經過一年以上的準備,行政院科技顧問組六日宣布啟動「生醫科技島計畫」計劃。自今年起以五年投入一百五十億元預算,建立「國民健康資訊基礎建設整合建置計畫( NHII )」、「台灣人疾病及基因資料庫( Taiwan Biobank )」、及「臨床試驗研究體系」三大重點。未來除了減少健保成本一百億元以上,也希望協助業界創造數百億元市場商機。
生醫科技島計畫為國內所帶來的效益方面, NHII 將可減少醫療支出三%,共一百億元規模,至於促進民間投資及產業升級方面,預期五年內可帶動民間及政府投資四百億元以上;至於 Taiwan Biobank 方面,除了領先新加坡及中國大陸建立華人特定族群基因資料庫的供給中心,更可帶動國內的新藥開發、基因治療、藥物副作監測,及疾病篩檢及防治等醫藥發展。
行政院科技顧問組指出,其中 Taiwan Biobank 計劃因為涉及「科技對倫理、法律及社會( ELSI )」等議題有較多社會疑慮,將根據現有的醫事法及立法院正進行三讀的個人資料保護法立法精神,預計今年先進行五千人基因資料蒐集,待兩年後正式的基因資料保護相關法律定出新法後,將會加速完成二十萬人的資料蒐集。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國專利制度中的「銷售阻卻」(On-Sale Bar)係指:發明銷售超過一年以上便喪失新穎性,不授予專利。 「新穎性」為美國專利法上可專利性要件之一。35 USC §102(a)(1)說明新穎性先前技術的例外(Novelty; Prior Art):「專利申請應被核准,除非該發明已申請專利、曾在紙本文件敘述、公開使用(In public use)、販售(On sale)、或以其他方式公開(Or otherwise available to the public)。」35 USC §102(b)(1)則給予專利發明人和申請人1年新穎性優惠期(Grace Period)。將前後兩個條文合併來看--假設該發明銷售超過一年以上便不得再授予專利。 「銷售阻卻」的立法意旨在於:避免發明人或其權利受讓人先將發明商業化並獲利,待競爭者進入市場後才提出專利申請,藉此有效地延長專利保護的期間,進而產生獨占(Monopoly)。 1998年,美國最高法院於Pfaff v. Wells Electronics (1998)一案,揭示銷售阻卻的要件:(1)該產品必須是商業上販售的標的;(2)該發明必須已經準備好要進行專利申請。唯有這兩個要件成就,才開始計算「一年」。
歐洲議會全體會議投票通過《資安韌性法》草案,以提高數位產品安全性歐洲議會於2024年3月12日全體會議投票通過《資安韌性法》(Cyber Resilience Act)草案,後續待歐盟理事會正式同意後,於官方公報發布之日起20天後生效。該草案旨於確保具有數位元件之產品(products with digital elements, PDEs)(下簡稱為「數位產品」)具備對抗資安威脅的韌性,並提高產品安全性之透明度。草案重點摘要如下: 一、數位產品進入歐盟市場之條件 課予數位產品之製造商及其授權代理商、進口商與經銷商法遵義務,規定產品設計、開發與生產須符合資安要求(cybersecurity requirements),且製造商須遵循漏洞處理要求,產品始得進入歐盟市場。 二、數位產品合規評估程序(conformity assessment procedures) 為證明數位產品已符合資安及漏洞處理要求,依數位產品類別,製造商須對產品執行(或委託他人執行)合規評估程序:重要(無論I類或II類)數位產品及關鍵數位產品應透過第三方進行驗證,一般數位產品得由製造商自行評估。通過合規評估程序後,製造商須提供「歐盟符合性聲明」(EU declaration of conformity),並附標CE標誌以示產品合規。 三、製造商數位產品漏洞處理義務 製造商應識別與記錄數位產品的漏洞,並提供「安全更新」(security updates)等方式修補漏洞。安全更新後,應公開已修復漏洞之資訊,惟當製造商認為發布相關資訊之資安風險大於安全利益時,則可推遲揭露。 四、新增開源軟體管理者(open-source software steward)之義務 開源軟體管理者應透過可驗證的方式制定書面資安政策,並依市場監管機關要求與其合作。當開源軟體管理者發現其所參與開發的數位產品有漏洞,或遭受嚴重事故時,應及時透過單一通報平臺(single reporting platform)進行通報,並通知受影響之使用者。
歐盟執委會發布可負擔能源行動計畫歐盟執委會於2025年2月26日發布《可負擔能源行動計畫》(Affordable Energy Action Plan),此為歐盟《潔淨產業新政》(Clean Industrial Deal)之一部分。其旨在減少溫室氣體排放的同時進行能源轉型,於經濟發展與環境永續之間取得平衡。 綜合觀察歐盟《潔淨產業新政》及其子計畫《可負擔能源行動計畫》,目的應為藉著高速發展的綠色能源技術,使歐盟未來有機會僅利用潔淨能源同時維持工業競爭力。能源價格將是這其中的關鍵因素,只有合理可負擔的綠色能源價格,才能維持整個計畫運作於不墜。在此背景下,本計畫提出了以下內容: 一、改革電網費用與電力稅以及能源供應商選擇自由度 歐盟將提出指引來幫助成員國透過使用公共資金來降低電網費用,且修正能源稅指令使一般家戶與能源密集產業稅率降為零。同時,藉由提出公民能源包裹計畫(Citizens’ Energy Package)確保消費者可轉換至較便宜的能源供應商,包含提供指引給成員國以移除現有障礙使消費者能轉換供應商重新簽約。 二、加速潔淨能源發電的建照核發並協助加速能源轉型 歐盟將會協助成員國簡化與加速潔淨能源發電的建照核發,且提出法案以評估小型模組化反應爐(Small Modular Reactors, SMRs)等新興核能發電技術在內的潔淨能源發電之可能性,而加速能源轉型。 三、電網包裹計畫提高歐盟的電力供給韌性 此外歐盟也將推出歐洲電網包裹計畫(European Grid Package)來使成員國電網現代化轉型成智慧電網,降低電力傳輸時的損耗;並且歐洲投資銀行(European Investment Bank, EIB)將透過電網興建包裹計畫(Grids Manufacturing Package)提供資金給予智慧電網興建商。歐盟也將提出法案,以提供更彈性的配置電力系統,使需求端與供給端更為靠近,將採行分散式的發電方式,而非集中式的大型發電廠。 四、應對地緣政治衍生的能源風險 歐盟將持續運作天然氣工作小組(Gas Market Task Force)以研議重新調整歐洲國家液化天然氣(Liquefied Natural Gas, LNG)來源,避免包括因烏俄戰爭等地緣政治風險導致的歐洲能源危機。 五、引入資金帶動技術革新與提供優惠措施 歐盟將推動透過歐洲投資銀行將資金引導至更具節能的商品投資上,且將修改歐盟能源標章與環保設計相關規範(EU Energy Labelling and Ecodesign Rules),使消費者購買到的商品更節能。 此外,歐盟將制定政策與提供稅務上的優惠,建立國家、工業製造商與潔淨能源提供商三方互惠的機制。 六、公私合作確保歐洲能源安全且調配電力需求 最後,歐盟也將提出法律案確保能源安全,使各國在面臨能源危機使仍維持電價穩定,且向成員國提供指引,透過引入消費者報酬激勵機制,來幫助成員國製定降低尖峰需求的方案。並且,輸電系統營運商(Transmission system operators, TSO)亦應和國家監管機構合作來啟動相關措施,以使尖峰時段的能源需求降低,並將需求轉移至離峰時段。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。