美國政府設立Apps.gov網站推動雲端科技運用
美國政府在9月15日宣布，為了減少基礎建設的相關費用以及降低政府運算系統的環境衝擊，因此設立Apps.gov網站，展示並提供經政府認可的雲端科技運用。
據美國聯邦政府CIO Vivek Kundra表示，Apps.gov網站是美國政府首度對外發表，針對減少IT花費政策的成果。目前美國政府IT預算幾乎都花費在設立資料中心，單在國家安全部下就設有23個資料中心，而這也造成了聯邦政府的資源消耗在2000年到2006年間增加了兩倍，為了落實減少基礎建設花費的政策，並基於安全性的考量，希望能夠盡量利用現有的系統。
美國政府目前推動的雲端運算倡議計劃有三個主要內容，第一個主要內容即為全新的Apps.gov網站，提供企業一個情報交換平台、社交媒介與雲端IT服務。雖然目前網站尚未完全運作，甚至還曾造成一連串的錯誤訊息，但美國政府當局仍希望該網站最終能成為一次即可滿足的服務商店(one-stop shop)，可在一個平台上提供多種類的雲端運算服務。Kundra表示，美國能源部已經開始使用該網站執行部分相關業務。
該計畫的第二個重點則是預算，美國政府在2010年將會致力推動雲端運算領航計畫，並為此編列年度預算，希望能投入更多輕量的工作流程(lightweight workflows)至雲端科技的發展。而在2011年，美國政府則預計會發布相關指導準則至各機關部門。
最後，該計劃亦會配合安全性、隱私及採購等相關政策。Kundra表示，將會確保所有資料都受到完善保護。
Google創辦人之一Sergey Brin也宣佈Google將會投入部份雲端運算系統專供聯邦政府使用，此系統與Google提供給一般企業的系統相似，但會針對政府需求稍做修改。除了Google之外，Microsoft、Facebook、Salesforce.com及Vimeo等公司亦提供雲端運算服務予政府機關使用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
生技公司 Cell Therapeutics Inc.(http://www.cticseattle.com/) 於週ㄧ (04.10.2006) 表示該公司已取得新的抗腫瘤藥物專利。 該件由美國專利暨商標局 (U.S. Patent and Trademark Office) 核准，並且為 Cell Therapeutic 之歐洲子公司所擁有之專利涵蓋了目前正進行臨床前測試的治療劑－ CT-45099 ，以及其類似物，該治療劑屬於小分子的抗細胞骨架蛋白 (Tubulin) 藥劑。細胞骨架蛋白細形成微管 (Microtubule) 的主要成份，而 CT-45099 以及其類似物可藉由阻斷細胞骨架蛋白達到抵抗腫瘤的目的。 根據該公司表示，相較於其他腫瘤治療藥劑，如 TaxolR 以及 TaxotereR ，於細胞分裂時穩定細胞骨架蛋白並且防止其分解，以殺死腫瘤細胞； CT-45099 係於細胞分裂時阻斷細胞骨架蛋白的組裝，並且使細胞骨架蛋白處於不穩定的狀態，以殺死細胞。此外，該治療劑可被使用於治療結腸、肺、胃以及前列腺之腫瘤細胞株。 Cell Therapeutics 也表示，該新型抗細胞骨架治療劑並不容係受到多重抗藥性 (Multi-drug resistance, MDR) 的影響，而多重抗藥性是腫瘤細胞對標準化學療法所發展出的最常見抵抗方式之ㄧ。 Cell Therapeutics 所擁有的該專利預計在 2022 年 4 月到期。
日本政府研擬修正「能源使用合理化法」以提升能源效率日本經濟產業省於3月13日將「能源使用合理化法(エネルギーの使用の合理化に関する法律，簡稱節能法)」修正草案送交國會審議，節能法對於日本之能源供需之穩定具有重大貢獻，也是永續發展之必要法制，由於近年來民生及產業部門之能源消耗持續增加，提升該部門之能源使用效率成為當務之急。 本次修正草案主要內容如下：在因應民生用電尖峰時刻之電力需求上，除了原本之節能政策外，強化電池及能源管理系統(含建築及家庭能源管理系統：Building Energy. Manager System＆Home Energy Management System, 簡稱BEMS、HEMS)之運用、自主發電設備之建構、蓄熱式與天然氣式空調及建築節能改造，以減少尖峰時期之用電需求；在建築材料節能要求上，制定各種建築材料之節能標準，使新建築達成低能源消耗之節能標準；並擴大Top Runner制度(凡適用品項欲上市之新產品均須優於現行市面上所有能源產品之耗能標準)之機器設備適用對象。 由於日本於福島核災後面臨供電吃緊之情況，提升能源效率並節約能源消耗成為當務之急，新修正草案課予建築材料之節能義務標準，希望藉由該草案之通過實行，有效抑制電能消耗。
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10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。
德國數位經濟2017監測報告及建議德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告，就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度，並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。 報告資料指出， 在六大創新應用潛力的部分，14%的企業已投入工業4.0改造，集中於機械製造業，數量有逐步上升趨勢；物聯網應用則以服務業居多，特別是知識密集型服務提供者；33%的企業有提供智慧服務，以客戶為導向的企業，例如資通訊業、金融保險業，使用比例更為明顯；19%企業開始利用巨量資料，多集中於大企業或先進產業；11%企業有利用機器人及感測器；人工智慧則尚處於起步階段，而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示，推動數位轉型尚待加強。另外，今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題，結果顯示，約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網，而只有約四成的公司與新創公司有合作，因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。 國際數位經濟排名第六，落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳，整體創新能力也處於相對領先地位，惟電子化政務服務較為落後，有待加強。在關鍵政策需求部分，以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架，以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。