2025年12月，新加坡卫生科学局（Health Sciences Authority, HSA）发布了GL-04《Software Medical Devices – A Life Cycle Approach》的第4次修订版。这次更新的幅度不小——文件标题直接加入了"Machine Learning-Enabled Medical Devices"（MLMD），意味着AI/ML医疗器械从"附带的注意事项"上升为监管框架的核心对象之一。
对中国出海的AI医疗器械企业来说，新加坡是一个值得认真对待的市场。HSA是全球第一个获得WHO医疗器械监管体系最高成熟度等级（ML4）的监管机构，拿到了HSA的注册，在整个东盟地区都有说服力。
这次更新改了什么
GL-04第4版的核心变化可以归纳为五个方向。
1. MLMD从附属条款变成独立章节
新版本新增了第9章"Machine Learning-Enabled Medical Devices"，把MLMD定义为一种独立的医疗器械类别。HSA明确区分了传统软件（算法固定）和MLMD（通过训练数据持续改进性能），并要求后者满足额外的文件和监督要求。
具体来说，MLMD必须提交：
- 训练数据集描述：来源、规模、标注方法、数据清洗流程
- 模型验证报告：独立测试集上的性能指标，按临床场景分层呈现
- 偏差分析（Bias Analysis）：模型在不同人群、设备、临床环境下的性能差异
- 持续学习或锁定模型的声明：如果模型在上市后持续学习，监管要求完全不同于锁定模型
2. 变更管理计划（CMP）
这是HSA在本次修订中引入的全新监管路径。CMP（Change Management Program）专门针对SaMD快速迭代的特性设计。
传统注册流程下，每次软件更新都需要提交变更申请，等待HSA审批后才能在新版本上销售。对AI产品来说，这种节奏根本不现实——很多模型每月甚至每周都在更新。
CMP的核心思路是：制造商预先定义一套变更控制规则，经HSA审批后，在规则范围内的软件更新无需逐案申报。要加入CMP，企业必须满足以下前提：
| CMP准入条件 | 具体要求 |
|---|---|
| 质量管理体系 | 持有ISO 13485/MDSAP认证 |
| 软件生命周期标准 | 符合IEC 62304 |
| 变更分类能力 | 能准确区分"显著变更""通知变更""非显著变更" |
| 上市后监督 | 有持续的PMS和性能监测机制 |
变更分为三类：
- Significant Changes（需提交完整技术审评）：适应症变更、风险等级调整、影响临床性能的核心算法修改、新增临床用途、网络安全架构重大调整
- Notification Changes（技术通知即可）：设备连接方式变更、操作系统迁移、网络安全控制措施更新、影响可用性的界面调整
- Non-significant Changes（备案即可）：Bug修复、不影响适应症的界面优化、网络安全漏洞补丁
3. 网络安全要求大幅加码
新版本对网络安全的要求更加具体。HSA要求制造商制定"操作系统生命周期管理计划"，包括操作系统停止支持（End-of-Support）的应对预案。
具体要求包括：
- 安全开发框架：采用SPDF（Secure Product Development Framework）或等效方法
- 威胁建模：在产品设计阶段完成STRIDE或等效威胁建模
- 漏洞管理：建立协调漏洞披露（CVD）政策，规定补丁发布时限
- 操作系统退役计划：如果SaMD依赖特定操作系统，必须在注册文件中说明该OS退役后的迁移方案
从我们的实际项目经验来看，这一点对国内企业是个痛点——很多AI医疗器械产品基于Windows或特定Linux发行版开发，对OS生命周期管理的意识还比较薄弱。
4. 与国际标准的对齐
GL-04 Rev 4明确引用了以下国际标准：
| 标准编号 | 涉及内容 |
|---|---|
| IMDRF SaMD框架 | SaMD风险分类和临床评价原则 |
| ISO 13485 | 质量管理体系 |
| IEC 62304 | 软件生命周期过程 |
| ISO 81001-1 | 健康软件的质量和风险管理 |
| IEC 81001-5-1 | 医疗器械网络安全 |
这种对齐对中国企业反而是利好——如果你的产品已经按FDA或EU MDR的标准做了技术文件，大部分内容可以直接复用到HSA注册中，主要需要调整的是ML相关的文档。
5. 术语体系的更新
新版更新了大量术语定义，使之与IMDRF保持一致。新增的关键术语包括：
- MLMD（Machine Learning-Enabled Medical Device）
- Predetermined Change Control Plan（PCCP）——类似于FDA的PCCP概念
- Closed-Loop vs Open-Loop ML系统——锁定模型与持续学习模型
- Software Bill of Materials（SBOM）
HSA的AI监管生态不只是GL-04
GL-04 Rev 4不是新加坡在AI医疗器械领域的唯一动作。理解完整的监管生态，有助于企业做更准确的注册规划。
AIHGle 2.0：AI在医疗领域的通用指南
2026年3月10日，MOH和HSA联合发布了AIHGle 2.0（AI in Healthcare Guidelines 2.0），覆盖范围比GL-04更广——不仅针对受监管的医疗器械，还包括医疗机构内部开发的AI工具。
AIHGle 2.0强调三点：问责（Accountability）、透明（Transparency）、风险管理（Risk Management）。对医疗器械企业来说，AIHGle 2.0的主要价值在于它定义了临床部署阶段的期望，可以指导PMS和PMCF的设计。
AI-SaMD沙盒
2026年2月，HSA公布了AI-SaMD沙盒的公众咨询结果。这个沙盒允许特定的公立医疗机构在无需完整产品注册的情况下使用自行开发的AI-SaMD。虽然目前范围限于公立医疗机构，但HSA明确表示将考虑扩展至更广泛的场景。
沙盒的运作逻辑值得细看——它保留了上市后监督和责任追究机制，同时在上市前审批环节给予弹性。理解这套思路有助于预判HSA未来对AI产品的审批尺度。
HSA的AI风险分类工具
2026年3月IMDRF会议期间，HSA发布了一个AI辅助的医疗器械风险分类工具（beta版），供企业试用并反馈。这个工具可以帮助企业在产品开发早期预估风险等级，对注册路径选择有参考价值。
中国AI医疗器械企业该怎么应对
从实操层面，中国企业需要做的准备可以分为三个阶段。
阶段一：注册前准备（0-3个月）
- 差距分析：对照GL-04 Rev 4的要求，梳理现有技术文件中关于ML、网络安全、变更管理的覆盖情况
- ML文档建设：如果产品涉及机器学习，补齐训练数据描述、模型验证报告、偏差分析三个核心文档
- SBOM准备：编制软件物料清单，覆盖所有第三方组件和开源依赖
- OS生命周期评估：确认当前使用的操作系统厂商的支持时间表，制定迁移预案
阶段二：注册策略制定（3-6个月）
- 选择注册路径：根据产品风险等级（A/B/C/D），确定即时注册、简化评审、加速评审或完整评审
- 决定是否申请CMP：如果产品迭代频繁（大多数AI产品都符合这一特征），强烈建议申请CMP
- 利用PMC机制：HSA的上市前咨询计划（Premarket Consultation Scheme）允许企业在提交注册前获得HSA的反馈，建议充分利用
阶段三：注册后管理（持续）
- 变更分类执行：严格按照CMP框架分类每一项软件变更
- PMS体系建设：建立针对ML模型性能退化的监测机制
- 网络安全事件响应：制定漏洞响应SOP，明确补丁发布时限
成本和时间线参考
| 项目 | 官方费用（新元） | 评审周期（工作日） |
|---|---|---|
| 申请费（所有Class B/C/D） | 560 | — |
| Class B即时注册 | 1,000 | 即时 |
| Class B简化评审 | 2,010 | 100 |
| Class B完整评审 | 3,900 | 160 |
| Class C加速评审 | 3,340 | 120 |
| Class C完整评审 | 6,250 | 220 |
| Class D加速评审 | 5,930 | 180 |
| Class D完整评审 | 12,000 | 310 |
| CMP申请 | 不额外收费 | 与首次注册同步审批 |
| 本地授权代表（年度） | 3,000-8,000 | — |
以上为HSA官方收费（2024年7月修订标准），不含咨询费、翻译费和本地代表服务费。Class B/C/D均需另缴560新元申请费。
几个实操层面的细节
新加坡-马来西亚信赖路径的额外利好：2025年9月至2026年2月，新加坡和马来西亚完成了为期6个月的监管信赖（Regulatory Reliance）试点。2026年3月，马来西亚医疗器械管理局（MDA）确认该路径将继续实施——HSA已注册的Class B/C/D器械可通过验证路径（Verification Route）在马来西亚获得简化注册，审查周期从60个工作日缩短至30个工作日。对中国企业来说，先拿HSA注册再做马来西亚，效率提升明显。
关于"锁定模型"和"持续学习模型"的区分——HSA的态度和FDA高度一致：锁定模型的监管路径更清晰，审批风险更低。如果你的产品技术架构允许，优先选择锁定模型+定期手动更新的模式，而不是完全开放持续学习。
关于临床证据——GL-04 Rev 4没有为MLMD制定独立的临床证据标准，但HSA在AIHGle 2.0中暗示，未来可能会要求AI医疗器械提供与传统器械等价的临床有效性证据。这意味着在注册文件中预留临床评价的章节是有必要的，即使当前产品通过简化评审路径可以豁免部分临床数据。
关于数据隐私——新加坡的个人数据保护法（PDPA）对健康数据的处理有严格要求。如果MLMD的训练数据涉及新加坡患者数据，必须确保符合PDPA，否则在注册审评时会被追问。
参考资源
- HSA GL-04 Rev 4 全文（PDF） — SaMD/MLMD全生命周期监管指南
- HSA数字健康产品页面 — 数字健康监管政策总览
- AIHGle 2.0全文（PDF） — AI在医疗领域的通用指南
- Baker McKenzie: HSA AI-SaMD沙盒分析 — 沙盒政策解读
- HSA IMDRF ML4认证公告 — WHO最高成熟度等级认证
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