第1章 ISO13485:2016、改正QMS省令で求める統計的手法

• 1.ISO 13485:2016のサンプルサイズに関する要求事項
  • 1.1 「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」と「適切な場合」
  • 1.2 サンプルサイズ根拠が要求される3局面
    • 1.2.1 設計開発検証
    • 1.2.2 設計開発バリデーション
    • 1.2.3 製造及びサービス提供に関するバリデーション
• 2.ISO 13485:2016とリスクマネジメント
  • 2.1 リスクベーストアプローチ
  • 2.2 設計インプットおよび検証

第2章 プロセスバリデーションとは

• 1.検証かバリデーションか
• 2.プロセスバリデーションの手順
  • 2.1 設計開発のアウトプットにおける製造条件のロバスト性
  • 2.2 バリデーションチームの編成、バリデーションマスタープラン
    • 2.2.1 バリデーションチームの編成
    • 2.2.2 バリデーションマスタープラン
  • 2.3 IQ (Installation Qualification) 据え付け適格性確認
  • 2.4 OQ (Operational Qualification) 稼働適格性確認試験
  • 2.5 PQ (Performance Qualification) 稼働性能適格性試験
  • 2.6 最終報告書と製造移管
• 3.製造移管後のツール
  • 3.1 製造移管後の日常管理
  • 3.2 不適合、工程不安定の要因分析 と対策
  • 3.3 再バリデーション
• 4.プロセスバリデーションの品質システム全体への関わり

第3章 リスクマネジメント (ISO 14971及びISO TR24971)

• 1.リスクマネジメント活動
  • 1.1 リスクマネジメント活動の準備
    • 1.1.1 リスクマネジメント計画
    • 1.1.2 リスクマネジメント要員の割り当て
  • 1.2 リスク分析～リスクコントロール評価
    • 1.2.1 ハザードの特定 (FMEAシートのStep 1)
    • 1.2.2 リスクの推定 (FMEAシートのStep 2)
    • 1.2.3 リスクの評価 (FMEAシートのStep 3)
    • 1.2.4 リスクコントロール手段の選択と実施 (設計へのインプット)
    • 1.2.5 リスクコントロール手段の実施と有効性の検証
    • 1.2.6 残留リスク評価
    • 1.2.7 ベネフィット・リスク分析
    • 1.2.8 リスクコントロール手段による影響のレビュー
  • 1.3 全体的な残留リスクの評価
  • 1.4 製造移管後の情報収集とフィードバック
• 2.ISO 14971:2019とそのほかのプロセス規格
• 3.リスク評価の手法
  • 3.1 FMEA (Failure Mode and Effects Analysis)
  • 3.2 FTA (Fault Tree Analysis)
  • 3.3 その他のISO 14971:2019に例示された手法

第4章 最低限知っておくべき統計の基礎知識

• 1.確率密度関数と推計統計学
  • 1.1 確率密度関数とは
  • 1.2 統計量の分布
  • 1.3 推計統計学
• 2.連続変数の5つの確率密度関数と3つの非心分布
  • 2.1 正規分布
    • 2.1.1 正規分布の特徴
    • 2.1.2 正規分布していることの確認方法
    • 2.1.3 変数変換
  • 2.2 正規分布以外の4つの確率密度関数
    • 2.2.1 標準正規分布
    • 2.2.2 カイ二乗分布
    • 2.2.3 t分布
    • 2.2.4 F分布
  • 2.3 非心分布
    • 2.3.1 非心カイ二乗分布;
    • 2.3.2 非心t分布
    • 2.3.3 非心F分布;
• 3.母集団の適合品の割合の統計学的推定
  • 3.1 比率に関する確率密度関数
  • 3.2 二項分布の正規近似による比率の推定と検定
  • 3.3 二項分布による検証～Zero Failure Test

第5章 3つの局面で用いられる統計的手法

• 1.平均値・分散 (標準偏差) の推定
  • 1.1 平均値の推定
    • 1.1.1 σ既知の場合の平均値の推定
    • 1.1.2 σが未知の場合
  • 1.2 分散の推定
• 2.帰無仮説・対立仮説による平均値の差・分散比の検定
  • 2.1 3つの数字 α, β, Δ
    • 2.1.1 2つの仮説に対する危険率α, β
    • 2.1.2 Δの設定
  • 2.2 4種類の検定
    • 2.2.1 有意差検定
    • 2.2.2 同等性検定
    • 2.2.3 非劣性検定の確率密度曲線
    • 2.2.4 優越性検定
  • 2.3 分散分析法
    • 2.3.1 一元配置分散分析法
    • 2.3.2 ゲージR&R手法 (Gauge R&R Study)
    • 2.3.3 混合効果分散分析
• 3.適合品割合の推定手法=ISO 16269-6
  • 3.1 ISO 16269-6:2014の統計学的許容区間とは
  • 3.2 連続変数の場合;正規分布の適合品割合の推定
    • 3.2.1 統計学的許容区間とは
    • 3.2.2 JISの抜き取り試験 (JIS T () との違い
  • 3.3 母集団の規格適合率;離散変数の場合
    • 3.3.1 Zero Failure Test の要求例1梱包の輸送試験
    • 3.3.2 Zero Failure Testの要求例2 カテーテルのバースト試験
• 4.その他の品質工学の統計的手法
  • 4.1 キー要因の抽出のための手法
  • 4.2 ロバスト設計のための手法
  • 5.3局面での統計手法の適用
  • 5.1 設計開発検証
    • 5.1.1 設計開発検証
  • 5.2 製造プロセスのバリデーションにおける統計的手法
    • 5.2.1 OQにおける統計的手法
      • 1) 実生産機による製造条件の確認
      • 2) バラツキの検証
      • 3) 工程監視パラメータの管理限界の設定
      • 4) 短期間での工程能力評価
    • 5.2.2 PQにおける統計的手法
      • 1) Xbar-s管理図
      • 2) 工程能力係数
  • 5.3 設計開発バリデーション
    • 5.3.1 臨床試験における統計的手法
    • 5.3.2 (例) 計測を目的とした医療機器
    • 5.3.3 診断機器の感度・特異度
    • 5.3.4 (例) 画像診断AI機器の性能評価

第6章 サンプルサイズの決定法

• 1.区間推定 (Precision Analysis) のサンプルサイズ
  • 1.1 平均値の区間推定
    • 1.1.1 Cpkの場合
  • 1.2 分散の区間推定
• 2.帰無仮説・対立仮説 (Power Analysis) のサンプルサイズ
  • 2.1 サンプルサイズ計算原理
  • 2.2 差・比の検定におけるサンプルサイズ決定法
  • 2.3 σ未知の平均値の差検定の確率密度関数
    • 2.3.1 σ未知の場合の平均値の有意差検定
    • 2.3.2 非劣性検定・優越性検定
    • 2.3.3 同等性検定
  • 2.4 分散比の検定
    • 2.4.1 2つの分散比の有意差検定
    • 2.4.2 非劣性検定・優越性検定
    • 2.4.3 同等性検定
  • 2.5 一元配置分散分析
• 3.統計的許容区間による母集団の規格適合率推定
  • 3.1 ISO 16269-6連続変数の場合
  • 3.2 母集団の規格適合率の推定離散変数の場合～二項分布による検証～Zero Failure Test
• 4.GHTFガイダンスに例示された統計的手法のサンプルサイズ
• 5.設計開発バリデーション

第7章 サンプルサイズ設定の具体的手順と計算法

• 1.精度分析 (Precision Analysis)
  • 1.1 平均値の場合
  • 1.2 分散の場合、
• 2.差または比の検定 (Power Analysis)
  • 2.1 平均値の有意差検定
  • 2.2 分散比の検定
  • 2.3 一元配置分散分析
• 3.比・差の検定のサンプルサイズ計算例
• 4.適合品率の計算例.
  • 4.1 連続変数の場合
  • 4.2 Zero Failure Testの場合
• 5.「サンプルサイズの根拠」とは?
• 6.サンプルサイズを小さくする
  • 6.1 差・比の検定の場合
  • 6.2 ISO 16269-6 の場合

第8章 実務でよくあるQ&A

• Q1. ISO 13485:2016とQMS省令とに表現の違いが見られるが、どのように考えれば良いか?
• Q2. サンプルサイズは設定していなかったが、有意差検定を行ったところ、有意差がでたのでこれで十分ではないか?
• Q3. サンプルサイズを統計学的根拠に基づかず、文献や基準に基づいて設定してもよいか?
• Q4. プロセスバリデーションは、3ロットでCpkを求め、これが1.33以上であればバリデーション成立としているが、妥当か?
• Q5. リスクマネジメントは設計のインプットとして、一度だけ実施し、そのアウトプットを設計インプットとしているだけであるが、妥当か?