德州法院判美大藥廠默克賠償2.53億
根據醫學研究報告顯示，長期使用偉克適的病人發生心臟病、中風的機會將相對提高一倍， 2004 年 9 月默克藥廠已宣布回收全球市場的偉克適藥品。 59 歲德州男子 Robert Ernst 原為馬拉松選手，因肌腱炎問題服用偉克適長達 8 個月後， 2001 年心臟病死亡，經解剖後發現死因為心律不整。其遺孀向法院控告默克藥廠，認為導致其丈夫死亡主要因素，是藥廠隱瞞偉克適有致命危險性此點過失，並指出默克為了與勁敵輝瑞 (Pfizer Inc.) 的同類產品 Celebrex 競爭，急於推出偉克適上市，卻未先進行適當的安全測試，對於該藥品可能引發的心臟問題，也以輕描淡寫方式處理，因此藥廠應該負擔全責。
德州法院陪審團做出判決，認為默克藥廠應對 Ernst 死亡負擔責任，給付 2400 萬美元的損害賠償，以及 2.29 億美元的懲罰性賠償。默克藥廠的委任律師表示，將繼續提出上訴。
Miller Tabak &
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書（産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック）」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出，期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀，進一步實現正式的產官學連攜活動。 該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊，2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報，擴充並更新了該概況調查書的內容，包含：1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等；2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項；3.產學連攜之本部機能的相關情報；4.面向正式共同研究的配套措施，如平均交涉期間、跨領域型共同研究；5.各大學之專精領域及其實例；6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況；7.大學發起的創投事業數及其支援體制；8.混合僱用制度的狀況。
日本發布電力、天然氣及石油部門之去碳轉型金融路徑圖日本經濟產業省於2022年2月4日發布電力、天然氣及石油部門的「去碳轉型金融路徑圖」（トランジション・ファイナンスに関するロードマップ），作為各部門轉型金融之指引，確保資金持續投入，協助二氧化碳主要排放部門朝去碳化轉型，以實現2050年碳中和目標。 電力、天然氣及石油部門之「去碳轉型金融路徑圖」，係以科學根據為基礎，依據日本國內電力、天然氣、石油部門之現況及相關政策規劃，導入現階段具可行性之技術，確實推動減少二氧化碳排放；同時並針對未來技術的發展與革新目標訂定時間表，確保技術與各部門未來之發展能有助日本於2050年達成碳中和目標。一方面於企業欲透過轉型金融取得資金時，指引企業針對其現行氣候變遷對策進行檢討；另一方面，亦可協助金融機構審視企業於轉型融資時所提出之轉型策略與措施，以判斷是否符合轉型金融之資格。各部門主要重點如下： 電力：2020年開始導入轉型燃料（生質能、氫、氨與天然氣之混和燃燒），並逐步淘汰傳統火力發電；2030年確立去碳燃料（純生質能、氫、氨火力發電、再生能源等）相關技術，並推動商用化。 石油：2020年起開發石油製程節能技術，並推動轉型以天然氣為主要燃料；同時發展氫氣製造技術、二氧化碳捕捉技術，於2030年達成商用化。 天然氣：2020年起針對天然氣、液化石油氣進行節能製程、燃料利用效率、合成燃料相關技術開發，並擴大建置都市天然氣管線、確保液化石油氣配送途徑等。
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。
馬來西亞社會安全網-就業保險馬來西亞政府計劃於2018年推行就業保險計畫（Employment Insurance Scheme，ＥＩＳ），為受雇人提供一個就業的社會安全網包括失業津貼和培訓支持，計畫內容： 適用範圍：典型受雇工作者。 基金管理機構： 社會安全機構（Social Security Organisation，SOCSO）。 保護內容：為被裁員工提供三個月至六個月的臨時財政援助。例如，在求職津貼下，失業人員可以獲得第一個月的假定月工資的80％，第二個月的50％，第三個月和第四個月的40％，第五個月和第六個月的30％。 保險費用：雇主必須負擔受僱人月薪之0.2％，僱員亦須繳納受僱人月薪之0.2％。繳費將根據員工的工資按固定比例計算。保費繳納之上限為收入4000令吉（Riggit Malaysia，RM）以上者，繳納的最高貢獻額為59.30令吉。 罰則：一萬元以下或兩年以下有期徒刑。 根據國際勞工組織(ILO)一項研究顯示，2011年越南失業人員中只有5％受到失業保險的保護，泰國則為25％。即使在非典型工作者較無問題出現的國家，失業人員的有效覆蓋率通常在40％到50％之間。主要原因在於，失業保險只包括典型工作者，然而亞洲較多數人為非典型工作者。 另一方面，2016年馬來西亞提高最低工資增加雇主負擔，使雇主感受到高額成本的壓力。推行就業保險計畫雇主所需承擔之成本又再次增加。這使得雇主不得不傾向選擇短期契約工作或外包工作。使得雇主減少雇用正式員工，本身待遇與福利居於弱勢的非典型工作者增加，反而使得計畫可以保護範圍縮小加深非典型工作者不平等問題。面對目前全球非典型工作者人數有快速膨脹趨勢，以及雇主捨棄高成本的雇用方式。如何立法保護或改善非典型工作者就業環境，將成為就業保險計畫另一個重要的核心議題。