正當英國衛生部門(Department of Heath)計畫建構一個受命與提供資金的機構來進行癌症分子研究時,一個著重於基因藥物使用的英國政府諮詢組織-人類基因體策略團體(Human Genomics Strategy Group)提出報告要求英國健康照護服務(National Health Service, NHS)以多面向的方式來開發潛在性基因體科技。
人類基因體策略團體所提供的報告建置出了英國就基因體藥物於臨床應用可行性的相關步驟,該等步驟可提昇英國臨床醫師決定疾病的風險與傾向、從事正確的診斷與預知,以及培養個人醫療的能力。除此之外,該報告亦開展了人類基因體於臨床與診斷照護上的創新應用,並且提供英國政府關於基因資料之處理、公共健康議題與教育等措施資訊,以用來支持基因體科技的應用。
該報告建議,有鑑於英國已擁有強健的研究文化與資源,現階段英國已經準備好基因體藥物研究的初期階段。然而,在開始基因體藥物的研究之前,英國政府應該先在基因體技術廣泛使用於臨床照護與診斷的面向上作出更多的努力,其中包括建制出一套對於基因體與臨床基因檢驗的清楚標準,用以發展出一般性的程序來幫助健康照護專業人員來取得檢驗並分析結果。除此之外,為了防止前述一般性程序產生各項倫理道德性爭議,該報告亦建議英國政府應該發展出一套法制規範來處理關於基因藥物是否具有利用性的挑戰議題,並且以該規範來防範各種基因體資料可能被濫用的問題。
而除了建置基因體計畫法制面的規範,為了讓基因體技術能更廣泛的應用於臨床照護與診斷的範疇,此報告亦建議英國NHS應該規劃採用基因體科技的計畫、發展中央基因體儲存網絡來處理大量由基因體藥物所產生的生物資訊,以及開展出針對基因體科技所發展的受命計畫和服務傳遞模型。同時,考量英國國民與健康照護人員對於促進基因體藥物亦有所幫助,該報告也建議英國NHS應該持續提供相關教育與訓練課程來提高前述人員對於基因體藥物的認知與其帶來的益處。
有鑑於基因體醫藥報告對於英國未來從事基因實驗、臨床研究與基因藥物的研發具有決定性的影響,然該報告僅建構出具體的大方向,對於細節部分尚未有大量的著墨。因此,英國官方部門如何將此份報告於法制面和技術面加以具體落實,實值得繼續就相關內容作後續的追蹤。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部(Ministry of Health, MOH)與衛生科學局(Health Sciences Authority, HSA)於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0,以下簡稱AIHGle 2.0)[1]。延續2021年初版架構,以病人安全與強化信任為主軸,就人工智慧,特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧,在醫療場域之開發、部署與使用,分別課予開發者、部署者及使用者之責任,並以全生命週期治理一以貫之,期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引,定位為非強制性之最佳實務建議,做為《健康照護服務法》(Healthcare Services Act 2020, HCSA)、規範醫療器材之《健康產品法》(Health Products Act 2007, HPA)、《個人資料保護法》(PDPA),以及資通訊媒體發展局(IMDA)之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為:開發者(Developers),即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者;部署者(Deployers),指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構;使用者(Users),即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上,AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI,惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統,生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床(Clinical)、臨床作業(Clinical-Ops)與作業(Ops),明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者;至純屬作業性質者,則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類,並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時,其建議以服務水準協議(SLA)固化開發者與部署者間之權責,及標準作業程序(SOP)明定使用者責任: (一)開發者:負責法規遵循,以全產品生命週期(Total Product Lifecycle, TPLC)方法管理解決方案,確保訓練資料之品質與公平性,並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者:負責建立組織內部治理平台,辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應,並建立病人溝通流程;且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者:應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證,並於 AI 異常時啟動應變措施,以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構,強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境,指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督(human oversight),AI 僅為輔助工具,不得取代專業判斷;並依人為介入程度與風險高低,將風險類別區分為三類[3]: (一)人在迴路中(human-in-the-loop):人類保有完全控制權,無人類指令即無法執行決策,屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上(human-over-the-loop):人類處於監測角色,遇異常時接管控制,屬中至重度風險。 (三)人在迴路外(human-out-of-the-loop):無人為介入;指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統,屬重度風險。 三、導入全產品生命週期(TPLC)管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案,自初期之規劃、設計與開發,歷經模型評估、上市後監測與維護,甚至是生命週期終止之除役階段,都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理,揭示七項倫理原則:安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護,以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則,更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例;以「公平」原則為例,開發者須使用具代表性資料,部署者須監測非預期偏誤,使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進,指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括:具持續學習能力之 AI,提醒防範「模型漂移」(model drift,即效能隨時間衰退)及資料揭露風險,要求建立追蹤模型效能之健全監測系統;就生成式 AI(Generative AI, GenAI)點出幻覺(hallucination)、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險,建議透過紅隊測試、檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應;直接面向消費者之 AI 應用:因脫離傳統醫療場域之安全監督,AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施,以外行人易懂之介面設計,並強化消費者教育,以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責,亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7],雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導,但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看,新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引,在以下幾個面向,特別是對象範圍有較高的完整度,於衛福部指引仍有可借鏡的地方,亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌: 一、規範範圍不限於「生成式 AI」,完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術,目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent,因可能直接影響病人健康結果,涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題,因此暫未納入指引適用範圍,而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域,將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範,指明這類模型會依部署後的新資料更新行為,容易產生「模型漂移(model drift)」包括效能退化、意外資料揭露的風險,故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制,而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角,提供對「AI 產業(開發者)」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的,但就產業指引角度,醫療AI 開發廠商產業端,僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度,以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範,未能有專屬開發實務準則,提供從初期的規劃設計,如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度,到上市後監督與維護的詳細直接指引,確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業,例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範,指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督,特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明,必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄,且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用,並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台,以於 AI 解決方案的整個生命週期中,維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引,該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識,有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象,確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴(deskilling)及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明,但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外,並以「人為介入程度」作為風險分級依據,將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷,納入、內化於組織的風險管理機制中。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡衛生部(Ministry of Health)與衛生科學局(Health Sciences Authority),《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines)第2.0版,2026年3月,網址:https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf(最後瀏覽日:2026/06/05)。 [2]前揭註1之第4章責任分工,頁11;各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者,頁14~32;服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架,頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理,頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則,頁8~10。 [6]前揭註1,頁33至36(第8章新興發展:第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用)。 [7]衛生福利部,《醫療機構應用生成式人工智慧指引》,115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。
美國國家寬頻計畫簡介 數位創作透過非同質化代幣(NFT)交易之智財侵權風險數位創作藉由區塊鏈轉化為具獨特性之加密貨幣─非同質化代幣(non-fungible token,後稱NFT),仿佛數位創作者對創作成品簽名落款或標示出處來源,NFT也因此解決數位創作成品之來源與真偽驗證等問題,使其有如傳統的藝術作品更具收藏價值也更有利於在市場中交易,然而在此數位創作成為新型態數位收藏標的之同時,潛藏的智慧財產議題也衍生而出。 儘管NFT解決數位創作之產出來源等驗證問題,卻無法確保該NFT交易標的是否抄襲其他擁有著作權保護之創作。當收藏者轉售購入之數位創作時,便有可能構成販售侵權作品,根據美國著作權法第504條(c)項所列之賠償金額在750美元以上至3萬美元以下,甚至故意侵權賠償15萬美元。因此,如同一般傳統藝術交易,在NFT投資或收藏交易前,建議先對創作者或藝術家進行相關調查,甚至可諮詢法律顧問以確保交易標的智財狀況;此外,當交易標的屬戲謔創作時,則建議評估相對應之投資風險。 而數位創作之形式相當多元,除了數位影像、數位相片外,也含括社群媒體產出之網路迷因(meme)、虛擬圖片影像等,過去因為易於大量複製流傳而無法追溯原始創作者,如今在區塊鏈技術轉化下使前述類型之數位創作產出皆可能成為NFT交易標的。例如,今(2021)年三月美國數位藝術家Beeple於佳士得拍賣透過NFT將其作品〈每天:最初的五千天〉(Everydays: The First 5000 Days)以超過6,900萬美元的價格售出;Twitter共同創辦人Jack Dorsey以290萬美元透過NFT售出其第一則推文;此外,2011年在Youtube爆紅的像素影片〈彩虹貓〉(Nyan Cat)與2007年的英國小兄弟生活紀錄〈查理咬我的手指〉(Charlie Bit My Finger)等也透過NFT分別以超過50萬美元與超過76萬美元的金額售出。此外,根據比特幣交易所CoinDesk統計,NFT銷售額在今年上半年達到24.7億美元,反觀去年同期的1,370萬美元,NFT成了難以忽視的活絡產業。
歐盟發布第三版支付服務指令(PSD3)草案,強化消費者保護與改善產業環境歐盟執委會(European Commission)於2023年6月28日提出第三版支付服務指令(Third Payment Services Directive, PSD3)草案,目前預計於2024年底前通過最終版本,並於2026年施行。 相較第二版支付服務指令(PSD2),PSD3強化歐盟電子、數位支付和金融服務規範,補強安全性(Security)、透明度(Transparency)與促進創新(Innovation),建立更適合歐盟的支付架構。其旨在保護消費者權益和個人資訊,改善支付產業競爭環境,提高消費者對資料掌控度,促進創新金融產品服務發展。 PSD3修正重點歸納如下: 一、消費者保護:強化對未經授權交易之保護,完善支付詐欺或支付錯誤之賠償方案,減少消費者潛在損失。 二、開放銀行(Open Banking):持續推動開放銀行發展,透過加強規範第三方支付服務提供者(Third party payment provider, TPP)與提供更標準化與更安全的應用程式介面(Application Programming Interface, API),促進創新金融產業服務發展。 三、支付系統安全性:強化客戶身分認證(Strong Customer Authentication, SCA),促進支付過程的透明度與安全性。 四、因應新型詐欺:導入新規定與工具對抗日益增加的網路詐欺風險。 五、跨境支付:加強跨境支付措施與降低成本,推動歐盟市場一體化。 六、支付創新與多元化:導入區塊鏈或其他更先進的即時支付系統。 七、監管:制定更明確的法規,加強各方監管,確保市場公平與穩定。