Waarom moderne hulpmiddelen fijner werken dan traditionele voor het maken van CSV-documenten

Regulatory Requirements on Documentation | Foto: wega Informatik AG

Regulatory Requirements on Documentation | Foto: wega Informatik AG

In de medische hulpmiddelen- en farmaceutische industrie vertegenwoordigt de verschuiving van traditionele, papieren Computerized System Validation (CSV)-documentatie naar moderne digitale hulpmiddelen een cruciale verandering. Deze transitie wordt gedreven door de noodzaak om strenge regelgevingseisen efficiënt na te leven, terwijl de betrouwbaarheid en integriteit van kritieke systemen worden verbeterd. Dit artikel onderzoekt de voordelen en uitdagingen van het adopteren van moderne documentatiehulpmiddelen voor CSV, waarbij hun rol in het stroomlijnen van processen, verminderen van fouten en verbeteren van traceerbaarheid wordt belicht. Tegen de achtergrond van regelgeving zoals de EU GMP-richtlijnen en de FDA-regelgeving analyseren we hoe deze hulpmiddelen CSV-praktijken efficiënter en conformer maken. – ChatGPT 4

Hoewel de bovenstaande tekst is gemaakt (en vertaald) door ChatGPT 4 om de mogelijkheden van moderne technologieën te demonstreren, is het volgende artikel door ons geschreven zonder gebruik te maken van generatieve AI. Toch zijn we het volledig eens met wat ChatGPT over de inhoud van dit artikel te zeggen had.

Dus … Laten we beginnen.

Regelgevingseisen voor documentatie

We willen graag begrijpen waarom moderne hulpmiddelen aanzienlijke voordelen bieden ten opzichte van traditionele, op papier gebaseerde documentatie. Daarvoor moeten we eerst de regelgeving bekijken. Want waarom moeten we activiteiten documenteren? En wat moeten we dan documenteren en waar staat dit beschreven?

(Opmerking: In CSV gebruiken we doorgaans de term “systeem” als we het over de software, het besturingssysteem en bijbehorende hardware hebben. Om de leesbaarheid van dit artikel te verbeteren, gebruiken we in plaats daarvan de term “software”.)

De validatie van geautomatiseerde systemen (CSV) is een integraal onderdeel van het kwaliteitsmanagementsysteem van fabrikanten van medische hulpmiddelen en van farmaceutische bedrijven. De vereisten voor de validatie van software die wordt gebruikt in een gereguleerde omgeving zijn te vinden in verschillende wetten, richtlijnen en normen, zoals:

• EU GMP-richtlijn Annex 11
• EU MDR / IVDR
• FDA 21 CFR Part 11
• FDA 21 CFR Part 820.70
• ISO 13485

Al deze eisen voor regelgeving, gecombineerd met praktijkervaring, zijn vertaald naar nuttige richtlijnen, zoals de GAMP-richtlijnen, de FDA General Principles of Software Validation en PDA Risk-Based Software Validation.

Lang verhaal kort, er zijn een aantal centrale elementen in CSV die altijd gebruikt moeten worden:

1. Maak een plan voor wat nodig is voor validatie en hou je daar aan. Definieer de reikwijdte, rollen, verantwoordelijkheden en het beoogde gebruik van de software.
2. Documenteer de gebruikersvereisten en de wettelijke vereisten voor de software en voor de bedrijfsprocessen die door de software moeten worden gedekt. Doe dit in de vorm van een systeembeschrijving en een specificatieblad.
3. Documenteer hoe de gebruikersvereisten technisch geïmplementeerd worden. Gebruikelijk is een functionele beschrijving van architectuur en specificaties.
4. Evalueer de risico’s die gepaard gaan met het gebruik van de software en definieer risicobeperkende maatregelen. Het is gebruikelijk om dit in de vorm van initiële en functionele risicobeoordelingen te doen.
5. Test de software of deze op de juiste manier is gebouwd en of deze voldoet voor het beoogde gebruik. Hiervoor worden Systeem Acceptatie Testen en Gebruikers Acceptatie Testen gebruikt. Deze testen volgen een Test Plan en Test Scripts.
6. Rapporteer je activiteiten, meestal gebruik je hiervoor een test- en een validatierapport.
7. Zet een systeem op om de levenscyclus van je software te controleren, zodat de gevalideerde staat behouden blijft. Dit wordt beschreven in procedures (SOP’s), zoals Change Control, Issue Management, Onderhoud, Gebruiksinstructies, etc.

Terwijl je al deze punten doorloopt, is het de bedoeling dat je het volgende bereikt:

1. Zorg dat je de integriteit van je documentatie behoudt door je documentatie up-to-date te houden gedurende de gehele levensduur van je software.
2. Creëer en onderhoud de traceerbaarheid van alle aspecten van je software (bijv. gebruikersvereisten, functionele specificatie, risico’s en testen). Je moet op elk moment kunnen bepalen wat je software kan doen, waar dit gedocumenteerd is en hoe elk onderdeel geëvalueerd en gecontroleerd werd.
3. Zorg ervoor dat je een hoge kwaliteit van je documentatie behoudt, zelfs als dit jaren na de implementatie van de software is (zie ALCOA++ Principes voor Documentatie en Integriteit).

Alle bovenstaande punten samen zijn veel werk. Misschien klinkt het zelfs beangstigend. En tot op zekere hoogte zijn we het met je eens. CSV is een veeleisende en uitdagende taak, maar het schept vertrouwen in je systeem. En onderschat het nut ervan niet: je creëert gedocumenteerd bewijs van de betrouwbaarheid en reproduceerbaarheid van je software. Moderne tools maken je leven in dit proces veel gemakkelijker. En dit is precies waar wij om de hoek komen kijken.

Documentatie op papier: terug naar het ‘stenen tijdperk’ van CSV

Zoals je misschien al hebt afgeleid uit de tekst hierboven, was de traditionele manier om processen te documenteren jarenlang het creëren van stapels papier. Tools zoals MS Word worden gebruikt om plannen, eisen en specificatiedocumenten te schrijven, MS Excel wordt gebruikt om uitgebreide risicobeoordelingen te maken, enzovoort. Vervolgens worden alle documenten afgedrukt, ondertekend, gearchiveerd en netjes in mappen bewaard.

Traceerbaarheidstabellen (matrix) worden handmatig gemaakt in MS Excel om alle relevante elementen, zoals vereisten, specificaties, risico’s, tests en bijvoorbeeld wijzigingsverzoeken aan elkaar te verbinden. Er wordt een index gemaakt om overzicht te houden over alle documenten. Het beheren van wijzigingen vereist een uitgebreide effectbeoordeling voor software en documentatie. Er zijn zeker goede redenen waarom deze aanpak nog steeds in veel organisaties wordt aangetroffen. Maar werknemers die nog op deze manier werken, ervaren dit vaak als omslachtig en zouden graag een verandering zien in de huidige situatie.

Laten we eens kijken naar de voor- en nadelen van documentatie op papier.

Voordelen documentatie op papier:

1. Het papieren document is de enige bron van waarheid en onafhankelijk van een softwareoplossing, die op zichzelf weer validatie zou vereisen.
2. Papieren documenten zijn van nature duurzaam en kunnen jarenlang worden gearchiveerd in een ruimte met een gecontroleerd klimaat.

Nadelen documentatie op papier:

1. Het bijwerken van documenten is een tijdrovend proces (documentbeheer).
2. Het bijhouden van documenten is foutgevoelig en omslachtig.
3. Traceerbaarheid moet handmatig gedaan worden met behulp van een overzichtsblad en door handmatig zoeken in de documentatie.
4. De originele documenten worden opgeslagen in het archief. Dit vereist toegang tot een beperkt toegankelijk gebied en het gewenste document uit het archief halen kost tijd.

Hybride documentatie: een stapje vooruit naar de ‘bronstijd’ van CSV

Softwarebedrijven ontdekten in de jaren 80 de noodzaak om documenten in een digitaal formaat beschikbaar te maken. Dit resulteerde in de uitvinding van de eerste elektronische documentbeheersystemen (eDMS). Vandaag de dag worden deze tools nog steeds gebruikt, zowel door de meeste farmaceutische bedrijven als door bedrijven in medische apparatuur. Deze documentbeheersystemen pakken twee belangrijke nadelen van papieren documentatie aan: beschikbaarheid en documentverwerking.

De behoefte aan dergelijke tools steeg explosief tijdens de COVID-pandemie, toen mensen overschakelden van kantoor naar thuiswerken. Andere nadelen van papieren documentatie zien we nog steeds terug, ook in eDMS-oplossingen. De reden daarvoor is dat deze systemen documenten opslaan zoals dat in het papieren proces gaat, met als enige verschil dat het in digitaal formaat wordt opgeslagen.

Voordelen:

1. Vrijwel real-time toegang tot documentatie, in veel gevallen op afstand vanaf elke locatie (vereistenspecificaties, validatieproducten, testscripts, enz.)
2. Documenten kunnen op een handige manier worden beheerd met behulp van metagegevens, workflows, elektronische handtekeningen, document statussen en meer.
3. Minder tot geen papieren documentatie.
4. Uitgebreide mogelijkheden voor back-up en herstelbeheer.
5. Documentcontrole door toegangsbeheer, gebruikersrollen, enz.

Nadelen:

1. Validatieproducten blijven losse documenten, zoals bij papieren documentatie.
2. Traceerbaarheid blijft een handmatig proces. De informatie is verborgen in de documenten en moet worden opgezocht.

Tools voor archiefbeheer: welkom in de 21e eeuw van CSV

In de afgelopen vijf tot tien jaar worden de tools, die gebruikers in staat stellen om de documentatie van CSV- en IT-projecten gedetailleerder te maken, steeds populairder. Hoewel elektronische documenten tegenwoordig wel beschouwd worden als elektronische records gaan deze moderne tools een flinke stap verder en veranderen ze de structuur van deze op zichzelf staande documenten.

Veel aspecten zijn van toepassing op zowel elektronisch documentbeheer maar ook op elektronisch recordbeheer. Het kernidee van recordbeheer is het creëren van relaties tussen alle individuele records die binnen de tool zijn opgeslagen, gecombineerd met sterk beheer van de levenscyclus van de records. De moderne tools breken de informatie af tot de kleinste losse onderdelen. In veel gevallen zien we in CSV dit soort software geïntegreerd in een Application Lifecycle Management systeem (ALM).

In plaats van documenten aan te maken voor iedere nieuwe validatie, maak je een onafhankelijk, op zichzelf staand record per “item”. Een item kan bijvoorbeeld een gebruikersvereiste, een functionele specificatie, een risico, een testgeval of een wijzigingsverzoek zijn. Door middel van metadata definieer je de relatie tussen deze items en creëer je de mogelijkheid om op elk moment alle records te traceren. Je kunt het zien alsof je een rode draad trekt van elk afzonderlijk record naar het volgende record. In ALM’s kun je de records koppelen aan specifieke releaseversies van je software, in sommige gevallen zelfs aan de softwarecode die je hebt opgeslagen. Met rapportagefuncties kun je de status van de validatie op elk moment beoordelen. Tijdens inspecties van bevoegde instanties of audits door klanten of aangemelde instanties maakt dit het leven een stuk eenvoudiger.

Voordelen:

1. Volledige traceerbaarheid van alle informatie tot aan de bijbehorende versie van de softwarerelease.
2. Volledige controle over records door gebruik te maken van gebruikersrolmodellen, workflows, statussen enz.
3. Flexibiliteit om specifieke, individuele items bij te werken in plaats van hele documenten. Het beheer van de levenscyclus van de gevalideerde software wordt hiermee eenvoudiger en sneller.
4. Verbeterde zichtbaarheid, traceerbaarheid, betrouwbaarheid en flexibiliteit voor alle activiteiten en items.

Nadelen:

1. Het vereist een uitgebreide voorbereiding om deze manier van werken op de goede manier te gebruiken. Dat zit hem in zaken als afspraken over naamgeving, inhoudsstructuur, metadata en in ondersteunende processen zoals wijzigingsbeheer, bewaarbeleid enz.
2. Tools speciaal voor CSV en ALM zijn specifiek en beperkt tot hun ‘Business Use Cases’. In vergelijking met gewone eDMS-oplossingen, die alle soorten documenten/records kunnen opslaan zoals een papieren archief, lijkt dit een beperking. Maar, vergis je niet, juist dit kenmerk is uiteindelijk een voordeel voor het validatieproces.

AI voor het maken en beheren van bestanden: welkom in de toekomst van CSV

Dus, wat is de volgende stap? Dat heb je waarschijnlijk al geraden: artificial intelligence, kunstmatige intelligentie (AI). Iedereen heeft het erover, en AI zal in de nabije toekomst zeker een cruciale rol gaan spelen in CSV. Op dit moment worden al enkele AI-toepassingen gebruikt voor processen die gerelateerd zijn aan CSV. Maar alle toekomstige Use Cases en toepassingen, zijn nu nog slechts theorie of voorspellingen van de huidige ontwikkelingen op de markt.

Veel eDMS-oplossingen bevatten bijvoorbeeld functies om de tekst van gescande documenten automatisch te herkennen. Deze functie wordt OCR (Optical Character Recognition, in het Nederlands optische karakterherkenning) genoemd. OCR bestaat echter al een tijdje en iedereen vindt dat tegenwoordig vanzelfsprekend.

Daarnaast beginnen de eerste aanbieders AI te gebruiken om inhoud of records te groeperen en te filteren, trefwoordanalyses uit te voeren en nog veel meer. Maar dit gebeurt allemaal nog erg langzaam en is niet te vergelijken met de snelheid waarmee bedrijven over de hele wereld nieuwe AI-modellen uitbrengen. Het aanpassen van nieuwe AI-modellen kost tijd, zodat er voorlopig nog een aanzienlijke vertraging zal zijn tussen wat we zien en wat we krijgen.

Toch gaan we ervan uit dat AI de komende jaren een steeds belangrijkere rol gaat spelen in CSV, vooral als onderdeel van ALM/recordmanagement oplossingen. Vanwege de datastructuur in die systemen is het gebruik van AI in recordmanagement de logische volgende stap in de ontwikkeling.

Hieronder delen we graag een paar ideeën die volgens ons potentiële toepassingen voor CSV zouden kunnen zijn:

LLM voor eisen- en risicobeheer

Het beheer van de geïdentificeerde vereisten en beoordelen van de risico’s daarvan is de basis van alle validatieactiviteiten. Dus: hoe beter de vereisten zijn gedefinieerd en hoe beter de risico’s zijn beoordeeld en aangepakt, hoe betrouwbaarder het resultaat van het hele CSV-project zal zijn. LLM (Large Language Models) zijn een geweldig hulpmiddel om de documentatie van vereisten te standaardiseren. Terwijl bedrijfsanalisten bedrijfs- en gebruikersbehoeften bespreken, kunnen ze LLM’s gebruiken om alle notities en opmerkingen te vertalen naar gestandaardiseerde formaten voor User Requirements. Bovendien kunnen LLM’s zelfs suggesties doen voor de risico’s van dergelijke vereisten wanneer de context van het beoogde gebruik wordt gegeven.

LLM voor het schrijven van testscripts

Er zijn al AI-ondersteunde oplossingen op de markt die Unit Tests kunnen schrijven voor je broncode. Maar er is nog geen tool op de markt die deze betrouwbaar maakt voor hogere testfasen, zoals systeemacceptatietests of gebruikersacceptatietests. Binnenkort kunnen LLM’s wellicht vereisten, specificaties en risico’s vertalen naar testscripts voor handmatige testuitvoering. Geïntegreerd in een ALM-oplossing kunnen ze zelfs automatisch een volledige set testscripts maken op basis van jouw input.

Geautomatiseerde effectbeoordeling

Een van de grootste uitdagingen van CSV is het bijhouden van de gevalideerde status gedurende de levensduur van de software. Dat komt doordat elke update, probleem, bug, hotfix etc. een update van de documentatie vereist. Hoe ouder het systeem wordt, hoe meer fouten er in de documentatie komen. Na een paar jaar geven de validatiedocumenten niet meer volledig de werkelijke staat van de software weer. Dat is waar AI enorme voordelen kan bieden. De kans is groot dat AI over een paar jaar in staat zal zijn om de impact op alle CSV- en ontwikkelingsrecords van een softwareoplossing te identificeren. En deze dan vervolgens te evalueren op basis van de beschrijving van een wijzigingsverzoek.

Er zijn ongetwijfeld talloze andere gebruiksmogelijkheden voor AI in CSV. Wij zijn enthousiast, en vooral nieuwsgierig naar wat de toekomst op dit gebied gaat brengen. Bij wega volgen wij de ontwikkelingen op de voet en we helpen je graag de juiste keuzes te maken.

Om het met de woorden van Steve Jobs te zeggen: “Blijf hongerig, blijf dwaas”. Met betere tools overwinnen we beperkingen, zware workflows, vertragingen en documentatielast. Daarnaast maken we ons leven gemakkelijker terwijl we de kwaliteit van ons werk verder verbeteren. We moeten openstaan voor toekomstige ontwikkelingen en ze effectief integreren in onze manier van werken.

Geschreven door Marc Assmann, vertaald door Monique van Helden

Geschreven door

wega Informatik AG

360°-diensten in farmaceutische informatica, life science informatica, gezondheidszorg en chemische informatica Lees meer