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」
根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
日本2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略(サイバーセキュリティ戦略)日本網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)於2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略(サイバーセキュリティ戦略),其主要目的係持續實現「提昇經濟社會活力與永續發展」、「實現國民安全且安心生活之社會」、「維持國際社會和平、安定與保障日本安全」三大目標,並透過7月25日同樣由網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)發布之網路安全年度計畫2018(サイバーセキュリティ2018),執行下述資安對策的細部計畫與做法。 以下簡述依據日本三大資安目標所提出之重要資安對策: 提昇經濟社會活力與永續發展 (1) 推動可以支援創造新價值之網路安全措施。 (2) 實現可以創造價值之網路安全供應鏈。 (3) 架構安全物聯網(Internet of Things, IoT)系統。 實現國民安全且安心生活之社會 (1) 制定網路犯罪之因應對策。 (2) 官民一體共同防護關鍵基礎設施。 (3) 強化與充實政府機關之網路安全。 (4) 確保大學能建構安全與安心之教育與研究環境。 (5) 展望2020年東京奧運與未來之措施。 (6) 強化情資共享與合作體制。 (7) 強化應變大規模網路攻撃事態之能力。 維持國際社會和平、安定及保障日本安全 (1) 堅持自由、公平且安全之網路空間。 (2) 建立支配網路空間之法律秩序。 (3) 強化日本網路防禦力、抑制網路攻擊能力與掌握狀況之能力。 (4) 強化掌握網路空間狀況之能力。 (5) 國際合作。
英國金融主管機關針對銀行資訊安全問題處以重罰英國金融監理機關,針對RBS集團旗下之三間銀行2012年所發生的資訊安全問題,共處以五千六百萬英鎊的罰款。 RBS、NayWest以及Ulstet的客戶於2012年6月,因為銀行執行的軟體更新發生技術上問題,在使用服務(包含線上服務)時,遇到存款結餘及付款執行的正確性問題。 針對此項資訊上的問題,英國金融行為監管局(FAC)處以四千二百萬英鎊的罰款;另一機關,英國審慎管理局(PRA)亦罕見地再以違反「金融機構應以適當風險管理系統以及合理之注意義務,有效管控其服務」規定之理由,另對該銀行處以一千四百萬的罰款。這是首次2個主管機關對於銀行未能有效辨識及管理其已暴露之資訊風險共同處罰之案例。 PRA指出,資訊風險管理系統適當的發揮功能以及控制,是一個公司健全不可或缺的部份,同時對於英國金融體系的穩定也特別重要。 FCA亦試圖開始評估銀行對於他們所曝光的資訊風險的管理程度,以及銀行的管理階層如何去掌握自己銀行,因為技術錯誤所造成的影響程度。 RBS聲明公司已經在主營運系統外建置了鏡像系統,可以繼續處理「主要客戶服務」的顧客交易;同時也可以修復主營運系統。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。