<開原碼條例>建置醫療資源共享架構

 

 

  UCLA醫學中心以開放原始碼軟體Zope建置資訊系統,展開一項稱為「治療成效開放式架構」(OIO, Open Infrastructure for Outcomes) 的計畫,構築起未來醫療資訊系統的新基石。讓治療成效的資訊,能在一個共通的平台架構上進行資源分享。


  長期以來,醫療資訊系統面臨的挑戰主要來自於下列三個面向:一、如何讓資訊系統提供令人滿意的服務功能,以取代將醫療記錄登載在紙張上的傳統方式。二、資訊系統的需求經常會改變,如何快速因應系統的改變需求。三、如何與其他醫療團隊夥伴,共同分享資料與工具。


  OIO計劃透過資訊共享可加速醫療研究。開放式架構計畫的主要目的,並不是用來要求臨床工作者與醫療研究中心分享病歷資料,而是提供一個分享管理工具的機制,讓使用者能夠利用這些管理工具,進行資料的收集與分析,並和特定的診療研究人員進行溝通,而透過系統安全的機制,在過程當中並不會讓其他人得知資料內容。不過,如果有人想要進行管理工具或資料的進一步加值利用,僅需額外投入相當小的成本。


  另外, 開放式架構計畫的設計極具彈性,除了目前所專注的治療成效資訊統計之外,其系統概念也可以用來管理客戶資訊、進銷存資訊、會計資訊等。整個系統開發環境是針對使用者而設計,而非程式人員,並且以網頁應用程式來實作,力求操作的便利性,目的之一是讓使用者能夠動手創造出自己所需的表格資料。另一方面,設計上也面對來自於法律與技術層面的挑戰,例如取得病患的同意及對系統的信任感,促使這套系統在實作時,必須能夠提供高度的修改彈性與安全性。


  由於 OIO 在設計上,包含低成本、高效益、使用者導向、架構具有彈性等特色,並以開放源碼開發模式來鼓勵使用者測試及提供回饋意見,目前的應用效果持續擴大中。

 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ <開原碼條例>建置醫療資源共享架構, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=248&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/10)
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歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定

歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月10日 今(2026)年5月19日,歐盟執行委員會(European Commission,下稱歐盟執委會)發佈《高風險AI系統分類指引》草案(Draft Guidelines on the classification on high-risk AI,下稱指引草案),分別針對「產品嵌入型高風險AI」(Annex I)、「獨立型高風險AI」(Annex III)提供更詳細的條款說明與應用案例,以協助供應商、部署者和利害關係人可以清楚地判斷其使用之AI系統是否為高風險範疇。 壹、事件摘要 《歐盟人工智慧法》(EU AI Act,下稱AIA)於2024年6月13日制定通過,並於2024年8月1日正式生效。其中,AIA第6條主要規範高風險AI系統之分類規則,例如「產品嵌入型高風險AI」、「獨立型高風險AI」與高風險應用豁免條款,並於第6條第5款要求歐盟執委會諮詢歐盟人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board)意見後,依AIA第96條規定制定指引,並提供一份包含屬於高風險與不屬於高風險之AI系統使用情境的完整應用案例清單。 因此,歐洲執委會基於上述的法律義務而制定指引草案,原定於2026年6月23日前邀請各方利害關係人完成公眾諮詢意見,包括AI系統的供應商與開發者、企業、公共機構,以及學術界、研究機構與一般公民等[1]。然而,歐洲執委會收到來自多個產業協會及其他利害關係人的請求,希望將期限進一步延長4週。歐洲執委會為了讓利害關係人有更充分的時間提交意見,決定將截止日期延長至2026年7月23日[2]。同時,歐洲議會(European Parliament)於6月16日通過「第七號數位綜合法案」(Omnibus VII)下對AIA的修正案,調整AIA設定的合規時程,包括延後高風險AI系統的義務期限,將「獨立型高風險AI」延至2027年12月2日適用,而「產品嵌入型高風險AI」則延至2028年8月2日[3]。於是,歐洲執委會為配合法遵義務的時程規劃,並針對蒐集的公眾諮詢意見,就指引草案做最後的檢討修正,預計於2026年底前公布正式版的《高風險AI系統分類指引》[4]。 貳、重點說明 指引草案主要有三份文件,包括一般原則主文件、「產品嵌入型高風險AI」文件(下稱Annex I文件)與「獨立型高風險AI」文件(下稱Annex III文件),以下就高風險AI分類之一般性原則、Annex I文件和Annex III對高風險AI的系統判定、實例說明和豁免條款進行介紹。 一、高風險AI分類之一般原則 (一)「AI系統」之法律定義 指引草案指出評估AI系統是否屬於高風險的前提,是該系統必須先該當AIA第3條第1款對「人工智慧系統」的法律定義,即該系統必須是:「基於機器的系統,其設計旨在以不同程度的自主性運行,且在部署後可能表現出適應性;為了明確或隱含的目標,該系統從其接收到的輸入指令中進行推論動作,以產生預測、內容、建議或決策等輸出內容,進而影響物理或虛擬環境」。因此,若僅為一般無適應性或推論特質之傳統軟體或自動化決策系統,則不屬於AIA的管制範疇[5]。 (二)「預期用途」(intended purpose)的定義 依據AIA第3條第12項,「預期用途」係指提供商在使用說明、行銷文宣及技術文件中所提出之使用情境與條件,確保「言行一致」的一貫性審查原則。針對通用型AI(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI),指引草案確立了「擴張推定原則」,若AI供應商未在所有公開資料中「一致、具體且連貫地」限制或排除高風險用途,在該用途具備技術可行性與合理可預見的前提下,系統將被直接推定涵蓋高風險用途而定性為高風險AI[6]。不僅如此,指引草案強調「實質重於形式」原則,供應商僅於商品或服務條款中進行形式宣告排除高風險,在法律上不足以規避合規義務,只要產品定位或功能演示實質上仍明示或暗示高風險用途,監管機構將直接判定其為高風險系統並進行監督[7]。 二、Annex I文件:產品嵌入型高風險AI之判斷基準 (一)「安全組件」(safety component)之判定邏輯 依據AIA第3條第14款,「安全組件」採獨立自主之法律定義,作為「產品嵌入型高風險AI」的判斷要件之一,即「產品或AI系統之組件,其履行安全功能,或其失效或故障會危及人身健康安全或財產」。指引草案闡釋了兩大判定路徑,一為「意圖導向」,依主觀判定其功能是否為「預防或減輕」健康、安全或財產之風險;二為「後果導向」,採客觀風險判定,只要該AI系統在客觀上會實質增加危害、危及自然人生命、健康或財產,仍會定性為安全組件[8]。 (二)「第三方符合性評估」(third-party conformity assessment)的轄管產品 另一個要件為「第三方符合性評估」的轄管產品,若產業或產品法規有針對特定產品的安全性要求履行「第三方符合性評估」的送檢程序時,原則上該產品在AIA的架構下會被視為高風險AI系統。指引草案指出,有些產品法規(如玩具、機械)基於程序的便利性,允許廠商可以「自主宣告」符合歐盟的規格標準,而免除「第三方符合性評估」的義務,但不代表該產品沒有安全性的監管要求。換言之,指引草案闡釋有需要「第三方符合性評估」(包括以自主宣告代替)的AI產品並同時為安全組件時,即被納入「產品嵌入型高風險AI」的範疇[9]。 三、Annex III文件:獨立型高風險AI之判定基準 (一)八大敏感領域之AI應用 依據AIA第6條第2款規定,獨立運作之AI系統,其高風險判定完全取決於供應商所宣告之「預期用途」是否落入Annex III所列之八大敏感領域,包含生物識別、關鍵基礎設施、教育、就業、服務提供、執法、移民與邊境管理、司法與民主程序等[10]。 (二)評估對象僅限於「自然人」 指引草案澄清,AI系統是否為高風險除取決於其預期用途之敏感領域外,亦必須僅限評估「自然人」,如僅為法人或公司,因不涉及個人權利,原則上不會被判定為高風險,但其系統判定涉及之實質利害關係人為自然人時,仍屬於評估「自然人」之範疇。比如,產品保險的AI應用相較於人壽或健康保險的AI應用不涉及自然人評估,原則上不會判定高風險。此外,指引草案補充供應商不能僅透過「在系統部署時加入人類審查/監督要求」,就主張該系統可以被降低為非高風險[11]。 (三)複雜系統與代理式AI(Agentic AI)之整體性評估 為防範供應商透過系統設計或分拆架構規避監管,指引草案強調,若數個AI 模組共同構成一複雜架構(或代理式AI setup),且其合併輸出實質影響了最終決策,涉及敏感領域與自然人權益,則整體系統必須被視為單一高風險AI應用進行評估[12]。 (四)「豁免機制」之除外條款 指引草案說明,依AIA第6條第3項規定,就程序性任務(不對資料進行價值判斷)、改善既有成果(不影響已做成之決策)、偵測決策偏差(檢視已做成之決策)或準備性任務(提供背景輔助資料)等,因不具實質影響力,供應商或部署者得豁免適用高風險AI規定,但針對「剖繪/貌相」(profiling)技術,採取絕對高風險AI認定,由於涉及自然人之個人特徵(如工作表現、經濟狀況、健康、個人偏好、行為模式等)與自動化評估、分析或預測,而例外不適用豁免條款[13]。另外,指引草案以體育賽事或演唱會的「群體地理分析」或「人流密度監測」AI應用為例,如僅就非個人資料或特定區域的人群密度進行分析,則不屬於針對個人特徵之剖繪技術,也就非高風險應用,以此說明「非特定的群體統計」和「針對性的個人特徵分析」之技術差異[14]。 參、事件評析 歐盟執委會公布的指引草案,其三份文件加起來長達165頁左右,僅就AIA第6條的高風險AI相關規定提出詳細的法規解釋與案例清單,協助AI系統的供應者和部署者了解高風險AI應用的定義和適用範圍。整體而言,因歐盟採取以風險分類的治理規範架構,於AIA明定高風險AI的規範要件,並一體適用歐盟會員國,其工程浩大需要長期的準備與作業時間才能完成,但其內容就高風險的定義、案例與適用說明對於臺灣的風險治理均具有一定的參考性。 無獨有偶,行政院於今年7月函頒《人工智慧風險分類框架》,就高風險AI應用的判定雖未採取Annex III之敏感領域進行判斷,而係參考《人工智慧基本法》第17條之立法理由與第5條第1項規定,檢視AI應用是否會對國家安全、基本權利、生命安全、財產保障、社會秩序或生態環境造成嚴重危害為判準。但究其實質,兩者的規範結構並不存在衝突,依《人工智慧基本法》第16條第2項規定,各目的事業主管機關基於人工智慧應用風險管理之需要,得對轄管產業制定管理規範。因而,目的事業主管機關在盤點轄管產業的高風險AI應用情境時,本就可依產業領域的專業特性和需求參考國際經驗或相關規範協助其風險判定,故參酌歐盟執委會發佈之指引草案如對目的事業主管機關有所幫助,亦無不可。 總的來說,歐盟執委會的指引草案可視為一份實務操作清單,我國對於產業的AI應用在判定高風險有困難或疑義時,不妨可以參考以獲取更充分的資訊進行相關判斷。 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] European Commission, Draft Commission guidelines on the classification of high-risk AI systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/draft-commission-guidelines-classification-high-risk-ai-systems(last visited August 27, 2026). [2] European Commission, Targeted consultation on the draft guidelines for the classification of high-risk artificial intelligence systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/consultations/targeted-consultation-draft-guidelines-classification-high-risk-artificial-intelligence-systems(last visited August 27, 2026). [3] European Commission, Guidelines for providers and deployers of AI high-risk systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-ai-high-risk-systems(last visited August 27, 2026). [4] 同前註2。 [5] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high-risk AI: General principles, 2026, p2-3. [6] id. [7] id. [8] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex I of AI Act, 2026, p5. [9] id. at 9-11. [10] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex III of AI Act, 2026, p4. [11] id. at 5-6. [12] id. [13] id. at 8-13. [14] id. at 104.

聯合國委員會通過聲明 禁止各種形式複製人研究

  面對科學界越來越無法抵擋的複製人浪潮,聯合國二月十八日召開一項特別會議,並表決通過聲明,呼籲各國政府禁止各種形式的複製人研究,包括用於研究人類幹細胞的技術等。不過項聲明並不具強制力。   聯合國法律委員會是以七十一票贊成,三十五票反對,四十三票棄權下,通過這項由宏都拉斯和美國布希政府提出的支持禁止複製人的聲明,委員會通過後交給聯合國大會,由一百九十一個會員國成員最後決定。回教國家已經表明,聯合國大會表決時將棄權,因為聯合國內部並無法達成共識﹔而目前各自有人類幹細胞研究的英國,比利時和新加坡都反對這項聲明,並稱聲明內容不會影響他們的「醫療性幹細胞研究」。   會中支持和反對陣營的最主要爭議核心,在於醫療性複製人類的研究,這類研究必須複製人類胚胎取得幹細胞,實驗結束後銷毀。支持這項研究技術的科學家認為,人類幹細胞研究為許多至今仍無法治療的疾病帶來新希望,例如阿茲海默症,各種癌症,糖尿病和脊椎傷害患者,影響約一億人﹔但是如美國,加拿大等反對國家則認為,這種研究不論是哪一種目的,都是在剝奪利用一個人的生命。聯合國成員在二○○一年起討論制定一項具約束力的全球性公約,禁止複製人,不過各國歧見擴大,一直無法達成共識。義大利因此提議制定不具強制力的宣言,呼籲各國各自立法「禁止任何透過複製程序產生人類生命的企圖,以及任何意圖達成此一目的的研究。」不過,宏都拉斯將此建議擴大,提議聯合國聲明「禁止所有形式的複製人行為。」

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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