7月7日，欧盟委员会宣布启动《欧盟药品法规汇编》（EudraLex）第4卷GMP指南的修订征求意见程序。此次修订涵盖第4章“文件”（Documentation）、附录11“计算机化系统”（Computerised Systems），并新增附录22“人工智能”（Artificial Intelligence），以反映现代化技术（包括人工智能和数字系统）在药品制造中的快速发展。欧盟委员会鼓励相关企业和行业组织对这些拟议变更提出反馈，以确保新指南既支持创新、又维护药品质量和安全。

背景

在药品生产中，GMP指南是保证药品质量和安全的核心法规。欧盟药品法规汇编第4卷汇编了欧盟成员国药品生产质量管理的原则和要求，历经多次修订。

近年来，随着数字化转型和人工智能技术的发展，制药行业出现了诸多创新生产模式和管理工具。在这一背景下，单纯依靠传统GMP指南已难以覆盖AI/ML（人工智能/机器学习）等新技术带来的风险与挑战。

例如，FDA指出，人工智能在药品制造中可优化工艺设计、智能监控设备并实现“工业4.0”自动化生态，这些都对现行法规提出了新要求。

为此，欧盟与国际同行（如PIC/S药品检查合作计划组织）联合起草了更新方案，以保持全球标准的一致性。

欧盟方面认为，这些指南的修订将支持制造领域的创新发展，同时强化监管协调。根据欧盟官方公告，此次修订由欧洲药监局（EMA）和PIC/S检查工作组共同起草，目标是在全球范围内统一标准，兼顾最高质量和安全保障。新旧文件并行对比后，药企和监管机构可以对未来的AI应用有更清晰的合规预期。

主要修订内容
此次修订涉及以下三个部分：

第4章（文件）——加强数字化和混合文档管理的要求。更新后的第4章强调文件（包括文本、图像、视频、音频等各种形式）在整个生命周期内必须完整可读，并将风险管理作为数据治理核心，以保障文件的准确性、完整性、可获取性和可读性。同时，新版明确了电子记录、电子签名和数据完整性的管理要求，与同步修订的附录11保持一致性。

附录11（计算机化系统）——强化信息系统的生命周期管理。修订后的附录11要求在计算机化系统的设计、验证、维护等各环节全面应用质量风险管理原则，明确系统规格定义与维护、供应商和外部服务商的监督职责。此外，新的条款加强了对数据完整性的控制，例如要求完整的审计追踪、电子签名及系统安全性等措施。

附录22（人工智能，新增）——首次专门针对AI/ML在药品制造中的应用进行规范。附录22明确AI模型在生产流程中的使用要求，涵盖模型的选型、训练与验证等阶段。重点包括：确定模型的预期用途（例如工艺控制、质量检测等）、建立性能指标和评估标准、确保训练数据集和测试数据集的质量、以及详尽记录变更控制和监测计划等。同时，指导原则规定应对AI系统实施持续监管，包括变更管理、模型性能监控，并在必要时设置人工复核流程。换言之，附录22为AI系统在原料药和药品生产中的应用制定了全生命周期的合规框架。

这三部分内容共同构建了一个综合的监管指导体系，既支持制药业引入数字技术，也确保了产品质量和患者安全。欧盟官方指出，修订后的指南将为制造商和监管部门提供清晰而实用的指导意见，以应对现代技术变革带来的挑战。业内新闻也强调了欧盟对于更新GMP标准的急迫性和重要性：在新技术（如人工智能和数字系统）快速发展的背景下，此举可视为加强监管协调的重要一步。

意义和影响

业界预期此次修订的意义深远。首先，它体现了监管当局对药品生产数字化转型的重视。随着智能制造的发展，越来越多的制药企业开始在流程控制、质量检测等环节采用AI技术。通过明确AI模型在生产中的合规要求，新指南有助于企业放心地采用先进技术，同时消除因监管不确定性导致的合规风险。欧盟官员指出，这些修订将“支持制造创新，并促进成员国与国际监管组织之间的一致性”。

在此背景下，业界专家普遍认为，此次GMP指南修订是制药工业数字化转型的重要里程碑。欧洲药企代表指出，明确的法规框架让企业对引入AI技术更有信心，有助于创新成果快速应用于生产。

监管专家也认为，此次咨询背景与刚实施的欧盟无菌制剂指南（GMP附录1）类似，是适应生产技术升级的必然要求。

此外，多位专家强调，虽然技术进步迅速，但任何引入AI的生产线都必须建立风险导向的管理机制，将人作为关键的“安全阀”保留在监管链条中，以防止“黑箱”决策出现质量风险。

国际监管动态

与欧盟同步，其他主要经济体也在关注AI在制药领域的监管。美国方面，FDA近年来多次表示关注AI/ML技术对药品生产的影响。FDA已发布讨论文件，指出AI可用于优化工艺设计、生产监控和持续改进，是实现“工业4.0”智能制造的驱动因素。FDA原计划于2024年公布相关指导意见，但截至目前正式指南尚未出台。尽管如此，6月2日，美国FDA局长Marty Makary宣布正式上线名为Elsa的生成式人工智能（AI）系统，旨在帮助从科学审评员到检查员在内的所有FDA员工“更有效率地工作”，推动机构职能现代化。

中国方面，国家药监局（NMPA）也在积极推动AI在药品监管中的应用。例如，2024年6月，NMPA发布了《药品监管人工智能典型应用场景清单》，列出了15个引领示范性场景，包括注册审评、后市场监测等，旨在推动AI技术在药品监管领域的研究和应用。这一举措标志着中国监管部门对“智能监管”方向的探索。此外，国内企业和科研机构也在加速“人工智能+药品”的创新实践，例如利用AI进行药物分析和质量控制等。随着国际趋势的演进，中国或将在不远的将来进一步出台针对AI在药品生产中的合规指南。

总体来看，主要监管机构都意识到AI将为药品行业带来的深刻变革。欧盟通过GMP指南更新率先将AI纳入生产质量管控，而美国和中国则从监管侧和应用层面积极布局。业界普遍认为，随着各方共同推进“AI+制药”的监管框架建设，全球药品生产和监管将进入一个更加智能化、协同化的新时代。