基于FMEA 的醫療器械現場檢驗風險分析

屈媛媛，王會如，張 宏，李 明，張 蔓

（北京市醫療器械檢驗所質量部，北京 101111）

0 引言

申請醫療器械產品注冊時，注冊申請人應向藥品監督管理部門提交經國務院認證認可部門認定的檢驗機構出具的檢驗報告[1]。檢驗機構依據醫療器械產品的技術要求對其性能和電磁兼容性等進行檢驗，驗證其安全性和有效性。

通過對檢驗數據進行分析，在所有類型的醫療器械檢驗任務中，放射治療設備、醫用成像設備等大型醫療器械（以下簡稱“大型設備”）在實驗室永久控制之外的地點或設施中實施檢驗（以下簡稱“現場檢驗”）的比重最高，達到99.4%。由于檢驗樣品及檢驗環境的復雜性，很多工作都需要檢驗機構、制造商和安裝使用單位等多方面的協調配合。而在環境保障（設備、環境設施）、檢驗方法的選擇、檢驗方案的制訂等方面存在更多的不可控因素，很多工作往往依賴于工程師的個人經驗，使得判定標準存在較大的個體差異，比在實驗室內部進行的檢驗更為復雜、風險控制的難度更大。

ISO/IEC 17025：2017《檢測和校準實驗室能力的通用要求》規定，當實施現場檢驗活動時，應確保設施和環境、設備及質量控制等符合標準要求[2]。因此，加強醫療器械現場檢驗工作的風險控制，需要檢驗機構進行更多的技術性研究和探討。當前的檢驗機構風險管理多為經驗總結，這些方法不具備前瞻性，而且多為定性研究，被評估的結果較難以量化的形式呈現出來，評估方法不具備系統性。

潛在失效模式與效應分析（failure mode and effects analysis，FMEA）不僅是一種識別風險、降低風險的定性分析和評估方法[3]，還是一種可以提高任何領域系統安全性、可靠性的實用工具[4]。2001 年，美國醫療機構聯合評審委員會推薦FMEA 作為前瞻性風險評估工具[5]。ISO 14971：2007《醫療器械 風險管理對醫療器械的應用》中將該方法作為推薦的醫療器械風險分析方法之一。目前，我國醫療器械檢驗領域對該方法鮮有應用。本研究依據以往數據及檢驗工程師的經驗分析，采用FMEA 對醫療器械進行高風險因素的確定和評估，對高風險事件制訂控制措施，從而提高醫療器械現場檢驗的效率和規范化水平，為檢驗檢測機構的風險控制找到一種新的評估工具。

1 資料與方法

1.1 資料

為了確保現場檢驗風險分析過程涉及要素的充分性，將大型醫療器械的現場檢驗數據作為確定本次危險事件的研究資料。

1.2 FMEA 評價方法

FMEA 主要通過風險優先序數（risk priority number，RPN）來評估失效模式帶來的嚴重后果。RPN 值是嚴重度（S）、發生概率（O）、檢測度（D）的乘積[6]。其中，嚴重度（S）為該失效模式發生后對檢驗工作造成的影響；發生概率（O）為該失效模式在檢測過程中發生的頻率；檢測度（D）為在現有條件下，失效模式發生而未被偵查出的可能性。RPN 值越高，表明該失效模式的風險性越高。

以內部質量體系要求和工程師以往的經驗積累為基礎，預測出可能的失效模式。以檢驗結果的準確性和服務客戶為目標，對嚴重度（S）、發生概率（O）和檢測度（D）進行評價并計算RPN 值。根據RPN 值的高低確定高風險事件并制訂控制措施，從而降低風險發生的概率。

1.3 統計學方法

為評價FMEA 實施后的效果，采用實施前后RPN 值和S 值對比的方法來分析控制措施的有效性。采用SPSS 25.0 軟件對抽樣結果的Kappa 系數進行分析來評價人員間評估結果的一致性程度。統計評估結果的Z 值，表示評估結果滿意。對FMEA控制措施實施前后得出的RPN 值進行樣本t 檢驗，P＜0.05 表示差異具有統計學意義。

2 實施步驟

2.1 依據檢驗活動的功能特性確定風險的判定原則

保證檢驗結果的準確性和服務客戶是檢驗機構最為重要的工作。檢驗檢測機構具備的依據國家標準和行業標準檢測的檢驗能力是經過了方法驗證的，因此在檢驗結果準確性和可靠性方面的風險是相對可控的。那些在標準中尚未規定、主要依賴于檢驗工程師已有的經驗進行判定的方法，在檢驗活動的一致性運作和結果準確性方面存在較大風險。此外，通過調研，檢驗工作的時效性、技術指導的充分性、方法選擇的準確性和適宜性是客戶的最主要訴求。基于上述兩方面內容，在本次研究中，將影響醫療器械產品的安全性和有效性判定、導致補充檢驗、影響檢驗進度和給客戶造成經濟損失4 個方面作為本次研究中風險的判定原則。

2.2 確定潛在失效模式

現場檢驗的實施主要涉及檢驗工程師、技術管理層及質量管理人員。基于本次研究的醫療器械產品特點，選取從事有源醫療器械檢驗工作5 a 以上的檢驗工程師14 人（其中專職從事大型設備檢驗工程師10 人）和質量管理人員1 人組成評估小組，其中具備副高級以上專業技術職稱的有10 人。參與評估的成員通過FMEA 培訓后，基于已經確定的內部質量體系要求和既往經驗，提煉出現場檢驗任務的實際執行流程，如圖1 所示。該流程共包含5 個主要環節和19 個子環節。

評估組在已確定的流程步驟基礎上逐項進行失效模式分析，盡可能多地找出各個環節中可能出現的錯誤場景，并列出可能產生的影響。最終在19 個子環節中共總結出52 個潛在失效模式，詳見表1。

2.3 計算RPN 值

通過對國際及國內風險分析標準以及國內醫療器械相關領域的風險管理經驗[8]進行調研，經過對既往數據的統計及討論，最終將S、D、O 設定為5 個標準級別并分別確定判定準則，詳見表2～4。評估數據中包含國內外幾十家醫療器械生產企業的檢驗執行情況，保證了評估標準的普適性。

2.4 RPN 評分

評估小組按照打分原則對已完成的檢驗資料進行失效模式評分，最終得出失效模式的分布狀態列表，詳見表5。

圖1 現場檢驗任務執行流程圖

表1 潛在失效模式列表

通過相關調研發現，我國醫療器械檢驗領域尚無可直接參考的RPN 值。通過評估小組討論，對本次獲取的所有數據綜合運用FMEA 第四版[9]中3 種RPN 值分析法，將RPN≥15 且S≥4 作為高風險失效模式的輔助參考。經統計，高風險失效模式共18 個，如圖2 所示，主要分布于安全件[10]的技術參數核對、標準引用情況的核查、設備使用的準確性等環節。

2.5 評估結果分析

為評價人員間評估結果的一致性程度，隨機選取2 名評估小組成員對3 個失效模式的10 份評價結果進行Kappa 分析，詳見表6。可以看出，一致性檢驗結果在0.4≤Kappa＜0.75 范圍內，說明一致性程度較好[11]。

為確保評估人員能力的穩定性，隨機抽取1份涉及失效模式最多的評分結果進行數據分析。分別計算各評估人員對每個失效模式 S、D、O 值的中位值，并將中位值作為評估結果的指定值。將各失效模式評估結果的標準化IQR（四分位距）作為結果評定標準差，按公式（1）計算每個失效模式評估結果的Z 值：

式中，x 為評估人員的評估結果；X 為指定值；σ為結果評價標準差。通過Z 值統計（如圖 3 所示）發現，評估人員評分結果的值均控制在2 以內，結果在95%的置信區間內，說明評估人員對于評價準則的評定能力滿足要求[12]。

2.6 失效模式原因分析及控制措施

評估小組對出現失效的典型記錄進行充分討論，梳理出可能導致高風險失效模式的影響因素。小組成員分別對已確定的所有高風險失效模式進行影響因素判定，經過統計得出每種影響因素對各失效模式的影響百分比（詳見表7），最終將技術文件、工作程序和培訓與監督確定為實施控制的因素，并制訂具體措施。

表2 嚴重度（S）判定準則

表3 發生概率（O）判定準則

表4 檢測度（D）判定準則

表5 失效模式分布狀態列表

2.6.1 規范工作程序

以放射治療設備為例，《醫療器械分類目錄》中將放射治療設備分為4 個一級類別和22 個二級類別[13]。要驗證其中某個產品的安全、有效性，僅對個體實施檢驗是很難實現的，必須依靠一個復雜的系統（如放射治療模擬機、激光定位裝置、圖像引導系統、呼吸門控系統、放射治療計劃系統等）才可以實現。放射治療設備的組成部件多、結構復雜，實施檢驗前對醫用電氣系統的有效核查將直接影響檢驗項目的判定方式和檢驗進度。一旦對樣品組成核查不充分、不準確，有可能會導致產品組成/部件的遺漏，會對檢測效率造成影響，嚴重的可能導致檢驗樣品的偏離。因此，樣品組成核查應從資料性核查開始，在檢驗方案制訂前完成。資料核查工作應涵蓋設備間情況核查、設備組成核查等，重點核查樣品的基礎信息、技術指標（功能概述、電氣參數、符合的安全標準）和安全認證資料等，為檢驗方案的制訂、技術要求的評估以及檢驗現場的樣品核查提供重要的基礎性保障。

2.6.2 補充技術性指導文件

針對引起高風險失效模式的環節制訂相應的標準操作規程，明確檢測環境、設備及資料要求，降低不充分溝通導致的風險，明確資料核查內容及方法、環境試驗的評估原則及安全性試驗的評價原則等，提高操作的一致性和科學性。

2.6.3 加強人員風險管理培訓并強化監督

開展對YY/T 0316—2016《醫療器械 風險管理對醫療器械的應用》標準學習的系統培訓，提高人員的風險分析能力。逐步將檢驗工作的實施建立在產品風險識別的基礎上，降低關鍵性驗證指標的漏檢風險。定期監督人員的實際操作情況，及時發現并糾正不符合事項。將現場檢驗相關工作文件的掌握情況、檢驗計劃的編制及執行情況作為人員能力評估的考核事項，從執行的規范性方面降低外出檢驗的風險，從而降低發生人為差錯的概率。

3 控制措施實施效果

實施控制措施后，評估小組再次對已完成的現場檢驗記錄進行打分，并與改進前的結果進行對比，詳見表8。與控制措施實施前相比，控制措施實施后RPN 值顯著降低（高風險失效模式的RNP 平均值由26.1 降低到 15.4），差異有統計學意義（t=6.5，P＜0.05）。大部分高風險失效模式的S 值沒有變化，但RPN 值明顯變小，證明控制措施實施后風險發生概率得到有效改善，說明檢驗人員提升了對高風險事件的關注度，且問題的可探測難度也明顯下降。初步證明了采用FMEA 方法進行檢驗風險的確定、評估及控制對于提高現場檢驗效率和規范化具有積極意義。由于醫療器械注冊流程及周期的限制，控制措施實施后對于方法選擇的影響不能在短期內得到驗證，仍需要持續跟蹤來補充檢驗等相關數據，進一步驗證控制措施效果的全面性。

圖2 高風險失效模式（RPN≥15 且S≥4）分布魚骨圖

表6 失效模式評價結果一致性程度分析

圖3 評估結果Z 值分布圖

表7 影響因素對高風險失效模式的影響占比

4 結語

目前，我國針對醫療器械檢驗工作失效模式的確定、評級及描述方式尚缺乏統一的標準和要求，失效數據的獲取也缺乏系統性。本文提出的基于FMEA 的醫療器械現場檢驗風險分析能夠有效降低醫療器械現場檢驗過程中的風險，減少潛在失效模式的發生，為檢驗機構的風險控制提供了一個新的管理工具。同時，檢驗機構應從多角度摸索檢驗失效模式及效應分析、積極建立檢測失效模式數據庫、確定評級標準、規范失效模式記錄等角度出發，系統性開展失效模式分析，不僅對檢驗效率的提升、保證檢驗結果的準確性和一致性有積極影響，還對提高現場檢驗效率和規范化水平具有積極意義。

表8 對高風險失效模式實施控制措施前后效果對比