歐盟對於體外診療器材(In Vitro Diagnostic Medical Devices,以下簡稱IVDs)之管制,最早起始於1998年的體外診療器材指令(Directive 98/79/EC on In Vitro Diagnostic Medical Devices,以下簡稱「1998年IVDD指令」),該指令依IVDs是否具有侵入性、接觸病人的時間長短及是否需要能源加以驅動等條件,進一步區分為四種風險等級:第1級(Class I)-低風險性、第2a級(Class IIa)-低至中風險性、第2b級(Class IIb)-中至高風險性、第3級(Class III)-高風險性。Class I因風險性最低,故1998年IVDD指令僅要求廠商建立品管系統、保留產品技術檔案、並自為符合性聲明後,即得於市場上流通;Class IIa與Class IIb則由於風險略高,所建立之品管系統需經過「符合性評鑑」;而Class III的風險最高,故其品管系統除須符合前述要求外,更應由經歐盟認證的代檢機構(Notified Body)進行審查,通過前述評鑑及審查後,始可於歐洲市場流通使用。 然而,隨著科學及技術的進步,市場上不斷出現創新性的產品,使得1998年IVDD指令已逐漸無法滿足管理需求,輔以各會員國對於指令的解釋和實施各有不同,致使歐盟內部在病患及公共健康的保護上有程度不一的落差,為歐盟單一市場的運作埋下隱憂。因此,歐盟執委會(European Commission)於2012年9月26日提出新的管制架構(Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on in vitro diagnostic devices),其主要變革包括: 1. 擴大IVDs的定義:將IVDs的範圍擴及用以獲取醫療狀況或疾病罹患傾向資訊(如基因檢測)的器材及醫療軟體(medical software)等。 2. 新的分類標準及評估程序:將診療器材重新分為A、B、C、D四類,A類為風險最低,D類為風險最高。A類維持原先1998年IVDD指令中的廠商自我管控機制,但當A類器材欲進行臨床測試(near-patient testing)、具備評量功能或用於殺菌者,須先由代檢機構就其設計、評量功能及殺菌過程進行驗證。B類器材因風險略高,故須通過代檢機構之品管系統審查;C類產品除品管系統審查外,需再提交產品樣本的技術文件;而D類由於風險最高,除前述品管系統審查外,需經過核准使能進入市場。至於A、B、C、D類產品進入市場後,代檢機構會定期進行上市後(the post-market phase)監控。 3. 導入認證人員(qualified person,簡稱GP):診療器材製造商應於組織內導入GP人員,負責確保製造商組織內部的一切法令遵循事宜。 4. 落實提升透明度(transparency)之相關措施:為確保醫療器材的安全性和效能,要求:(1) 歐盟市場內之經濟經營商(economic operator)應能夠辨認IVDs的供應者及被供應者;(2) 製造商應將單一裝置辨識碼(Unique Device Identification)導入產品中,以利日後之追蹤;(3) 歐盟單一市場中的所有製造商及進口商,應將其企業及產品資訊於歐洲資料庫(European database)中進行註冊;(4) 製造商有義務向大眾公開高風險性裝置的安全性與效能等相關說明資訊。 歐盟執委會已提交新管制架構予歐洲議會,若順利通過將可望於2015年起正式實施,未來將對歐洲IVDs產業有何影響,值得持續觀察之。
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告,關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues),報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題,期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性,並避免產生排除性或歧視性之對待,但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示,巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯,其對於消費者之潛在利益自是不言可喻,然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後,聚焦於巨量資料生命週期的後端,亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式,例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護,或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險,像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄,而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次,報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點,包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法,報告也列出7項預擬提問,協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。
美國第9巡迴上訴法院於2015年7月6日宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解美國第9巡迴上訴法院(9th Circuit)於2015年7月6日對外宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解,其推翻地方法院看法,認定被告Amazon公司提供的服務有侵害原告Multi Time Machine公司商標權之虞。 本案原告Multi Time Machine公司是一家製作手錶的廠商,在被告Amazon公司的網站上有提供零售服務。原告認為被告網站提供之服務,可使消費者搜索網站內的物品,但其所得之結果(含圖片)卻容易令人混淆,如搜尋原告的MTM手錶(為Multi Time Machine之商標),會將商標權人及其他廠商的商品都包含在內,導致消費者誤認為其他廠商手錶也是由MTM製造,進而購買非原告公司生產之手錶。原告因而向地方法院提出訴訟,認為被告Amazon公司侵害其商標權,違反聯邦法典內之Lanham Act的第1114條(1)(a)及第1125條(a)(1)規定。但洛杉磯地方法院認為被告行為並未侵害商標權,原告不服故提起上訴。 第9巡迴上訴法院採用1979年AMF v. Sleekcraft Boats案認定之方式,並於2011年Network Automation v. Advanced System Concepts案後發展出的測試標準,用以判斷有無侵害商標權。其標準包含:1.商標的強度、2.商品近似或相關連程度、3.與商標的相似性、4.實際混淆之證據、5.銷售管道、6.消費者在意程度、7.被告意圖、8.擴展之可能性。上訴法院認為,本案除了3、5、8三項較無關外,其餘5項因素經法院研究結果,原告商品在被告網站上販售時,1、2、7於原告影響較大,而4、6是被告提供服務(即供消費者購買)時須在意的。因此,綜合判斷之結果,被告行為已可能侵害原告之商標權,故推翻地方法院之判決結果,發回地方法院續行審理,本案後續判決進展及結果實值持續觀察。
美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工,部份員工離職時私自拷貝公司檔案,其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密,而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體,造成其重大損害,因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案,但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密,亦即未特定營業秘密標的;此外,即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密,但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密,僅根據被告有僱用原告離職員工等事實,即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張,限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟,法院最終駁回原告請求。法官指出,原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密,原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密,這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工,因為這些員工到新公司任職後所說的任何話,都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情,因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到,企業應定期盤點公司內部資訊,明確界定營業秘密範圍,並落實管理及妥善留存相關證據,發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」