美國「2009年經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act, ARRA),將醫療產業中的醫療資訊科技列為重點發展項目之ㄧ。以國內全面採行「電子病歷健康記錄」(electronic health records, EHRs)系統為目標,共挹注190億美元的經費,透過聯邦醫療保險或醫療補助計畫的機制支付獎勵金,鼓勵醫師或醫療院所採購並建置院內的電子醫療資訊系統。自2011年至2015年,醫師或醫療院所符合實質EHR使用者(meaningful EHR user)的標準,至多可獲得44000美元的獎勵金;倘於2015年後,其尚未成為實質EHR使用者,則將以每年多1%的比例,逐年減少其醫療保險補助額,直至2019年將減少5%。為了施行此政策,ARRA規定主管機關須於2009年12月31日前確立EHR的標準,包含了相互運用性(interoperability)、臨床功能性(clinical functionality)及安全性等標準。
EHR系統的基礎,也就是電子醫囑(e-prescribing)所涵蓋的功能,能提供臨床及藥費的即時資訊,供醫師判斷何種藥物(包含學名藥)最為安全,且可符合病患經濟負擔;亦可顯示該病患用藥紀錄,及其他醫生曾開立的處方,供醫師比對並觀察病患潛在的藥物過敏現象,若系統偵測出藥物間相斥的情形,亦將自動發出安全警示。此外,以電腦輸入處方並自動傳送至領藥處的模式,不僅可省卻病患冗長的等候領藥時間,亦能減少藥劑師因難以判讀字跡所導致的配藥錯誤。 一項由美國藥物照顧管理協會(Pharmaceutical Care Management Association, PCMA)所贊助的調查研究指出,ARRA中的病歷健康資訊科技化措施,將使e-prescribing的運用率,在未來五年內增加75%;而在往後10年,此將減少約3500萬筆的用藥指示錯誤,消弭因服藥錯誤導致的死亡事件,並能節省220億的用藥支出;其所帶來的效益實遠超過政府所挹注的經費。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
身為世上最大基因改良( GMO)棉花生產者的 中國大陸 ,已經批准將經過基因改良的混種棉花進行商業化,預料可以解決生活日用品上的短缺。相對於此, 歐盟 的農業部長們,卻對於是否批准編號1507的基因改良玉米,陷入一個進退維谷的困境。但是經過8年激烈的反對, 丹麥 卻允許基因改良玉米的進口。 而在 美國 有 85﹪的大豆,76﹪的棉花,45﹪的小麥是經過基因改良的。至於 澳洲 農業與資源經濟局則最近則對基因改良作物做出一份報告,認為各省禁止基因改良食品會減小經濟效益,使 澳洲 面對世界各地日益增多的基因改良作物發展,屈居弱勢。至終可能會在十年後造成1.5億到6億澳幣的損失。
新加坡通過「線上安全(救濟與問責)法案」強化對抗線上傷害新加坡國會於 2025 年 11 月5日三讀通過「線上安全(救濟與問責)法案」(Online Safety (Relief and Accountability) Bill, OSRA),希望透過「賦權受害者」與「強化平臺問責」來對抗日益嚴重的線上傷害事件。OSRA旨在補充個人在面對有害的線上行為(Online Harmful Activity)傷害時的救濟途徑,並設置「線上安全專員(Commissioner of Online Safety)」為處理投訴與發布救濟指令的專責機關。 OSRA明確定義了多種有害的線上行為,包括針對deepfake的「不實內容濫用」(Inauthentic material abuse),以及惡意公開他人隱私的「人肉搜索」(doxxing),而為了讓損害即時受到控制,線上安全專員在接獲國民投訴並調查評估後,可直接發出具法律效力的指令(Directions),要求平臺移除、隱藏特定內容,或限制惡意帳號的互動;若平臺不遵守指令,線上安全專員亦得向電信業者發出阻斷特定服務,或向應用程式商店發出下架特定應用程式的命令(Orders),無正當理由違反指令或命令皆有可能構成刑事責任。 此外,OSRA亦擴張了平臺的民事責任,當受害者依指定方式向平臺發出「線上傷害通知」後,若平臺未能在合理期間內採取行動,受害者得逕向平臺經營者或網站管理者提起民事訴訟要求損害賠償,若平臺無故怠慢,法院得判決加重損害賠償,希望藉此敦促平臺建立更敏捷的線上傷害控制機制。 值得注意的是,OSRA宣告了廣泛的長臂管轄機制,為保障新加坡國民的權益,不僅法院對OSRA規範的民事、刑事事件有管轄權,線上安全專員發布指令與命令的對象亦不限於境內,表現對抗全球線上傷害的強烈企圖。
文創法第26條第1項第4款適用疑義─營利事業對國家電影中心之捐贈列支為例文創法第26條第項第4款適用疑義─ 以營利事業對國家電影中心之捐贈列支為例 科技法律研究所 法律研究員 尤騰毅 2015年02月10日 壹、事實說明 日前根據報載「…金馬影后、也是湯臣影業負責人徐楓,響應搶救老電影計畫,一舉捐出510萬元修復胡金銓導演、也是她自己的代表作《俠女》,作為國家電影中心的開門之喜。…」(「國家電影中心」成立 徐楓捐款510萬,經濟日報,2014.07.28)。營利事業對於財團法人國家電影中心之捐贈列支,係依所得稅法第36條,或文創法第26條第1項第4款申請? 貳、法律評析 一、依所得稅法第36條第1款以專案核准方式辦理,得不受列支金額限制 營利事業針對政府捐助成立之特定財團法人,目前財政部依所得稅法第36條第1項規定,以專案核准方式作成多號函釋,其捐贈列支,不受金額限制,包括財團法人法律扶助基金會、財團法人中央廣播電台等,參附錄一。以本案例而言,若能依所得稅法第36條第1款向財政部申請以專案核准方式辦理,可享有無認列金額上限之待遇,係優於文創法的處理方式;惟本案捐贈款項有指定用途,捐贈人宜以捐贈契約明文,以確保捐贈目的的達成。 二、本案例事實亦可適用文創法第26條 (一)受贈對象 文創法第26條之立法意旨在於鼓勵民間企業參與,帶動文創產業發展,達到以短期租稅減收換取未來長期經濟發展之目的。希望將企業資金導入民間之文創產業,其受捐贈目的與所得稅法第36條第2款所稱之教育、文化、公益、慈善機關或團體有別。惟其受贈對象未限於營利之民間企業,亦包括從事文創事業之非營利法人,故本案捐助對象雖為財團法人國家電影中心,因其亦為從事文創產業活動之事業,仍屬文創法第26條之適用對象。 (二)捐贈事由 文創法第26條第1項所列3款法定事由,同項第4款並授權中央主管機關可認定得列為當年度費用或損失之事項(屬概括規定)[1]。關於文創法第26條所列3款法定事由,茲先說明如下: (一)購買由國內文化創意事業原創之產品或服務,並經由學校、機關、團體捐贈學生或弱勢團體。(文創法第26條第1項第1款) 所稱國內文化創意事業,係指「在我國依法設立之法人、合夥或獨資事業,或具有中華民國國籍之國民,從事文化創意產業者」(營利事業捐贈文化創意相關支出認列費用或損失實施辦法第2條,下稱認列辦法)。只要是國內文化創意事業所研發創作,提供消費者消費之產品或服務,均適用捐贈認列抵稅。 營利事業所捐贈之原創產品或服務,須經由學校、機關或團體,核轉給適格的捐贈對象。所稱「學校」,包括所有各級依法設立、實施正規教育的公、私立學校,故不包含補習學校與社區大學(認列辦法第2條)。另為確保捐贈為弱勢團體所用,針對受贈團體之認定標準,限於依法設立或登記之非營利組織。透過符合上述資格之學校、機關或團體,將購買之原創產品或服務核轉給各級公私立學校之在學學生,以及依法設立或登記專門協助身心障礙者、原住民及其他弱勢族群之團體。 (二)偏遠地區舉辦之文化創意活動。(文創法第26條第1項第2款) 所稱偏遠地區係指人口密度較低、或交通較為不便、地理位置偏遠之地區,如離島(認列辦法第2條)。考量我國文化活動在城鄉的相較之下,仍多集中於城市,為兼顧文化創意產業之均衡發展,縮短城鄉差異,故以本款規定鼓勵營利事業捐贈國內文化創意事業於偏遠地區舉辦文化創意活動,以提高民眾參與文化創意活動意願及文化素養,同時達到發展國內文化創意事業之立法目標。凡屬於對公眾舉辦之展覽、表演、映演、拍賣或其他經各中央目的事業主管機關認定之活動,並應以公開且無償之方式服務偏遠地區之民眾者為限。 (三)捐贈文化創意事業成立育成中心。(文創法第26條第1項第3款) 雖然文創法第26條第1項第3款規定捐贈於「成立」的費用或損失才可認列,但避免育成中心設置過於浮濫,「營利事業捐贈文化創意相關支出認列費用或損失實施辦法」第5條規定設計育成中心應以設立後已有營運經營活動為限,且針對經營團隊管理階層人員之專業及其相關工作年資、育成空間之坪數空間,均有所規範,俾利徵納雙方遵循,以免流弊。 由於本案捐贈目的在於搶救老電影的修復費用,並不符合上述明列的事由,須由中央主管機關認定系爭事實是否得適用前述第4款規定。本文認為例舉之三款法定認列事由可歸納出以下三個構成要件,本件案例事實是否得適用文創法第26條第1項第4款之規定,中央主管機關得以下述要件檢視之: 1.應符合鼓勵民間企業參與文創事業活動,帶動產業發展之立法意旨 文創法第26條之立法意旨在於鼓勵民間企業參與,帶動文創產業發展,達到以短期租稅減收換取未來長期經濟發展之目的。因此,營利事業之捐贈、購買行為,應透過參與文創事業活動,而達到帶動文創產業發展之效。 2.為捐贈、購買或其他可促進文創產品創作、或舉辦文創活動所支出之費用 營利事業之捐贈、購買標的,包括文創產品或服務,以及可促進文創產品創作之行為(例如成立育成中心),以及舉辦文創活動(如對公眾公眾舉辦之展覽、表演、映演)等。 3.捐贈或購買對象應為文化創意事業 營利事業所捐贈或購買的對象應限定為文化創意事業,其範圍依照文化創意產業發展法第4條規定,係指從事文化創意產業之法人、合夥、獨資或個人。 因此,本案捐助對象為財團法人國家電影中心,亦為從事文創產業活動之事業,其費用雖非為購買特定產品、服務或捐贈特定活動,惟具備促進文創產品創作之效用,與文創法第26條鼓勵企業資源挹注文創產業之立法意旨相符,應有同條第1項第4款之適用。 參、結語 為善用民間企業挹注文化創意產業發展,文化創意產業發展法26條以認列損失或費用之方式,鼓勵民間營利事業購買文化創意事業之原創產品與服務,或贊助偏遠地區舉辦之文化創意活動,以及捐贈文化創意事業成立育成中心。其捐贈總額在新台幣1千萬元或所得額10%之額度內,以額度較高者為準,得列為當年度費用或損失,以租稅優惠作為營利企業團體支持文化創意產業之誘因。本案的捐贈金額並未超出文創法第26條的限額,若經主管機關認定為可認列之費用,其稅賦優惠其實與適用所得稅法第36條第1款以專案核准方式辦理相同,惟捐贈人所需考量者,在於上述二個租稅優惠途徑的申請程序繁簡與獲准機會。 台灣正面臨產業轉型階段,文化創意產業若干的活動(如設計、廣告、出版、文化等),可以提供製造業周邊服務並提高其附加價值,將是台灣未來升級轉型的希望所冀。從我國科技產業發展歷程觀之,運用租稅獎勵政策工具以發展特定產業,其成效卓著已獲得印證。為動文創產業發展,文創主管機關勢必會妥善利用租稅獎勵政策工具,因此以簡便且較容易獲租稅優惠角度來看,只要金額未超過限制,對於財團法人的文創活動捐贈,建議優先嘗試適用文創法第26條規定。 附錄一:財政部依所得稅法第36條第1款專案核准之函釋 【財政部 103.2.06. 臺財稅字第10304516880號函】 營利事業對財團法人法律扶助基金會之捐贈,可依所得稅法第36條第1款規定,列為當年度費用或損失,不受金額之限制。 【財政部 92.06.16. 台財稅字第 0920454411 號函】 營利事業對財團法人中央廣播電台之捐贈,准依所得稅法第三十六條第一款規定列為當年度費用或損失,不受金額之限制。 【財政部 92.04.09. 台財稅字第 0920452425 號】 設立財團法人證券人及期貨交易人保護中心之捐助款,准列為當年費用或損失,不受金額限制。 【財政部 90.11.09. 台財稅字第 0900457122 號】 金融機構對財團法人中小企業信用保證基金之捐助准列為當年度費用或損失,不受金額限制。 【財政部 85.12.19. 台財稅字第 851172920 號】 營利事業或個人對財團法人中央通訊社之捐贈,可依所得稅法規定認列費用或列報扣除額。 【財政部 80.10.21. 台稅一發字第 800739322 號】 對海華文教基金會之捐款得限額列為費用。 [1]大法官釋字第508號解釋理由書(節錄):「…從立法技術而言,立法常有例示規定與概括規定並存,乃因一規範概念所得涵攝之事物類型不夠明確或範圍廣泛,立法者以例示規定表現此類型之典型社會事實,並輔以概括性規定以免繁複或掛一漏萬。對概括性規定之解釋適用,即必須從相關例示規定中探尋事物之共同特徵,以確認所欲規範的事物類型究竟為何?然後,再行判斷系爭事實是否具備這些共同特徵而為所欲規範之事物類型所涵蓋,如此方有引用概括規定之餘地。」
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22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。