美國政府管考辦公室提出醫療產業資訊化政策評價報告

  美國之政府管考辦公室( Government Accountability Office )針對聯邦政府推動醫療產業導入資訊應用之相關措施及作為,九月初向參議院政府再造委員會( Committee on Government Reform, House of Representatives )下轄之聯邦人事暨組織次委員會( the Subcommittee on Federal Workforce and Agency Organization )提出報告,綜合回顧 2004 以來之各項政策宣示及執行規劃,指出目前猶有未足之處以及今後適宜更加留意之方向。


  簡言之,醫療產業導入資訊應用,可望帶來降低營運成本,提升經營效率,防免發生過誤,維護病患安全等諸多實益,已為各界所共認。另由於聯邦政府介入醫療產業之程度與影響層面既深且廣,不僅本諸規制角度主管產業,更推動諸多施政,投入大量資金,提供老人、傷殘、兒童、低收入戶、原住民、退伍軍人、退休公職人員等不同社會族群各式相關服務,從而責成聯邦政府領銜推動醫療產業導入資訊應用,藉此提升醫療之品質及效率,應屬妥適。


  自 2004 年提出行動綱領以降,聯邦政府即已陸續接櫫各項目標及其實施策略,並區分病歷資料格式、傳輸互通標準、網路基礎架構、隱私安全議題、公衛服務整合等面向分別開展,獲致相當成效。惟據管考辦公室之分析,既有之政策措施及各項作為,似乏詳盡之細部規劃及具體之實踐要項可資遵循,亦無妥善之績效評比指標以利參考。由是觀之,迄今之努力及其成果固值稱許,然就 2014 年普遍採用電子病歷並且得以交流互通之願景而言,還有很多需要努力的地方。

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初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵

初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要   於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2]   此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3]   綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明   承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷   車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。   承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。   對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動   根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。   然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析   綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。   據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。

日本發布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫

  為了持續維持日本國內以及與東京奧運舉辦相關的關鍵基礎設施服務的安全性,日本內閣網路中心於2017年4月19日公布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫。   在第4次行動計畫,關鍵基礎設施防護目的主要是以關鍵基礎設施的功能保證為考量,盡量減少關鍵基礎設施IT故障的發生,並提升從事故中恢復的速度。因此,第4次行動計畫除持續檢討並改善第3次行動計畫原有政策外,較重要的變革為OT(Operation Technology)的重視與風險對應機制整備。在安全基準整備與落實情況方面,要求關鍵基礎設施產業須將OT的觀點融入人才培育。在資訊分享制度方面,分享的資訊範圍應包含IT、OT與IoT的資訊,並排除資訊分享的障礙。而在風險管理部分,日本從功能保證的觀點出發,新增風險情況對應準備的要求,包含事業持續計畫的提出與緊急應變措施的制定等。而在防護基礎強化上,該行動計畫認為關鍵基礎設施產業的IT、OT人員及法務部門必須依其內部資訊安全策略共同為關鍵基礎設施安全而跨組織合作。   另外,第4次行動計畫變更電力領域關鍵基礎設施的重要系統,從原有的運轉監視系統變更為智慧電表,以及新增化學、信用卡與石油三大關鍵基礎設施領域的業者、關鍵系統與因IT故障對關鍵基礎設施可能造成的危害影響。

2013年全球智慧財產權申請量顯見成長,中國大陸佔居首要

  世界智慧財產權組織(WIPO)於2014年12月所公布的世界智慧財產權指標(World Intellectual Property Indicators)基準報告指出,商標、工業設計及實用新型的申請量較前一年度成長,並以中國,美國和日本居前三位;另就申請類別而言,總成長比率分別為專利占9%、商標占6.4%、工業設計占2.5%、和植物品種占6.3%。   報告統計結果顯示,2013年全球專利申請案件約260萬件,比起前一年成長了9%,其中,中國大陸占總申請量的三分之一,其次為美國占總申請量的22%,日本申請量達32萬筆,排名為全球第三位。   報告另指出,專利申請領域依序為,電腦技術佔7.6%、電子機械佔7.2%、測量佔4.7%、數位通訊佔4.5%及醫療技術佔4.3%。   除專利外,其他的智慧財產申請情況,商標申請量上升近500萬件,亦以中國大陸排名首要。另工業設計申請案約達124萬筆,較前一年度成長約2.5%,中國大陸占總申請量的53%。   WIPO總幹事Francis Gurry表示,綜觀全球智慧財產申請全貌,中國大陸及美國於智慧財產權申請量仍明顯成長,而相對於歐洲及日本整體申請量則有明顯衰退之趨勢。

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