日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議(AIネットワーク社会推進会議),該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」(報告書2018-AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて-),提出「AI應用原則草案」(AI利活用原則案)。 「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用,藉由AI聯網環境健全發展,實現以人為中心之「智連社會」(Wisdom Network Society:WINS),其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者(以利用AI系統和服務為業)、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者;草案內並根據上開規範對象間關係,整理各種AI運用情境,最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節,以「利用手冊」等形式公布,提供民眾參考。 行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」,將整合5+2創新產業方案,由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案,日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則,或可作為我國未來推動AI發展之參考。
美伊利諾最高法院判決:醫療服務提供者例外不受生物資訊隱私法保護美國伊利諾州伊利諾最高法院(Illinois Supreme Court)於2023年11月30日對Mosby v. The Ingalls Memorial Hospital et al.案做出判決:認定符合聯邦法規健康保險流通與責任法(Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA)規定,基於「治療、付款或健康照護運作」之前提下,除病患外即使是醫療服務提供者的生物識別資訊被蒐集、利用或揭露,同樣不受伊利諾州生物資訊隱私法(Biometric Information Privacy Act, BIPA)的保護。 伊利諾州現行以BIPA對蒐集或保留任何個人的生物識別資訊(如虹膜、聲紋、指紋或生物樣本等)做了較為嚴格的限制,原則上這些資訊不能在未經當事人同意的情況下被蒐集、利用或揭露。除非是1.由醫療保健機構從患者身上蒐集的生物識別資訊;或2.根據HIPAA規定,基於進行治療、付款或健康照護運作的前提來蒐集、使用或儲存的生物識別資訊,才可例外免經當事人同意(biometric identifiers do not include information captured from a patient in a health care setting or information collected, used, or stored for health care treatment, payment, or operations under the federal HIPAA.)。然而,基於進行治療、付款或健康照護運作的前提,資料主體除接受治療或健康照護的病患外,是否涵蓋醫療服務提供者(如醫護人員),則有疑義。 本案因醫院的護理人員認為醫療院所未經同意,使用帶有指紋掃描功能的藥品櫃,來蒐集、使用或儲存了他們的生物識別資訊,因此提起訴訟。伊利諾州的地方法院和巡迴上訴法院於本案均支持原告提出的主張。然而,伊利諾州最高法院審理時則透過文義解釋以及條文結構分析之方式,認為立法者係有意於例外規定中重複使用「資訊」一詞,兩次「資訊」之內涵應有不同。故前段的資訊係指患者的資訊,而後段的資訊來源則應包含了醫療照護提供者,方符合立法者真意。 生物識別資訊風險較高,過去被認為需要取得當事人積極同意授權;於本案中伊利諾州最高法院權衡認為基於「治療、付款或健康照護運作」情境下,如本案情形係用來確保醫藥品被正確分配給需要的患者,因此對患者以外的醫療人員隱私權做出限制符合例外規定。本案揭示了個資隱私得為合理利用的情境之一,然而HIPAA對於資料傳輸較寬鬆的規範會否又與資料保護的趨勢有所違背,仍須持續關注相關案例發展。
藥品監管機構負責人組織與歐洲藥品管理局聯合巨量資料指導小組發布2021-2023年工作計畫,提高巨量資料於監管中之效用藥品監管機構負責人組織(Heads of Medicines Agencies, HMA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)聯合巨量資料指導小組(HMA-EMA joint Big Data Steering Group, BDSG)於2021年8月27日發布「巨量資料指導小組2021-2023年工作計畫」(Big Data Steering Group Workplan 2021-2023),將採以患者為焦點(patient-focused)之方法,將巨量資料整合至公衛、藥物開發與監管方法中,以提高巨量資料於監管中之效用。指導小組將利用「資料分析和真實世界訊問網路」(Data Analysis and Real World Interrogation Network, DARWIN EU)作為將真實世界資料整合至監管工作之關鍵手段; DARWIN EU諮詢委員會(Advisory Board)已於2021年建立,DARWIN EU協調中心(Coordination Centre)亦將於2022年初開始運作。 為確保資料品質與代表性,未來工作計畫將與「邁向歐洲健康資料空間–TEHDAS」(Towards A European Health Data Space – TEHDAS)合作,關注資料品質之技術與科學層面,並將於2022年提出第一版「歐洲監管網路資料品質框架」(data quality framework for the EU Regulatory Network)、「真實世界資料來源選擇標準」(criteria for the selection of RWD sources)、「詮釋資料優良規範指引」(metadata good practice guide)、「歐盟真實世界資料公用目錄」(public catalogue of European RWD)等規範。 此外,工作計畫將於2021年底舉辦「學習計劃」(learnings initiative)研討會,討論包括EMA人用藥品委員會(Committee for Medicinal Products for Human Use, CHMP)對於真實世界證據於藥品上市許可申請(Marketing Authorization Application, MAA)、適應症擴張(extensions of indications)之審查,以及過去真實世界資料分析試點於委員會之決策等議題,以利後續指引之修正。 最後,工作計畫預計於2021年底完成「健康照護資料二次使用之資料保護問與答文件」(question and answer document on data protection in the context of secondary use of healthcare data),以指導利益相關者與促進公共衛生研究,並發布由歐盟監管網路(EU Regulatory Network)同意之對於藥品監管(包括巨量資料)之資料標準化戰略。