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ISO 13485:2016の要求事項をふまえた医療機器プロセスバリデーションの進め方とその統計的手法・サンプルサイズ

ISO 13485:2016の要求事項をふまえた医療機器プロセスバリデーションの進め方とその統計的手法・サンプルサイズ

～各段階に最適の統計的手法の選択とそのサンプルサイズ計算～
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視聴期間は2025年8月28日〜9月10日を予定しております。

概要

本セミナーでは、ISO 13485:2016および改正QMS省令対応に必須の要求事項である医療機器のプロセスバリデーションについて基礎から解説し、具体的な実施方法・統計的手法の選択及びそのサンプルサイズの計算方法について詳解いたします。

配信期間

  • 2025年8月28日(木) 10時30分 ～ 2025年9月10日(水) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2025年8月28日(木) 10時30分

修得知識

  • ISO 13485:2016のプロセスバリデーションに対する要求事項の正しい理解
  • 統計学の基礎
  • 統計手法・サンプルサイズ計算をExcelで行う方法とポイント
  • 医療機器のプロセスバリデーションにおける最適な手順と最適な統計手法の選択、サンプルサイズの計算方法
  • サンプルサイズの根拠の考え方

プログラム

　本セミナーは、ISO 13485:2016および改正QMS省令対応に必須の要求事項である医療機器のプロセスバリデーションについて、単なる知識ではなく、具体的な実施方法・統計的手法の選択及びそのサンプルサイズの計算方法について足が地に着いた理解をめざす。ISO 13485:2016 の”shall”=要求事項である。ISO 13485:2016の6つのshallにもとづいて、プロセスバリデーションで立証すべきターゲットを明らかにした上で、ありがちな誤解や勝手な解釈を防ぐためにISO/TC210委員会自らが作成した「ISO 13485:2016 の実践ガイド 〜ISO/TC210からのアドバイス〜」に書かれた手順や統計的手法に関するアドバイスを紹介するが、これらの具体的手順・統計的手法は全て実践ガイドで引用されている「プロセスバリデーションのGHTFガイダンス」に書かれている内容の抜粋である。従って医療機器のプロセスバリデーションはこのGHTFガイダンスに沿って実施するのがベストである。
　本セミナーでは、ISO 13485:2016の6つの要求事項 (”shall”) から出発し、ISO/TC210委員会が作成した実践ガイドのアドバイスおよびその実践ガイドが推奨するプロセスバリデーションのGHTFガイダンスの内容に基づいて、実施手順と3つの適格性確認 (IQ, OQ, PQ) それぞれの目的と、その目的に合致する統計的手法の選択 (つまりGHTFガイダンスAnnex に示されたプロセスバリデーションの21の手法のどの手法が適しているか) について説明する。サンプルサイズ計算については、統計的手法それぞれに算出方法が決まっており、リスクレベルを踏まえたサンプルサイズ計算が求められる。なお、この統計的手法選択に関する説明の前に、その理解に必須の統計学の基礎知識をわかりやすく説明した上で、21の手法の理解のための基本となる4つの統計的手法について、統計的手法とサンプルサイズ計算をExcel関数による統計的推定・検定法とそのサンプルサイズ計算例を示す。

  1. ISO 13485:2016のプロセスバリデーションに対する要求事項 (shall)
    • ISO/TC210の「ISO 13485:2016実践ガイド」や米国QSRを踏まえて
      1. プロセスバリデーションに対するISO 13485:2016、米国QSRの要求事項 (shall)
      2. 具体的な手順・統計的手法に対する「ISO 13485:2016実践ガイド」のアドバイス (≒GHTFガイダンス)
        1. プロセスバリデーションを適用すべきプロセスとは?
        2. プロセスバリデーションに適した21の統計的手法・ツール
  2. GHTFガイダンスに沿ったプロセスバリデーションの進め方・方法
    1. 準備; バリデーション実施体制とマスタープランの決定
    2. それぞれの適格性試験の立証項目とポイント
      • IQ
      • OQ
      • PQ
    3. 製造移管とその後の日常管理
  3. プロセスバリデーションの統計手法理解に必須の統計学基礎知識とExcel関数
    1. 確率密度関数と推計統計学
    2. 統計量の分布 〜連続変数の5つの確率密度関数とそれぞれのExcel関数〜
    3. 合否判断 (二値) の確率分布関数と対応するExcel関数
    4. Excel関数を使う上での注意 (上側%と下側%) と使用する関数のまとめ
  4. 基本的な4つの統計的手法のExcelによる実行と そのサンプルサイズ計算方法・計算例
    1. サンプルサイズに対するISO 13485:2016の要求事項の正しい理解
      1. 解析に最適の統計的手法選択とリスクレベルに応じたサンプルサイズ
    2. 基本的な4つの統計的手法【その1:区間推定とサンプルサイズ】
      1. 平均値の区間推定
      2. 標準偏差の区間推定・上限推定
    3. 基本的な4つの統計的手法【その2:有意差検定の方法とそのサンプルサイズ】
      1. 有意差検定の方法、結果の意味
      2. 有意差検定のサンプルサイズ計算原理 〜βとΔ、帰無仮説と対立仮説〜
      3. サンプルサイズ計算方法 非心分布は平均値の有意差検定のみに必要
      4. 不良率の比較検定 二項分布とαβ帰無仮説
    4. 基本的な4つの統計的手法【その3:実験計画法 手法、そのサンプルサイズ計算と意味】
      1. 一元配置分散分析
      2. 二元配置分散分析
    5. 基本的な4つの統計的手法【その4:母集団の不良率とそのサンプルサイズ (ISO 16269-6) 】
      1. どのようなときに必要となる手法か〜区間推定では不十分な理由〜
      2. ISO 16269-6とJIS抜き取り試験との違い
      3. 連続変数の場合の不良率の推定・保証とサンプルサイズ
      4. 合否二値判定の場合の推定・保証とサンプルサイズ計算
  5. プロセスバリデーションの各段階に最適の統計手法選択とそのサンプルサイズ
    1. プロセスバリデーションGHTFガイダンスAnnex Aの21の統計的手法/ツール
      1. 3適格性試験の立証項目に最適の統計的手法を選択
      2. リスクレベルに応じたサンプルサイズ計算
    2. IQ で立証すべき項目と最適のツール
    3. OQ で立証すべき項目と最適の統計的手法
      • OQの最重要項目を理解するための5つのキーワード
    4. PQ で立証すべき項目と最適の統計的手法
    5. 日常工程管理のための手法
  6. サンプルサイズの根拠の考え方とサンプルサイズの減少方法の是非
    1. サンプルサイズの根拠は統計的手法ではなくリスク分析
    2. サンプルサイズを減少させるには? その是非
    • 質疑応答
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講師

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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
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アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
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アーカイブ配信セミナー

  • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  • 視聴期間は2025年8月28日〜9月10日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
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