美國聯邦巡迴上訴法院判決美國專利法第271條(f)項不適用於方法專利

  繼美國最高法院於Microsoft Corp. v. AT&T Corp. 做出與專利法治外法權有關的判決後,美國聯邦巡迴上訴法院於2009年8月19日再次做出限縮解釋專利法第271條(f)項於美國境外的效力。

 

  美國專利法第271條(f)項規定未經許可提供或使人提供專利產品之元件,將之由美國供應(“supply”)至美國境外完成組合,亦視為侵害該專利產品之專利權。此項規定為美國國會為防範企業藉由在美國境內製造非專利保護之零組件後再運送之海外進行組合以規避專利侵權責任而制定。之後,在實物案例中,關於第271條(f)項之解釋與適用範圍產生諸多爭議。美國最高法院於其在2007年Microsoft Corp. v. AT&T Corp. 中強調不應擴張解釋第271條(f)項之文字。

 

  於Cardiac Pacemakers Inv. V. St. Jude Medical Inc. 一案中,原告Cardiac Pacemakers控告被告St. Jude Medical所販賣的植入式心臟整流去顫器 (implantable cardioverter defibrillator)之使用會侵犯原告所擁有的一個利用植入式心臟刺激器治療心律不整的方法專利 (a method of heart stimulation using an implantable heart stimulator)。本案的爭點在於被告銷售可實施原告美國專利方法的產品或裝置讓該專利方法於美國境外被實施的行為是否構成第271條(f)項之侵害。美國聯邦巡迴上訴法院推翻其於2005年之判決(Union Carbide Chemicals Plastics Technology Corp. V. Shell Oil Co.),判定專利法第271條(f)項不適用於方法專利。亦即,被告銷售可實施原告美國專利方法的產品至海外的行為不構成第271條(f)項所規定之侵權行為。

 

  此判決對原告Cardiac Pacemakers之衝擊可能較小,因其專利範圍除方法請求項外,亦包含物品請求項,原告還可藉由其物品請求項獲得侵權損害賠償。但此案可能對僅能以方法申請專利的產業如生技藥業(某些診斷及檢驗僅能以方法申請專利)及軟體業造成較大的影響。

相關連結
※ 美國聯邦巡迴上訴法院判決美國專利法第271條(f)項不適用於方法專利, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3130&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/09)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

  歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。   在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。   其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:   (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。   (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。   在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。   近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

何謂「IoT推進聯盟( IoT推進コンソーシアム)」?

  日本政府為了對應智慧聯網(Internet of Things, IoT)、巨量資料(Big Data)以及人工智慧(AI)時代之到來,經濟產業省及總務省於2015年10月23日正式成立了產官學研聯合之「IoT推進聯盟( IoT推進コンソーシアム)」。該聯盟旨在超越企業及其產業類別的既有框架,以民間作為主導,目的為推動IoT之相關技術研發,以及促進新創事業成立之推進組織,未來並將針對IoT相關政策以對政府提出建言。在該聯盟下有三個工作小組,包括技術開發、實證、標準化的「智慧IoT推進論壇(スマートIoT推進フォーラム)」;推動先進實證事業,規制改革之「IoT推進實驗室(IoT推進ラボ)」,以及針對資訊安全、隱私保護的專門工作小組。   我國自2011年行政院首度召開「智慧聯網產業推動策略會議」以來,積極推動發展台灣成為全球智慧聯網創新中心,以及成為亞洲智慧聯網解決方案領先國;而目前我國有「台灣物聯網聯盟(TIOTA)」、「中華物聯網聯盟」等民間推進組織,旨皆為結合產官學研各界資源,促進產業與政府、國際間之合作。

淺談我國能源關鍵基礎設施資通訊安全法制建構之重要性--以歐盟及德國智慧電表布建發展為例

日本經產省發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》,以加速資安情資共享

日本經濟產業省(下稱經產省)於2023年11月22日發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》(サイバー攻撃による被害に関する情報共有の促進に向けた検討会の最終報告書),主張共享資安攻擊受害資訊,掌握資安攻擊全貌,防止損害範圍擴大。經產省提出具體建議如下: 1.促進各專門組織間之資訊共享:藉由專門組織間的資訊共享,及早採取適當因應措施,避免損害持續擴大,並降低受害成本。所謂專門組織包含資安廠商、資安監控中心(Security Operation Center, SOC)營運商、防毒廠商,與依法令成立從事資安事件諮詢與分析之非營利組織,例如:一般社團法人日本電腦網路危機處理暨協調中心(一般社団法人JPCERTコーディネーションセンター),以及一般財團法人日本網路犯罪對策中心(一般財団法人日本サイバー犯罪対策センター)等。 2.共享無從識別受害組織之資訊:為加快資訊共享,經產省建議將資料去識別化至無從識別受害組織之程度,即可不經受害組織同意而共享資訊。 3.提出《攻擊技術資訊處理與活用指引草案》(攻撃技術情報の取扱い・活用手引き(案)):為提升專門組織共享資訊成效,經產省於指引中彙整受害組織資料去識別化作法,以及各專門組織間共享攻擊技術資訊之具體策略。 4.於保密協議中加入免責條款:經產省建議於受害組織與專門組織簽訂之保密協議中,加入專門組織免責條款,使專門組織具有利用或揭露攻擊技術資訊裁量權,對於利用或揭露資訊,致生受害組織被識別等損害時,非因故意或重大過失不須負擔法律責任,以利推動資訊共享。

TOP