於2016年12月30日,中國大陸財政部及科技部為規範國家重點研發計畫管理,切實提高資金使用效益聯合發佈了《國家重點研發計畫資金管理辦法》。 該計畫以支援解決重大科技問題為目標,以“優化資源配置、完善管理機制、提高資金效益”為重點,辦法全文共8章57條,根據國家重點研發計畫特點,從預算編制到執行、結題驗收到監督檢查,針對全過程提出了資金管理的要求,明確《辦法》制定的目的和依據、重點研發計畫資金支援方向、管理使用原則和適用範圍,就重點專項概預算管理、專案資金開支範圍、預算編制與審批、預算執行與調劑、財務驗收、監督檢查等具體內容和流程、職責做了明確規定。 與原科技計畫資金管理辦法相比,《辦法》主要有以下變化: 1.建立了適應重點研發計畫管理特點的概預算管理模式。 2.遵循科研活動規律,落實“放、管、服”改革。適應科研活動的不確定性的特點,《辦法》堅持簡政放權,簡化預算編制,下放預算調劑許可權。 3.突出以人為本,注重調動廣大科研人員積極性。 為推動辦法有效落實,財政部及科技部並要求相關部門、專案承擔單位需要共同做好以下工作: 1.相關主管部門應當督促所屬承擔單位加強內控制度和監督制約機制建設、落實重點專項項目資金管理責任。 2.財政部、科技部將組織開展宣傳培訓,指導各有關部門和單位開展學習,全面提高對《辦法》的認識和理解,為政策執行到位提供保障。 3.科技部、財政部將通過專項檢查、專項審計、年度報告分析、舉報核查、績效評價等方式,對專業機構、專案承擔單位貫徹落實《辦法》情況進行監督檢查或抽查。
美國參議院司法委員會通過草案 擬規範學名藥給付延遲訴訟和解協議為禁止藥廠間持續利用「給付遲延和解協議」(pay-for-delay settlements)來延遲低價學名藥品上市,美國參議院司法委員會(Senate Judiciary Committee),日前已表決通過由參議員Herb Kohl 所提之「保障低價學名藥品近用法草案」 (Preserve Access to Affordable Generic Drugs Act 【S. 369】),並已提交兩院,進行後續之討論及審查。而就該新法草案內容,大致上,是為解決品牌藥廠因採逆向給付(Reverse Payment)和解協議以阻礙學名藥品上市時,將帶來長期用藥與醫療成本增加等問題之目的而設。 而就前述所提及之訴訟協議模式來說,原則上,在品牌藥商為解決藥品專利訴訟問題之前提下,透過給付學名藥品廠商數百萬美元報酬(即補償金)之方式,來做為換取學名藥廠同意並承諾願將該公司學名藥產品延緩上市條件之對價,並藉此以保存系爭藥品原先既存之市場利潤。而對此類將嚴重影響大眾日後近用低價藥品權益之和解協議,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission;簡稱FTC)業已於近期內,作出完整之分析報告,其指明,若政府能終止此類和解協議,除將可於往後十年間,可為聯邦政府減低近120億美金之預算支出外;同時,亦可為民眾節省下近350億美金之醫療成本。 此外,由於受FTC該份分析報告之影響,於先前司法委員會之表決過程中,委員對此類訴訟和解所採之態度,也產生重大轉變,亦即,其從最初肯認可提出充分證據並證明將不會損及正常藥廠間競爭之和解協議,轉而改為,應嚴格限制此類訴訟和解協議之產生;同時,為嚇阻藥廠間給付遲延訴訟協議之達成,於此項新法草案中,亦新增相關處罰之規定。 最後,參議員Kohl強調:「一旦此項草案通過,除將可終結過往那些罔顧消費者權益之不當競爭行為外;從長期影響之角度來看,該法案亦可為公眾省下每年約數十億美金之用藥花費」。。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
美國FDA於20250617宣布將試行「局長國家優先審查券」COVID-19疫情後美國開始積極處理藥品供應鏈脆弱性,為提振本土製造與審查效率,美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2025年6月17日宣布將試辦「局長國家優先審查券」(Commissioner’s National Priority Voucher, CNPV)。該計畫依據《聯邦食品、藥品與化妝品法》(The Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FFDCA)與《公共衛生服務法案》(Public Health Service Act, PHSA)授權。CNPV將不同審查分組集中處理,並結合資料預先提交機制,力求將一般10-12個月的審查流程壓縮至1-2個月,試辦期為一年,並與現行優先審查及優先審查券(Priority Voucher, PRV)機制獨立並行。 內容要點: 1.遴選資格:符合任一「國家優先」標準之廠商 因應公衛危機:如廣效疫苗開發 帶來潛在的創新療法:超越突破性療法認定成效的新型療法 解決未滿足公共衛生需求:如罕病或缺乏療效標準治療之疾病 提升美國供應鏈韌性:如將藥品研發、臨床、生產遷至美國 提高可負擔性:將美國藥價降至最惠國藥價,或減少下游醫療費用 2.使用與要求: 適用階段:可於申請臨床試驗或申請藥證等階段啟用,亦可先領「未指名券」保留資格。 文件要求:需提前60天提交完整藥品化學製造與管制(Chemistry, Manufacturing, and Controls, CMC)與仿單預審,如遇重大缺件FDA得延長審查期限。 有效性:2年內使用,逾期失效;不可轉讓,但併購案中可沿用。 CNPV透過團隊同日決策,有望在FDA人力縮減背景下縮短審查時程。並強調國家利益,可能優先惠及具戰略價值及在美投資的大型藥廠;對我國優化藥品審查流程與吸引製造投資等目標,亦具重要參考價值。