基因資訊醫療運用與業務過失

刊登期別
第19卷,第6期,2007年06月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 基因資訊醫療運用與業務過失, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2295&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/09)
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新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》

新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部(Ministry of Health, MOH)與衛生科學局(Health Sciences Authority, HSA)於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0,以下簡稱AIHGle 2.0)[1]。延續2021年初版架構,以病人安全與強化信任為主軸,就人工智慧,特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧,在醫療場域之開發、部署與使用,分別課予開發者、部署者及使用者之責任,並以全生命週期治理一以貫之,期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引,定位為非強制性之最佳實務建議,做為《健康照護服務法》(Healthcare Services Act 2020, HCSA)、規範醫療器材之《健康產品法》(Health Products Act 2007, HPA)、《個人資料保護法》(PDPA),以及資通訊媒體發展局(IMDA)之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為:開發者(Developers),即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者;部署者(Deployers),指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構;使用者(Users),即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上,AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI,惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統,生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床(Clinical)、臨床作業(Clinical-Ops)與作業(Ops),明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者;至純屬作業性質者,則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類,並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時,其建議以服務水準協議(SLA)固化開發者與部署者間之權責,及標準作業程序(SOP)明定使用者責任: (一)開發者:負責法規遵循,以全產品生命週期(Total Product Lifecycle, TPLC)方法管理解決方案,確保訓練資料之品質與公平性,並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者:負責建立組織內部治理平台,辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應,並建立病人溝通流程;且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者:應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證,並於 AI 異常時啟動應變措施,以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構,強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境,指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督(human oversight),AI 僅為輔助工具,不得取代專業判斷;並依人為介入程度與風險高低,將風險類別區分為三類[3]: (一)人在迴路中(human-in-the-loop):人類保有完全控制權,無人類指令即無法執行決策,屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上(human-over-the-loop):人類處於監測角色,遇異常時接管控制,屬中至重度風險。 (三)人在迴路外(human-out-of-the-loop):無人為介入;指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統,屬重度風險。 三、導入全產品生命週期(TPLC)管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案,自初期之規劃、設計與開發,歷經模型評估、上市後監測與維護,甚至是生命週期終止之除役階段,都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理,揭示七項倫理原則:安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護,以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則,更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例;以「公平」原則為例,開發者須使用具代表性資料,部署者須監測非預期偏誤,使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進,指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括:具持續學習能力之 AI,提醒防範「模型漂移」(model drift,即效能隨時間衰退)及資料揭露風險,要求建立追蹤模型效能之健全監測系統;就生成式 AI(Generative AI, GenAI)點出幻覺(hallucination)、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險,建議透過紅隊測試、檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應;直接面向消費者之 AI 應用:因脫離傳統醫療場域之安全監督,AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施,以外行人易懂之介面設計,並強化消費者教育,以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責,亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7],雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導,但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看,新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引,在以下幾個面向,特別是對象範圍有較高的完整度,於衛福部指引仍有可借鏡的地方,亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌: 一、規範範圍不限於「生成式 AI」,完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術,目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent,因可能直接影響病人健康結果,涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題,因此暫未納入指引適用範圍,而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域,將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範,指明這類模型會依部署後的新資料更新行為,容易產生「模型漂移(model drift)」包括效能退化、意外資料揭露的風險,故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制,而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角,提供對「AI 產業(開發者)」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的,但就產業指引角度,醫療AI 開發廠商產業端,僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度,以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範,未能有專屬開發實務準則,提供從初期的規劃設計,如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度,到上市後監督與維護的詳細直接指引,確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業,例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範,指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督,特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明,必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄,且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用,並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台,以於 AI 解決方案的整個生命週期中,維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引,該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識,有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象,確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴(deskilling)及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明,但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外,並以「人為介入程度」作為風險分級依據,將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷,納入、內化於組織的風險管理機制中。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡衛生部(Ministry of Health)與衛生科學局(Health Sciences Authority),《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines)第2.0版,2026年3月,網址:https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf(最後瀏覽日:2026/06/05)。 [2]前揭註1之第4章責任分工,頁11;各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者,頁14~32;服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架,頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理,頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則,頁8~10。 [6]前揭註1,頁33至36(第8章新興發展:第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用)。 [7]衛生福利部,《醫療機構應用生成式人工智慧指引》,115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。

美國寬頻進步報告:寬頻部署有顯著改善但數位落差持續存在

  根據美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2016年之寬頻進步報告,美國現行之標準為業者必須提供下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務,相較於2010年所設立之標準─下載速度至少達4Mbps與上傳速度至少達1Mbps的寬頻服務,顯示出美國在寬頻部署上有明顯的進步。然而,目前仍有3400萬美國人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準(25Mbps/3Mbps)。   這份報告亦顯示,持續之數位落差(digital divide)導致40%生活在鄉村以及部落地區之人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準(25Mbps/3Mbps)。此外,E-rate計畫方案之持續推行,雖使許多學校之網路連線已有顯著改善,但仍有41%之學校未能符合FCC之短期目標,亦即這些學校之寬頻連線仍無法供應數位學習之應用。基於以上理由,2016年之寬頻進步報告總結:寬頻部署並未被適時並合理的(timely and reasonable)適用於全體美國人。   該份報告亦認為當今的通訊服務應以固網及行動寬頻服務(fixed and mobile broadband service)之方式提供,彼此的功能不同並能互補。然而,FCC尚未建立行動寬頻服務標準,因此,行動寬頻之部署尚未能反映在目前之評估。   依據1996年電信法第706條之規定,FCC必須每年報告先進通訊能力之部署,是否讓每位美國人民都能適時且合理的使用。國會所定義之「先進通訊能力」(advanced telecommunications capability)必須具高品質之能力,可讓使用者傳輸以及接收高品質之聲音、數據資料、照片以及影像服務。 此份報告重點總結如下: ●全面部署: 目前仍有3400萬美國人(約10%人口)無法接取固網下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務。然而,相較於去年之5500萬美國人(約17%人口)未能接取該寬頻服務,今年已有顯著的改善。 ●鄉村與城市間之數位落差仍待改善: 仍有39%之鄉村人口(2340萬人)以及41%之部落人口(160萬人)無法接取該寬頻服務(25Mbps/3Mbps)。相較於都市僅有4%之人無法接取該寬頻服務,發展上仍不平等。但相較於去年報告所示,有高達53%鄉村人口以及63%部落人口無法接取寬頻服務,城鄉發展不均之程度已有改善。 ●學校之寬頻速度: 全國僅有59%之學校達到FCC所設立之短期目標,亦即100Mbps可以供1000位學生使用,並有極少數之學校達到長程目標,即1Gbps可供1000位學生使用。   這份報告首次將衛星寬頻服務列入評估,FCC對於衛星寬頻服務適用與固網寬頻服務採用同樣之標準(25Mbps/3Mbps)。然而,在評估過程中,尚未有任合衛星寬頻服務符合FCC所採行之寬頻標準。

英國Ofcom發布說明行動網路與Wi-Fi混合共享上層6 GHz 頻段重要性之文件,以最大化頻譜利用效率。

英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2024年5月21日發布「行動網路與Wi-Fi混合共享上層6 GHz 頻段之重要性」(Mobile and Wi-Fi in Upper 6 GHz: Why hybrid sharing matters)文件,指出為促進稀缺頻譜資源有效利用,需實施創新頻譜共享機制,以便為更多用戶提供服務。有鑑於2023年世界無線電通訊大會(World Radiocommunication Conference 2023, WRC-23)決議上層6 GHz(6425-7125 MHz)為國際行動通訊(International Mobile Telecommunications, IMT)使用頻段,同時承認該頻段可供Wi-Fi等無線接取系統(wireless access systems)使用,因此Ofcom初步探索出兩種可能分割方式,並於文件中分享,期望透過靈活混合共享機制,在與其他既有使用者共存之同時服務更多用戶: 1.可變頻譜分割(Variable spectrum split): 此方法將上層6GHz分割為Wi-Fi及行動網路優先頻段,Wi-Fi和行動網路可於各自優先頻段中自由布建,亦可於不干擾對方之前提下,於對方之優先頻段布建。 2.室內外分割(An indoor/ outdoor split): 此方法以建築物做為兩技術運作之分界,於室外及淺層室內(shallow indoor)區域布建6GHz行動網路,以降低既有3GHz行動通訊服務之負載;6GHz覆蓋不到之範圍,則仍由3GHz提供服務。室內大部分區域則分配給Wi-Fi布建,降低兩技術重疊布建情形,確保資源有效運用。 未來Ofcom將持續與業界合作開發其他混合共享框架技術與解決方案,計劃於2025年發布有關此主題之技術報告,早日實現行動網路與Wi-Fi之共享機制。

歐盟執委會提出《淨零產業法》草案,促進歐盟淨零技術的發展

歐盟執委會(European Commission)於2023年3月16日提出《淨零產業法(Net-Zero Industry Act)》草案,以擴大歐盟潔淨技術的製造,並為歐盟的潔淨能源轉型作好準備,同時亦為綠色政綱產業計畫的一部分。其中適用之淨零技術則包含太陽光電和太陽熱能、陸域風電和離岸再生能源、電池和儲能設備、熱泵和地熱能、電解槽和燃料電池、沼氣和生質甲烷、碳捕捉利用和封存、電網技術、永續替代燃料、少量核廢的新興核能、小型反應爐,以及相關的先進燃料。而推動措施之重點如下: (1)建立有利發展的環境 將加強資訊的流通、減少成立專案的行政成本、簡化核准許可程序,以及設立單一聯繫窗口(One Stop Shop),以發展利於投資淨零技術的環境。另外,也將優先考慮能加強歐盟工業韌性和競爭性的淨零排放策略計畫,例如能安全儲存被捕捉之二氧化碳的場址規劃和建置。 (2)加速二氧化碳的捕捉 設定歐盟2030年的目標-二氧化碳儲存場址每年的注入容量應達到50百萬公噸(Mt),並要求歐盟石油和天然氣的生產業者需按其產量之比例做出貢獻,以促進二氧化碳捕捉和封存的發展,作為經濟上可行的氣候解決方案,特別是對於難以減少排放的能源密集產業。 (3)促進業者進入淨零市場 應在公共的採購和拍賣中,要求政府需考量產品的永續性和韌性並建立標準,促進公私部門對於淨零技術的需求,鼓勵業者們發展淨零技術,以提升該技術的供應多樣性。 (4)提升技能 設立專門的歐盟淨零學院,為潔淨能源轉型提供成熟的勞動力;並將與成員國、產業和其他利害關係人合作,設計培訓課程,重新訓練以及提升相關人才的技術能力。 (5)推動創新 支持成員國設立監理沙盒,在靈活的監管條件下對於新興的淨零排放技術進行測試以促進創新。 (6)設置淨零歐洲平台 建立淨零歐洲平台(Net-Zero Europe Platform)協助歐盟執委會和成員國進行合作和交換資訊。並且,透過該平台確認計畫之財務需求、瓶頸和最佳方案,以促進淨零相關產業的投資。

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