美國參議院提出促進生技學名藥競爭法案
生技藥品是植基於活體生物的原理所開發出來的治療藥品，自第一批生技藥品上市以來，其專利在最近幾年已陸續到期，因此生技業者對於推出這些生物製品的學名藥版本（generic versions of biologics，以下簡稱生技學名藥），躍躍欲試。然而，美國當前的學名藥法規—藥品價格競爭及專利回復法（Drug Price Competition and Patent Restoration Act, 又名Hatch-Waxman Act, HWA），乃是針對化學藥品的學名藥版本所制定的法規，此類學名藥與生技學名藥並不相同，因此既有的學名藥法規並不能適用於生技學名藥，生技業者無不引頸企盼政府部門通過新的法規，以使生技學名藥儘速上市。
美國參議院最近提出一項生技學名藥法案—生技製品價格競爭與創新法（Biologics Price Competition and Innovation Act, BPCIA），一如HWA，BPCIA的內容也呈現出各種利益折衝的色彩，法案一方面賦予FDA對生技學名藥進行審核的新權限，並藉由減少臨床試驗之進行，加速生技學名藥的上市；另一方面，為避免低價的生技學名藥會對品牌藥的銷售產生衝擊，法案也有針對生技研發公司的研發誘因設計，以鼓勵其持續投入資金，開發更多的生技治療藥品。未來生技學名藥廠需要配合FDA所規劃的風險管理計劃（該計劃的相關立法目前尚待眾議院審議），故生技學名藥廠於其生技學名藥上市後，仍有進行臨床試驗之義務。
法案中最具爭議的條文在於，究竟應給予生技研發公司多長的銷售獨家銷售權（market exclusivity），始得允許生技學名藥廠加入市場競爭，生技研發公司與生技學名藥廠對此的歧見甚大，前者主張十四年，後者則認為五年的時間已足，目前法案訂為十二年。另一個不易處理的議題，則是藥師如何處理此類的生技學名藥，根據目前的法案內容，未來藥師亦可不經徵詢醫師而以生技學名藥代替之。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
Google為了提供客製化的廣告服務，利用搜尋引擎、Youtube、Gmail及其他服務，在事前未告知並取得使用者同意的情況下，蒐集人們的資料（包括搜尋紀錄、電子郵件、第三方網站軌跡資料、位置資訊及影片觀看紀錄等）。歐洲各國隱私監管機構對此表示憂心，認為Google恐將以前所未有的規模，掌握使用者的一舉一動，紛紛投入調查工作，並相繼認為Google確實已經違反其內國法。 荷蘭資料保護局（Data Protection Authority, DPA）主席Jacob Kohnstamm於2014年12月15日表示，使用者有權知悉他們在某一平台輸入的資料，其他平台也可以利用它們，並要求Google在合併不同服務所取得的個人資料前，應以跳出不同視窗等方式供使用者點選，俾以取得其明示同意（unambiguous consent），僅只透過一般隱私條款，並不足以提供當事人清楚且一致的資訊（clear and consistent imformation）。 DPA希望Google不要再考驗他們的耐心，並揚言對Google處以1500萬歐元罰鍰，除非它在2015年2月底前完成改善。但面對DPA的最後通牒，Google僅回應，他們已經大幅修正了隱私權政策，很遺憾DPA仍作出這樣的決定，但他們將儘快與歐洲各國隱私監管機構就後續修訂方案進行討論。
日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見2021年7月中旬，日本經濟產業省（下稱經產省）發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）（データによる価値創造（Value Creation）を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク（仮））》之綱要草案（下稱資料管理框架草案），並公開對外徵求意見。 近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下，人、機器與科技的跨界連接，將創造出全新附加價值的產業社會，然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確，正確資料的自由交換，方能用於創造新資料以提供附加價值，因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此，經產省提出資料管理框架草案，透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險，以確保資料在各實體間流動的安全性，從而確保其可信性。 該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期，管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」，由「事件（資料的產生／取得、加工／利用、轉移／提供、儲存和處置）」、「場域（例如：各國家／地區法規、組織內規、組織間的契約）」和「屬性」（例如：類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人）三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況，讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上，能個別確保適當的資料管理，達成確保資料正確之目的。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
德國提出「新冠肺炎及新型冠狀病毒預防接種法」草案，以利疫苗分配之政策規劃及法制基礎德國聯邦健康部（Bundesministerium für Gesundheit, BMG）於2020年12月15日提出「新冠肺炎及新型冠狀病毒預防接種法」（Gesetzes zur Priorisierung bei der Schutzimpfung gegen das Corona-virus SARS-CoV-2, Coronavirus-Impfgesetz）草案，現進入聯邦參議院審議階段。該草案之立法目的在於，確認新冠肺炎及新型冠狀病毒（Coronavirus SARS-CoV-2）疫苗分配的公平性，並藉此降低嚴重疾病與死亡人數。 原則上凡屬於法定健康保險的被保險人，或於德意志聯邦共和國內有住所或長期居留者，得依據新冠肺炎及新型冠狀病毒預防接種法規定，具有接種新冠肺炎及新型冠狀病毒疫苗之權利。然而，由於疫苗的分配涉及基本法第2條第2項第1句生命及身體安全的基本權利（Grundrecht auf Leben und körperliche Unversehrtheit），以及衡酌疫苗資源的有限性問題，該法第3條依據風險群體（Risikogruppen）及適應症群體（Indikationsgruppen）共區分六級的接種優先順序，如違反接種優先順序者，將可能面臨最高三萬元的罰鍰，意圖營利者則將可能面臨一年至五年的有期徒刑。