本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
美國能源部加強推動智慧電網之網路安全,並提供自我評估調查工具美國能源部於今年(2012)6月28日發布一套新的網路安全自我評估調查工具(Cybersecurity Self-Evaluation Survey Tool),以強化保護公共事業的業者避免遭受網路安全的攻擊,這套工具也是能源部為施行其於5月31日公布的網路安全能力成熟度模型(Cybersecurity Capability Maturity Model)的一部分,同時此模型的發展也是為了支持白宮的電力網路安全風險管理成熟度倡議( Electricity Subsector Cybersecurity Risk Management Maturity Initiative)。 網路安全成熟度模型的發展乃係由能源部與國土安全部共同領導,並且與業界、其他聯邦機構以及卡內基大學軟體工程研究所合作進行,該模型的四個目標在於:加強電力網路安全能力、使相關業者可以有效並持續設立網路安全能力的基準、分享知識、解決的方法與其他相關的參考資料、使業者得以排定對於改善網路安全的行動以及投資上的優先順序,以幫助業者發展並且評估他們的網路安全能力。 此次發佈的評估工具則是以問卷的方式,著重在情境式的認知與威脅及弱點的管理,而後能源部將針對自願提供評估結果的業者提供個案報告,幫助業者改善其網路安全能力,同時,能源部也建議業者,建立優先行動方案,以解決差距的問題,並且定期評估追蹤網路安全能力的改善進度,能源部也提醒業者注意網路威脅環境上與技術上的改變,以進行應變的評估。