הערכת תועלת-סיכון: איך נתונים כמותיים עוזרים לנו לקבל החלטות רגולטוריות חכמות יותר

תורגם ממאמר שנכתב במקור ע"י ד"ר האטם רבח (Hatem Rabeh), "Clinical Evaluation Navigator" וניתן לקרוא אותו בלינק הזה.

השאלה השקטה: איך מודדים "תועלת"?

ד"ר רבח מספר: "לא מזמן ישבתי בפגישת צוות בפרויקט שבחן את ניתוח הסיכונים עבור מכשיר רפואי חדש. כל סיכון פוטנציאלי זוהה בקפידה והוערך לפי הסתברות וחומרה, על פי FMEA.

אבל כששאלתי: "אז... איך אתם מודדים את התועלת בהערכת התועלת-סיכון שלנו?" החדר השתתק.

קולגה העז להשיב: "אנחנו מציינים את התועלות בעלון למשתמש, נראה לי".

כלומר, בעוד שהסיכונים מקבלים טבלאות מדוקדקות וציונים כמותיים, התועלת מוצגת במשפט מעורפל אחד: "משפר תוצאות קליניות, תאמינו לנו".

נשמע מוכר?

ברוב צוותי הפיתוח, ניתוח סיכונים הוא תרגיל כמותי, אבל ניתוח התועלת נותר סובייקטיבי, תיאורי ולעיתים כמעט מאולץ.

התוצאה היא משפט גנרי במסמכים הרגולטוריים, כמו "על פי שיקול דעת מומחים, התועלות עולות על הסיכונים". ללא נתונים או הוכחות, זו נראית כמו קלישאה רגולטורית ולא כמו טענה מבוססת.

אז איך אפשר להפוך את הערכת התועלת-סיכון למוחשית, שקופה ומשכנעת ואולי אפילו כמותית?

למה הצהרה לא מספיקה? רגולטורים דורשים הוכחות

הרגולטורים היום מצפים ליותר ממשפט סתמי כמו "התועלות עולות על הסיכונים". הם רוצים לראות ניתוח מבוסס, מדוד ומגובה בנתונים.

על פי רגולציית MDR האירופית (2017/745), לא ניתן לשווק מכשיר רפואי באירופה אם לא הוכח שהתועלת שלו עולה על הסיכונים ועדיף שהניתוח הזה יהיה כמותי ומתועד.

ה-MDR אף מגדיר תועלת כ"השפעה חיובית על הבריאות המתבטאת בתוצאות קליניות מדידות, רלוונטיות למטופל".

כלומר, יצרנים לא יכולים להסתפק בהצהרות כמו "משפר איכות חיים" בלי להראות באילו מדדים, עד כמה, ואיך יודעים זאת.

גם ISO 14971, התקן הבינלאומי לניהול סיכונים במכשור רפואי, מחייב שהסיכונים השיוריים יהיו מקובלים לאור התועלות הקליניות.

עם זאת, אף אחד מהם לא מספק נוסחה ברורה או יחס כמותי לקביעת איזון סיכונים-תועלות מקובל.

וכך, רוב החברות ממשיכות להסתמך על טיעונים איכותניים בלבד, תיאורים מילוליים, שיפוט מומחים, ולעיתים טענות סובייקטיביות.

בין איכותי לכמותי: למה צריך גם וגם

ברוב המקרים, ניתוח תועלת-סיכון במכשור רפואי היה עד כה איכותני בלבד. תבניות נפוצות כוללות טבלת תועלות, טבלת סיכונים, ואז פסקה שמסבירה למה לדעתכם התועלות עולות על הסיכונים.

זה עדיף מכלום, אבל זה לא אובייקטיבי, לא ניתן לביקורת, ורגולטור יכול לפרש אותו אחרת לגמרי מכם.

כאן נכנסים הכלים הכמותיים. לא כדי להחליף את שיקול דעת המומחה, אלא כדי לתמוך בו במסגרת שקופה וברורה.

איך מודדים תועלת קלינית בצורה מדידה

השלב הראשון הוא להגדיר את התועלות הקליניות של המכשיר בעיניים של המטופל.

שאלו:

• האם מדובר בשיכוך כאבים?

• האצה בריפוי?

• פחות סיבוכים ניתוחיים?

• אבחנה מדויקת יותר?

אם כן, אלו תועלות קליניות אמיתיות, וניתן למדוד אותן.

למשל:

• מכשיר טיפול בפצעים: מדדו את זמן ההחלמה או את שיעור ההצטמצמות בגודל הפצע.

• תוכנת אבחון: מדדו דיוק, רגישות, ספציפיות.

• כלי ניתוח: מדדו הפחתת זמן ניתוח או שיעור סיבוכים.

💡 חשוב להבדיל בין ביצועים טכניים (כמו רזולוציה או חיי סוללה) לבין תועלת קלינית אמיתית.

ממספרים להחלטה: איך נתונים כמותיים משווים תועלת וסיכון

ישנן ארבע שאלות מפתח:

1. כמה גדולה התועלת?

2. כמה חמורים הסיכונים?

3. באיזו תדירות מופיעה התועלת?

4. באיזו תדירות מופיע הסיכון?

מודל פשוט:

• ערך תועלת = תדירות × גודל תועלת

• ערך סיכון = תדירות × חומרה

• יחס תועלת-סיכון = ערך תועלת ÷ ערך סיכון

דוגמה:

• תועלת: גבוהה (4/5) אצל 70% מהמטופלים = 0.7×4 = 2.8

• סיכון: בינוני (2/5) אצל 5% = 0.05×2 = 0.1

• יחס תועלת-סיכון = 2.8 ÷ 0.1 = 28

יחס מעל 1 = מאזן חיובי. יחס נמוך מ-1 = אזהרה.

כללי זהב בשימוש בגישה כמותית

• שמרו על ניתוח נפרד לכל תועלת וסיכון. לא לסכם למספר אחד כולל.

• הגדירו קריטריוני קבלה מראש (למשל יחס > 1.5 כתנאי לתועלת מהותית).

• השתמשו בסולמות קליניים משמעותיים (כאב, הישרדות, סיבוכים).

• השוו לסטנדרט הטיפול הקיים ביחס ל-state of the art.

שימוש במדדי NNT ו-NNH

מדדים פשוטים ומוכרים מהרפואה מבוססת-הראיות:

• NNT (Number Needed to Treat): כמה מטופלים יש לטפל כדי שאחד ייהנה מתועלת.

• NNH (Number Needed to Harm): כמה מטופלים ייחשפו עד שאחד ייפגע.

לדוגמה:

• מכשיר שמונע שבץ ב-5% מהחולים = NNT = 20.

• אבל גורם לסיבוך קשה ב-1% = NNH = 100.

• כלומר, כל 100 מטופלים - 5 ניצלים משבץ, 1 נפגע מסיבוך.

מאזן חיובי וברור.

כלים מתקדמים יותר

במכשירים מורכבים ניתן להשתמש גם ב:

• MCDA (Multi-Criteria Decision Analysis): ניתוח רב-קריטריונים שמאפשר לשקלל תועלות וסיכונים עם משקלים שונים.

• QALYs (Quality Adjusted Life Years): שנות חיים מותאמות איכות, נפוץ בבריאות הציבור.

דוגמה: מכשיר בינה מלאכותית לאבחון מוקדם של סרטן ריאות

• תועלת: שיפור באבחון מוקדם מ-40 ל-50 מתוך 1000 מטופלים (NNT = 100).

• סיכון: 1 סיבוך משמעותי מתוך 1000 עקב ביופסיה מיותרת (NNH = 1000).

• מאזן: יחס תועלת-סיכון חיובי פי 10.

לקחים מרכזיים

1. התחילו מהמטופל - מה באמת משתפר בבריאותו.

2. הפכו תועלות למדידות במספרים.

3. השוו תועלות וסיכונים באותו הקשר.

4. בנו שיטה סדורה, רצוי עם נתונים כמותיים.

5. השוו תמיד לסטנדרט הקיים.

6. היו שקופים לגבי מגבלות ואי-ודאות.

7. שלבו גם קול מטופלים ורופאים.

8. עדכנו את הניתוח כל הזמן, גם אחרי השקה.

סיכום

הצהרה כללית כמו "התועלות עולות על הסיכונים" לא מספיקה. ניתוח אמיתי חייב להיות מדוד, מתועד ומבוסס נתונים. שימוש בשיטות כמותיות הופך את ההערכה לאמינה, שקופה ומשכנעת, גם לרגולטורים וגם למשתמשים.