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RAA是乌克兰独立的医疗器械及IVD注册机构,也是外国制造商的授权代表。我们拥有25年以上的法规事务经验,以RAA名义完成了100多项注册。我们的客户来自欧洲、亚洲和美国。每个项目均由创始人亲自负责。


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最新新闻

外国制造商能否直接在乌克兰销售医疗器械?招标规则、交货条件和一个月市场概况

25.10.2026

外国制造商能否直接在乌克兰销售医疗器械?招标规则、交货条件和一个月市场概况

外国制造商经常问我们:没有乌克兰经销商,能否参加乌克兰的政府招标?我们分析了 2026 年 9 月 25 日至 10 月 25 日乌克兰电子公共采购系统 Prozorro 中的医疗设备和耗材采购,以及国有企业乌克兰医疗采购公司(MPU)的合同,用数据而不是猜测来回答这个问题。 要点 MPU 的采购不到总数的 1%,但金额几乎占整个市场的一半:52 亿格里夫纳中的 25 亿。 可以直接参加:Prozorro 对所有国家的公司开放,非居民企业已经在 MPU 招标中中标。...

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乌克兰采纳与欧盟MDR接轨的医疗器械法规:制造商应在2030年前做好哪些准备

21.7.2026

乌克兰采纳与欧盟MDR接轨的医疗器械法规:制造商应在2030年前做好哪些准备

2026年6月10日,乌克兰部长内阁通过了两项具有里程碑意义的决议——第758号和第759号——批准了针对医疗器械以及体外诊断(IVD)医疗器械的新版技术法规。其中,医疗器械技术法规以欧盟医疗器械法规 MDR (EU) 2017/745 为基础,而体外诊断器械法规则参照欧盟 IVDR 的框架。 对于已经在乌克兰销售、或计划进入乌克兰市场的外国制造商而言,这是十多年来最重大的乌克兰医疗器械法规变革之一。但醒目的标题背后,隐藏着一个决定”你究竟需要做什么、以及何时去做”的关键细节。 今天有什么变化:几乎没有 这是大多数报道弄错的地方。新版技术法规自 2030年12月31日起施行——”个别条款除外”。最后这句话很重要:少数单独条款可能提前生效,而这恰恰是那些只快速浏览新闻的制造商最容易忽略的细节。 还有一个值得理解的法律区分:决议本身于2026年12月生效,而它所批准的技术法规则自2030年12月31日起施行。”通过”与”施行”并不是同一个日期。 对当前市场的实际影响: 2013年的制度仍然完全有效——第753号技术法规(医疗器械)、第754号(体外诊断器械)和第755号(有源植入性器械)。 符合性自我声明程序、合格评定路径、标签/使用说明书要求以及国家注册登记,目前均保持不变。 你现有的符合性声明和注册依然有效。 换句话说:如果你的产品今天已在乌克兰市场上,今年无需重做任何事情。但发展方向已经写入法律——这改变了你规划未来的方式。 到2030年,新版乌克兰医疗器械法规将带来哪些变化 新法规将相对宽松的2013年制度,替换为现代化、基于风险的欧盟模式。熟悉MDR/IVDR的制造商会认出这些变化。预计包括: 大量器械被重新分类至更高风险等级,使更多产品进入更严格的合格评定程序。 更高的技术文件要求,以及更接近欧盟技术文档的临床/性能证据。 更强的上市后监督与警戒(vigilance)义务。 供应链上更完善的可追溯性与标识要求。 供应链中经济运营者更为正式的角色——包括授权代表。...

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如果临床评价报告由AI撰写,实际成本是多少?

26.6.2026

如果临床评价报告由AI撰写,实际成本是多少?

欧盟和美国市场对希望走出本土市场的医疗器械生产商来说,依然是最具吸引力的扩张目标:更高的价格,更大的市场规模,以及CE认证或FDA注册本身带来的信誉背书。这个话题在展会上、经销商的对话里、生产商交流群中反复出现——谁已经进入了市场,花了多少钱,实际需要哪些文件。 2026年,很多人遇到这类问题时,第一反应已经不是去问顾问或CRO,而是直接问AI。CE认证要花多少钱?技术文件需要哪些文件清单?是否可以不借助外部机构自己完成?AI给出的答案听起来既自信又有条理——文件清单、流程步骤,甚至大致的时间表。这很容易让人觉得这件事完全可以在内部完成——而接下来的决定,往往就是在这种印象下做出的。 负责法规或质量工作的人员,第一次被要求按照MEDDEV 2.7/1 Rev 4起草临床评价报告(CER)时,打开AI对话框,让它写一份。乍一看,生成的内容相当扎实:结构正确,章节在形式上符合MEDDEV的要求,有评价表,引用了相关标准。粗略翻一下,看起来已经完成了。 真正审核它的人是谁 这份文件不会落到某个泛泛浏览一遍就放行的人手里。对于需要进行符合性评定的器械类别,文件由公告机构(Notified Body)委托的专家进行审核——公告机构是MDR框架下专门指定负责符合性评定的机构。对这些审核人员来说,审查CER是他们的日常工作。他们看的不是结构,而是具体的数字、引用文献和结论背后的逻辑。 形式与事实之间的差距 这就是文档的形式与支撑这个形式所需要的事实之间出现裂缝的地方: 文献检索方法(数据库、检索式、日期)往往不可重现:如果审核人员重新执行同样的检索式,得到的结果往往不一样——因为实际检索是通过普通网络搜索完成的,而不是直接在PubMed、Embase或Cochrane中进行的。 将某项研究归类为关键性(pivotal)或支持性(supportive)证据,根据MEDDEV附录A9的要求,需要阅读全文——研究设计、样本量、利益冲突情况。这些信息在搜索摘要中通常看不到,AI模型常常会用”听起来正确”的内容去填补这个空白,而不是经过核实的事实。 证据与结论之间的对应关系是事实,不是模式。 这不是一句套话,而是与某篇具体文献之间可核查的具体联系。如果背后没有确凿的数据支撑,这种对应关系就有可能只是一种听起来合理的虚构。 这已经是真实发生过的风险 2026年4月,美国FDA向一家制药企业发出的警告函中,首次出现了名为”制药生产中不当使用人工智能”的独立章节。该公司使用AI代理生成产品规格、标准操作程序(SOP)和批生产记录,这些文件未经任何人工审核就进入了质量管理体系。当检查员发现工艺验证缺失时,该公司的解释是AI代理没有提示需要进行验证。FDA的回应非常明确:使用AI起草文件,并不能免除企业核实文件准确性和合规性的责任。 另一个值得参考的案例发生在合规自动化领域:一家获得Y Combinator支持、融资3200万美元的初创公司被发现,其向400多家客户提交的494份审计报告草稿中,493份内容几乎完全相同,仅客户名称和签名不同。 结论 这并不是反对把AI当作工具使用的理由。AI确实能很好地承担那部分通常没有预算支持的工作:初步文献筛选、文件结构搭建、产出工作草稿。但有一个环节它无法替代——必须有人亲自打开原始文献,核实里面的内容是否真的与报告所说的一致。如果在文件送到公告机构专家手中之前缺少这一步,省下的成本几乎总会变成损失的时间和一次重新评定——同样的预算,只是花得更晚,而且要加上利息。

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