日本厚生勞動省對於利用電話、視訊等資通訊機器所為之遠距醫療,因應明年修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療服務給付項目及支付標準,為了明確適用健康保險之相關要件與規定,成立研究委員會以作成相關適用指引。隨著資通訊技術發展,利用資通訊機器所為之遠距醫療漸漸普及。在擔保醫療之安全性、必要性及有效性下,為了更進一步普及並推進適當之診療,有必要整備相關法令規定。厚生勞動省於11月設置研究委員會,預定在2018年3月底前訂定「遠距醫療適用指引(情報通信機器を用いた診療に関するガイドライン)」。 日本1948年制定之醫師法第20條規定醫師非親自診療,不得為治療等行為。此一規定迄今未修正,遠距醫療並非當時所能想像與規範。目前,厚生勞動省以函釋通知方式,對於該條之適用為相關通知與事務聯絡,以擴大遠距醫療適用之可能性。厚生勞動省於1997年第一次發出之通知(平成9年12月24日健政發第1057號厚生省健康政策局長通知),對於遠距醫療與醫師法第20條的適用關係提出基本見解,認為醫師法第20條親自診療原則規定,不一定等於直接見面診療,以代替方式而對於病患身心狀況得以獲得有用資訊下,使用遠距醫療並非違反本條親自診療規定。在本號通知「留意事項」中,對於遠距醫療之適用對象地區與病患,有以下規定:1. 初診原則上必須為面對面診療;2.直接面對面診療有困難之離島及偏遠地區;3. 對於病況穩定之病患,在確保緊急對應處理及聯絡體制下,以「別表」列舉適用之慢性疾病(例如:居家氧氣治療病患)為對象。但是本來只是例式規定的「非初診」「離島及偏遠地區」、「特定慢性疾病」,卻被解釋成限定列舉規定,導致遠距醫療適用範圍非常狹窄,變成原則禁止之情形。 直至2015厚生勞動省再發出通知(平成27年8月10日厚生勞動省事務連絡),明確非初診、離島及偏遠地區、「別表」所列舉之慢性疾病等,僅是例式規定,對象地區及病患不限於此,以及就算是初診,直接為親自診療有困難時,基於病患要求下充分考量病患有利條件下,依據醫師之判斷,活用各種可能之工具,結合社交網路服務(SNS)、視訊影像以及電子郵件等方式組合而為適當之遠距醫療。於「別表」列舉遠距醫療之九種病患對象為,居家氧氣治療病患、居家罕見疾病病患、居家糖尿病患、居家氣喘病患、居家高血壓病患、居家過敏性皮膚炎病患、褥瘡居家療養病患、居家腦血管病患以及居家癌症病患等。 2015年通知使得遠距醫療之適用對象範圍大為擴大,因此日本醫療院所積極整備資通訊設備環境。同時,厚生勞動省在2017年底提出之2018年度福祉預算中,明確修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療之醫療服務給付項目與支付標準,使得利用遠距醫療為診療服務之利益大為提高,更加速提高遠距醫療之利用可能性。惟,前述2015年通知之內容,對於適用對象與診療內容,尚有不明確之處,因此邀集醫療、法學、遠距醫療專門等12名專家成立研究委員會,以訂定明確適用規則,防止未來對於病患造成不利益之判斷。
歐盟議會對於電信改革法案並無達成任何協議2009年05月06日歐盟議會對於大幅度改革之電信法審議並未通過,議會各會員對於創設一強而有力的電信管制體有共識,惟包裹立法中有一條款對「公民之接近網路權」干涉甚鉅,而引發疑慮。 歐盟電信法改革法案乃採取「包裹式立法」,該改革法案主要著重在科技的進步與高速網路接取的迅速成長。歐盟議會支持其他的改革,包括創設一歐盟電信管制體,賦予其權力以監督電信單一市場;分配電信頻譜予新興行動科技以及促進公民線上資訊保護的隱私權。 然而,針對人民接近使用網路權的限制範圍,卻無法達成協議,導致整個電信包裹立法仍在捷克的議會主席與議會代表之間繼續尋求妥協之道。 如果人民被發現正下載非法的著作物時,法國與英國代表則主張欲擁有較大的權限,以限制人民的接近網路使用權(此乃因其內國法已有針對下載盜版著作的處罰性規定)。其他會員國則採取較為寬容的態度,認為此涉及人民隱私範圍之保護、行為自由、表意自由與資訊接近權,應更審慎為之。 縱使該包裹立法並未被全部支持,一些觀察家認為大部分的改革條款應會通過。然而議會代表與電信委員會對此則未表達肯定之意。有意者認為:若此改革法案繼續維持包裹立法架構,恐將導致整個法案因此延宕,若能針對共識部份先行通過,似乎較能達成有效率的管制措施。
歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。