメント手法をデジタル的に統合するのにふさわしいデータモデルも備えています。QMSとTrackWise Digital全体で受信した情報に基づき、常に新しいリスクマトリックス上で全体的な残余リスクも可視化できます。ICH Q9、ISO 14971、EU MDRにも準拠しているリスク管理プログラムの開発・実施・保守にかかる時間とリソースを削減するのにも役立つでしょう。

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出典：

（※1）https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/dotcom/client_service/Public%20Sector/Regulatory%20excellence/%20The_business_case_for_medical_device_quality.ashx

（※2） https://www.fda.gov/media/82284/download

（※3）https://www.pwc.com/gx/en/industrial-manufacturing/pdf/intro-implementing-ai-manufacturing.pdf

（※4） https://www.thefdagroup.com/blog/life-science-quality-assurance-in-2020-5-key-trends