美國參議院擬針對生物燃料提供稅賦優惠

  先進的能源發展方向是開發先進技術,利用生物材料(如能源作物或生物排泄物)等生物性資源來生產能源,此種能源生產方式又稱為生質能源。由於生質能源的建置成本高,故業界多冀盼政府能給予財務方面的支援。

 

  最近美國布希總統已經設定透過增加對潔淨、再生的生物燃料的使用,降低美國對進口石油的依賴以及溫室氣體排放量,而基於同樣的目標,美國參議院財務委員會(Senate Finance Committee)最近更提出了能源進化及投資法(Energy Advancement and Investment Act of 2007, EAIA),希望能鼓勵大規模的商業投資,以促進生物燃料的生產與使用。

 

  EAIA特別針對使用纖維性質的生物材料(cellulosic biomass)來生產生物燃料之製造者,提供生產上的租稅扣抵(production credit),與此同時並擴大既有針對乙醇所實施的優惠措施之適用範圍。這兩大租稅優惠是為了鼓勵企業生產者加速推動生物燃料的開發,儘快使生物燃料可以供應市場所需達到10億加侖的水準。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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科技部產學合作企業資格認定釋疑 資策會科技法律研究所 法律研究員 林思妤 105年02月15日 壹、前言   產學合作,顧名思義,是指產業界與學界合作的模式,為的是讓產業界能有來自學界源源不絕的創新想法以及研發能量;相對地,學界人員自身的知識亦可與產業界作連結,甚至進一步於產業界獲取實務經驗。透過產學合作,雙方得以人才流通、資源共享,以創造更多雙贏局面,促進產業發展,提升國家競爭力。   日前我國產學合作有由科技部補助或是由經濟部、教育部建立產學合作資訊平台供相關單位申請利用,各有不同的運作方式。而隨著申請者增加,申請者類型也更多元,些許問題漸漸浮上檯面,尤以「科技部補助產學合作研究計劃作業要點」(以下簡稱作業要點)中合作企業的認定備受關注。   故本文將就該作業要點的合作企業認定作一討論。首先,分析合作企業組織型態的適用範圍,再由其組織形態進一步探討合作企業是否應以營利為目的;並就近期部分申請者如補習班、醫療機構、公益性社團法人等,是否符合要點中合作企業的要件一一進行說明。 貳、科技部產學合作要點合作企業認定   作業要點第二點第三項中對於「合作企業」定義如下:「係指依我國相關法律設立之獨資事業、合夥事業及公司,或以營利為目的,依照外國法律組織登記,並經中華民國政府認許,在中華民國境內營業之公司,並以全程參與本部產學合作研究計畫(以下簡稱產學合作計畫)為原則」。 一、合作企業應以營利為目的   作業要點第二點第三項規範,合作企業為獨資、合夥事業及公司,亦即:一人出資經營、獨掌主權、獨享利益、獨負虧損責任的獨資事業;兩人以上互約出資,以經營共同事業之契約(民法第667條):共同從事商業經營、共享營利、共負虧損的合夥組織;以營利為目的,依照公司法組織、登記成立之社團法人(含無限公司、兩合公司、有限公司、股份有限公司、閉鎖性股份有限公司等)。申言之,上述各項組織型態皆以營利為目的,故本作業要點合作企業對象應以營利為必要,僅法無明示而已。   至於該點後段特明訂以營利為目的之外國公司在我國政府認許之下亦得為合作企業,便再次顯示了以營利為目的之重要性。該項之所以會在外國公司部分特別說明,應是為了避免我國與他國之間對於組織型態在是否以營利為目的的要件上有所不同而強調。   故國內補習班、診所為獨資、合夥事業或公司組織,並依相關法規進行設立登記後,應符合作業要點中合作企業之資格。另外,像是各式醫療機構、財團法人、公益性社團法人,則不符合現行合作要點合作企業的要件。 二、補習班及診所適用現行作業要點之合作企業 (一)、補習班組織形態以獨資、公司為主   根據經濟部商業司商業登記資料查詢系統[1],目前我國補習班有獨資、公司的組織型態,像是一般的文理補習班多為獨資[2],而以公司組織形態設立者,如沈赫哲文教事業股份有限公司等。   而在現今強調知識經濟的環境下,數位教育,知識庫的建立是不可或缺的。相關學術單位與補習班可藉由產學合作,達到師資、教材資源的共享、流通,相信多元化的學習方式對於學子必有幫助;同時,這樣的資源分享,亦可降低雙方教學成本。但學校教師是否會因此有被認為是在補習班兼任,以及產學合作產出之教學產品是否需要在行銷方面作限制,以免有學校教師利用產學合作圖利等疑慮皆是隱憂,必須注意。 (二)、診所組織形態以獨資為主   診所組織型態則多為獨資,尤以一般常見診所為主[3]。一般而言,各式醫療機構與學界的合作,不外乎是讓醫學體系學生能有機會實習,與實務界共同研究醫療議題,期待醫療技術之進步。然而,在業界的醫護人員,不管是醫院或是診所,都有由醫師公會與學校一起合辦的強制進修課程[4],課程時數多寡類別,則依醫護人員所持有之專業執照有所不同。姑且不論醫護人員進修效果如何,但診所成為合作企業對象之實益可能有限。 (三)、有限合夥應納入作業要點合作企業範圍   2015年6月24日增訂公告有限合夥法所規定之有限合夥組織[5],亦屬以營利為目的之事業,科技部應可將其納入作業要點合作企業對象範圍。有限合夥組織的增訂是為了提供單純投資者與積極經營者共同從事商業活動的新選擇樣態,賦予投資者與經營者不同權責,期能促進我國產業發展,提升國際競爭力。 三、其他合作企業組織型態認定疑義 (一)、社團法人醫療機構有解釋空間   就醫療機構的部分,根據醫療法第十二條,醫療機構設有病房收治病人者為醫院,僅門診者為診所;非以直接診治病人為目的而辦理醫療業務之機構為其他醫療機構。除診所以外,目前醫療機構有由政府機關、公營事業機構或公立學校所設立之公立醫療機構(醫療法第三條);由醫師或依有關法律規定辦理醫療業務之公益法人及事業單位所設立之私立醫療機構(醫療法第四條);由捐助人捐助一定財產,以從事醫療業務為目的,經許可設立為財團法人之醫療機構(醫療法第五條),以從事醫療事業辦理醫療機構為目的,經中央主管機關許可登記之社團法人醫療機構(醫療法第五條)[6]。   當中,就是否為營利事業的角度來看,社團法人醫療機構結餘可按出資比例分配予社員,具有營利性質,屬所得稅法第11條第2項所稱之其他組織方式成立之營利事業,卻非作業要點稱之獨資、合夥或公司之組織型態,故有其解釋空間,建議可修正作業要點納入之。 (二)、財團法人及公益性社團法人非現行作業要點合作企業 財團法人如基金會、協會,以及公益性社團法人等,非公司法及商業登記法所規範之獨資、合夥或公司等,且非以營利為目的之組織,不適用商業法令之相關規定,其是否得經營營利組織(事業)須依各主管法令規定辦理。又依商業登記法第9條第1項第6款及第7款之立法意旨,係指自然人始得經營商業,則政府機關、人民團體及財團法人均不得為獨資、合夥事業之負責人或合夥人,自無商業登記法之適用。老人安養院,依據老人福利法第37條,老人福利機構不得兼營營利行為,可能不符合本作業要點精神。 (三)、專門職業人員組織非作業要點合作企業組織   根據經濟部函釋[7],依法令規定應由專門職業人員辦理之業務,尚非公司或商業得登記經營之營業項目,自不得以組織公司或獨資、合夥之事業經營。故不符合作業要點合作企業資格。 1.查建築師係建築師法規定之專門職業人員。是以「○○○聯合建築師事務所」之名稱自無涉及商業登記法之適用[8]。 2.物理治療師、技師、護理師[9]亦同。 參、建議與結論   綜上所述,現行作業要點之合作企業組織型態唯獨資、合夥,以及公司,且由該組織型態觀之,合作企業對象應以營利為目的。補習班與診所的組織型態因多在規定之合作企業組織型態範圍內,其資格當無疑義。然就醫療機構、財團法人,以及公益性社團法人等組織型態並非現行作業要點合作企業組織型態範圍內,又非皆以營利為目的,是否得申請科技部產學合作相關補助,具有疑義。   儘管如此,若由產學合作的目的性為考量依據,放寬科技部產學合作企葉對象,似無不可。當中,建議科技部可隨現行組織型態的增加納入有限合夥,亦可補充非商業登記法範圍內之組織型態,甚至是否有可能於作業要點中納入「不以營利為必要條件」的相關字語,放寬合作企業的認定。如此放寬合作企業對象,必能使產學合作更加多元,促進產業提升。惟放寬資格之際,為了同時把守產學合作素質及效益,或可進行實質必要性檢視,如:合作企業資本額、內部人員持有專業證照類型及比例等,達到產學合作最高效益。 [1]經濟部商業司-商業登記資料查詢。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do?method=first&agencyCode=allbf&showGcisLocation=true&showBusi=true&showFact=false (最後流覽日:2015/2/22) [2]以補習班為關鍵字輸入經濟部商業司商業資料查詢系統,點入之後,可看見多數診所為獨資。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do [3]以診所為關鍵字輸入經濟部商業司商業資料查詢系統,點入之後,可看見多數診所為獨資。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do (最後流覽日:2015/2/22) [4]中華民國醫師公會全國聯合會醫師繼續教育課程一覽表。 http://www.tma.tw/credit/credit_4.asp(最後流覽日:2015/2/22) [5]有限合夥法是有鑒於先前我國營利事業組織型態,大致上可分為具有法人格的公司,以及不具有法人格的獨資及合夥。在實務運作上,因合夥不具法人格,不僅對合夥的經營造成困擾,亦間接降低合夥的競爭力。此外,合夥人對於事業須負連帶無限清償責任,未實際參與合夥事業經營的合夥人承受過大的經營風險,也降低投資者選擇以合夥型態經營商業的誘因。 [6]醫療法人經中央主管機關及目的事業主管機關之許可,得附設下列機構:護理機構、精神復健機構、關於醫學研究之機構、以及老人福利法等社會福利法規規定之相關福利機構。 [7] 經濟部96.11.15經商字第09602149510號函。 [8] 同註3。 [9] 經濟部100.9.16經商字第10002120700號函。

英國、韓國共同簽署資料適足性協議,以期促進資料經濟商機

  英國數位文化傳媒和體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport, DCMS)於2022年11月23日發布新聞稿,宣布英國與韓國共同簽署的資料橋接規則(The Data Bridge Regulation)於同年12月19日正式生效。在此之前,英國於2022年7月5日已與韓國個人資料保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)簽署資料適足性協議(Data Adequacy Agreement),以促進兩國未來進行資料傳輸。這也是英國在脫歐後,首次與其他國家簽訂的資料協議,而依據過往兩國的數位貿易統計資料,本次協議預估將帶來超過14.8億英鎊的商機。   英國DCMS部長更進一步表示,未來將積極與其他國家的戰略夥伴,開展資料經濟商機。英國於聲明中強調參與全球跨境隱私規則論壇(Global CBPR Forum)的決心,以加速資料共享、促進創新與產學研究,聲明摘要如下:   1、本協議為加強英國與韓國資料共享的里程碑,其宗旨為創建更值得信賴的資料共享環境,以及共創更安全的資料傳輸方式。   2、本協議耗時約一年完成討論與擬訂,並期待能透過該協議,深化並擴展英國與韓國之間的資料夥伴關係。   3、英國與韓國政府承諾將促進資料在國際商業、創新及研究等領域的發展。在加強個人資料保護的前提下,促進資料的合理利用。   4、在資料自由傳輸的基礎上,本協議將提供更完善且可持續推動的全球資料生態系統。雙方政府承諾共同改進數位時代下個資料保護框架,如英國發布國家資料戰略(National Data Strategy)、修訂UK GDPR相關規範,以及韓國PIPC提出個人資料保護法部分條文修正案等具體措施。   英國政府肯認應與其他戰略合作夥伴開展多邊倡議,如參與全球跨境隱私規則論壇(Global CBPR Forum)及經濟合作暨發展組織(OECD),共同推動可信賴之政府存取資料(Trusted Government Access to Data)的目標。

日本經產省於2015年1月15日提出《不正競爭防止法》中期報告書並預計將提出不正競爭防止法修正案

  為因應日本2014年接連發生重大營業秘密外洩之事件而使日本國內公司蒙受鉅額損失,日本經濟產業省於去年9月開始,積極地展開《不正競爭防止法》修法專家會議,並在2015年1月15日舉行的會議上,揭露了彙整各界公開意見後之《不正競爭防止法》中期報告書(中間とりまとめ),以作為未來修法方向之指引。   該報告書列出之修法方向區分為民事及刑事規定。第一,民事的修正重點有以下三點:(1) 減輕原告(受害企業)之舉證責任,而改由被告(非法使用營業秘密之企業)負擔;(2) 除斥期間之延長:將現行法規定之除斥期間,由10年延至20年;(3) 使用非法營業秘密而製造的物品,禁止轉讓或出口;以及新增邊境措施之規範。   第二,刑事的修正重點則有以下六點:(1) 擴大國外犯罪的處罰範圍:目前現行法僅規範「日本國內所管理之營業秘密」在國外「使用、開示」 之行為,未來將新增處罰在國外之「取得」營業秘密之行為;(2) 新增未遂犯規定,同時將繼續檢討新增共犯及教唆之處罰態樣;(3) 現行法僅規範竊取營業秘密者本人以及藉由前者直接不法取得營業秘密者為處罰對象,但鑒於智慧型手機、平版電腦等裝置(携帯情報通信端末)之普及,造成營業秘密的竊取及使用型態趨向多樣化,是故未來將新增第三人不法取得之相關處罰規定;(4) 使用非法營業秘密而製造的物品,禁止轉讓或出口:新增相關刑罰規定;(5) 法定刑之提高:目前個人最高罰金為1000萬日圓、企業則為3億日圓,未來預計調整罰金之上限;並且,將新增沒收犯罪收益及海外加重處罰之規定;(6) 擬由告訴乃論改為非告訴乃論。   綜上,經產省力爭在2015年1月26日開始的通常國會期間內,依上述之改正要點為基礎,正式提交《不正競爭防止法》之修正案,預計最快將於2016年開始實行新法 ,後續的立法進度,值得吾人持續關注。

人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例

人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要   美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家,FDA轄下的數位健康計畫(Digital Health Program)小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式,在過去五年中,該計畫發布了若干指導文件 ,嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律,監管的不確定性依舊存在,因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫,望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革,便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》(21st Century Cures Act)。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍,一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁,或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來,實務上發現人工智慧的技術特質,會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時,產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》(Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。   本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容;在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析;最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明   2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》,在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品(Digital Health Products)之管轄範圍,將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材(medical device)定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。   根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)項,美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列,規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體: 行政管理目的[2];或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3];或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4];或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5];或 同時符合以下四點之軟體: (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊,或其他醫療訊息(例如:偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南)[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。   雖然大多數被排除的類別相對無爭議,但仍有一部分引起法律上不小的討論,即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體(Clinical Decision Support Software,以下簡稱CDS軟體)。   CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者(例如:醫師)做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型,比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》,CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外,取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定,則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確,FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》,該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]: 該軟體功能之目的或用途;及 預期使用者(例如超音波技師、心血管外科醫師);及 用於產生臨床建議的原始資料(例如患者的年齡和性別);及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據   後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時,能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之,指南草案所提的四點,為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外,指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷,並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解,並為公眾可得」[12],進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)(iii)之規定;若該軟體亦同時符合第520節(o)(1)(E)之其他要件,則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。   由於規範內容較為複雜,指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果(例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果),並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義,可被FDA認定為「非醫療器材」[13];而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體,則仍維持屬於醫療器材[14]。   另需注意的是,《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節(o)(3)(A)(i)項亦建立「彌補性納回(claw-back)」機制,FDA需遵守通知評論程序(notice-and-comment process)以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險,並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析   《21世紀治癒法》頒布至今兩年,FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體,例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞(large vessel occlusion, LVO),並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體:Viz.AI Contact application;又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機(Topcon NW400)所獲得的影像,快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。   然而,在CDS軟體以人工智慧為技術核心時,現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮: 一、「理解」演算法?   根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,如果CDS軟體欲不受FDA監管,醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」(intended to)使醫師等專業人員理解演算法即可,並不論醫師是否真正理解演算法。然而,若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的,那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時,具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法?有學者甚至認為,CDS軟體是否受到FDA法規的約束,可能會引導至一個典型的認識論問題:「我們是怎麼知道的?(How do we know?)」[16]。對此問題,我們或許需要思考:當醫師無法理解演算法,會發生什麼問題?更甚者,未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員?[17] 二、如何要求演算法透明度?   指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等,被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋,醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為,應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確,而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代?未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分?   FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題,惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋,即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能,或能部份取代醫師職能,因此需受FDA監管。是故,醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係,已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據,或需數年時間透過實證研究方能研判。往後,醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分,將會是一大難題。 肆、結語   隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展,傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色,但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水,但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架,以兼顧使用者安全與新技術開展,並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》,且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。   然而,新法實施後,關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言,倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體,在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體,關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊,FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋,然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解?」、「透明度該如何認定?」等問題。更甚者,從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之,未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代?未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分?都是醞釀當中的重要議題,值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017)  https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)

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