美國政府管考辦公室提出醫療產業資訊化政策評價報告
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。
隨著NFT持續延燒，韓國不少藝術家選擇透過NFT之模式進行數位交易。然2021年11月，韓國金融監督委員會認為NFT不屬於數位資產，也不承認NFT相關之數位交易。根據韓國聯合新聞通訊社(YNA)2022年7月14日報導，韓國科學技術情報通信部( MSIT)與韓國網路振興院(KISA)宣布成立元宇宙/NFT安全委員會，以檢查元宇宙和NFT等虛擬融合經濟的傳播所產生的新安全問題，並強化產業合作。 該委員會由該國元宇宙和NFT相關的平台公司、安全產業、合作社組成，旨在振興安全可靠的虛擬融合經濟產業，分析和共享網絡威脅、安全技術及損失案例，並針對各種安全問題尋求主動響應和解決方案。 虛擬數位資產本身存有爭議，加上公鏈Terra的崩盤造成韓國28萬名投資人遭受巨大損失，使作為主管機關的韓國金融委員會（FSC）和金融監督院（FSS）壓力倍增，宣布制定《數位資產基本法》大綱框架，目前此法將加密資產定義為非法幣資產、非金融商品資產之「第三類資產」，並強調未來將有加密資產委員會進行專門管理。韓國擬積極加強監管虛擬數位資產，擬徹底管理加密投資風險，並加強監管杜絕非法吸金與場外交易。《數位資產基本法》預計於2023年上路。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
何謂「大學技術經理人協會(AUTM)」？大學技術經理人協會( The Association of University Technology Managers, AUTM)是一個專門贊助並增進全球學術科技移轉的非營利組織，成立於1974年，其前身為大學專利管理協會(Society Of University Patents Administrators），至今已經擁有超過3000位來自超過300間大學技術轉移室的經理人成為會員，為美國產學合作的重要組織。 該協會運作之目的為充實成員對於技術轉移的知識、贊助技術轉移活動的進行、增進產業及學界的合作與交流，以及打造友善的跨國技轉環境。 該協會每年對美國及加拿大的大學、教學醫院，以及研究機構進行問卷調查，以了解各大學級研究機構的技術授權情形，並發布年度授權活動調查報告 (AUTM Licensing Activity Surveys)。其亦每年舉辦年會，提供來自全美各地的大學、研究機構、營利及非營利組織，以及全球對技術轉移議題有興趣的單位一個資訊交流的場合，會中除了舉辦針對技術轉移議題的研討會以外，並會提供相關企業或組織展示其技術移轉之服務及成果的機會，提供與會者認識技術移轉之世界趨勢的機會。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」（Ethics and governance of artificial intelligence for health）指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景，而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外，並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心，最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則： 一、保護人類自主性（autonomy）：本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權，而人工智慧只是輔助功能，無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益：人工智慧不應該傷害人類，因此須滿足相關之事前監管要求，同時確保其安全性、準確性及有效性，且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性（intelligibility）：開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定，故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬（responsibility）與問責制（accountability）：人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜，關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰，故須存在有效之機制來確保問責，也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性（inclusiveness）與衡平性（equity）：應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用，無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇，且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性（responsive）及可持續性之人工智慧：人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待，且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
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