延長專利保護對產業研發創新的效應思考－兼談專利法修正草案第54條
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦通訊委員會FCC於2010年7月20 日發布第六次寬頻建設調查報告（Sixth Broadband Deployment Report），指稱「仍有1400萬到2400萬的美國人仍無法接取下載4Mbps、上載1Mbps的寬頻網路服務，並且幾乎沒有可能立即為這些人裝設寬頻網路。」從而FCC在報告中做出了「寬頻網路並未以合理、符合時代需求的方式對全民推廣佈建」（Broadband deployment to all Americans is not reasonable and timely）的結論。 自1996年通訊法（第706節）要求FCC應每年針對「寬頻普及」的狀況進行評估以來，FCC是第六次針對此議題發布調查報告。報告指出，雖然寬頻建設在過去10年中已有顯著的成長，但在如北卡羅萊納州、德州、密西西比州等地的鄉村地區，仍有不成比例的多數民眾並無法接取寬頻網路，因為網路服務提供者在這些區域中看不到佈建寬頻網路的經濟利益。 目前只有65%的美國民眾能在家中接取高速寬頻服務。今年3月公布的「國家寬頻計畫（National Broadband Plan）」，FCC則設定目標，希望利用教育方案和公私合作伙伴策略（public-private partnerships）來推動網路的基礎建設，在2020年前達到90%美國民眾可在家接取高速寬頻服務的目標。為此，FCC將重整普及服務基金，引進創新策略釋出新的行動寬頻頻譜、除去對基礎建設（包括路權與電線桿等的接取權）的投資障礙。 值得注意者，這份報告同時將家戶寬頻接取網路的基本速率從2Mbps提升到下載4Mbps、上傳1Mbps。
奈米級化粧品的安全尚待評估近年來，越來越多的化粧品標榜與奈米科技結合，其 業者表示，奈米顆粒較傳統化粧品為小，可由深層肌膚吸收 ， 進而達到 強化保養的功能。不過 ，美國食品藥物管理局（ FDA ）及英國皇家學會則持相對保留的態度，認為奈米顆粒對於人體的長期風險還不明確，有待進一步研究 ， 特別是針對細小微粒進入人體細胞或滲入血液時 ，對人體 可能產生的影響。 為了確保奈米級化粧品的安全性 ， FDA 曾考慮針對此類產品建立一套類似製藥體系的實驗與許可證制度 ，並積極從事相關研究，以求增加此方面的知識進而 評估風險。此外 ， 英國皇家學會也表示，目前仍不清楚這些微粒是否真能深入肌膚，以及是否會對血液產生長期影響。雖然 ， 至今無人能夠證實奈米科技對於人體的危害，但卻有人相當擔心，它可能和基改一樣有利有弊。 目前化妝品市場平均每年成長百分之十，若干業者更深信奈米科技能夠協助製造新一代產品。由於看好奈米級化粧品的一片榮景 ， 目前國際知名的化妝品公司紛紛投入此類產品的開發 ， 我國相關產業似乎也躍躍欲試 。面對越來越多的業者投入奈米級化粧品的開發與生產， 我國衛生署則提醒，奈米科技在化妝品上的運用是否成熟還需要觀察，其效果與安全性也有待進一步評估 ， 因而民眾選購時應審慎判斷。
智慧財產權管理標準之建立－由管理系統標準談起（上） 美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。