Adidas再次出擊！積極捍衛三斜線商標
世界第二大運動用品製造商 Adidas 於2012年5月15日對滑板運動鞋製造商 Word Industries與體育用品零售商Big 5 提出商標侵權告訴，同時向U.S. District Court in Portland, Ore.請求金錢損害賠償與定暫時狀態處分。
Adidas 主張Word Industries設計於鞋身的三平行斜條紋與他們的三斜線商標太像了， 易使消費者產生混淆誤認，有欺騙消費者之嫌，並將淡化與損害Adidas的品質。 Word Industries 總裁則主張公司描繪的”W”是一個新的式樣且使用多年，有別於Adidas的三斜線。
Word Industries 於鞋身設計的”W”樣式，頂端帶著箭頭的形狀延伸至鞋緣，側身望去似乎只剩下三斜線，便因此落入與Adidas商標近似之爭議。
Adidas 積極捍衛商標，紛紛對於疑似模仿其三斜線標誌的業者採取法律途徑尋求救濟，像是控告Payless ShoeSource販售二至四條紋的運動鞋，侵犯其商標權，更因此判賠 6億5千萬美元，達成和解；甚至台灣本土品牌Jump運動鞋面設計的”遞減三斜線” 也在其中。
林昭如
專案經理 編譯整理
Adidas sues rival, retailer over diagonal stripe logo,Chicago Tribune, May 16, 2012,http://articles.chicagotribune.com/2012-05-16/business/chi-adidas-sues-rival-retailer-over-diagonal-stripe-logo-20120516_1_adidas-ag-sneakers-world-industries (last visited May 21, 2012)
Adidas files lawsuit in federal court in Portland alleging trademark infringement, May 16,2012,http://www.oregonlive.com/playbooks-profits/index.ssf/2012/05/adidas_files_lawsuit_in_federa.html(last visited May 21, 2012)
最高行政法院100年度判字第2262號,http://jirs.judicial.gov.tw/FJUD/（最後瀏覽日：2012年5月22日）
新加坡資料共享法制環境建構簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年12月31日 壹、事件摘要 如何有效運用資料創造最大效益為數位經濟（Digital Economy）重點，其中資料共享（data sharing）是有效方法之一。新加坡自2018年以來推動「資料共享安排」機制（Data Sharing Arrangements, 下稱DSAs）與「可信任資料共享框架」（Trusted Data Sharing Framework），建構資料共享環境，帶動國內組織[1]資料經濟發展與競爭力。 貳、重點說明 自從2014年新加坡政府推行「2025智慧國家（Smart Nation）」以來，即積極鋪設國家數位經濟建設，大數據資料分析等數位科技發展為其重點，預估2022年60%國內生產總值將與數位經濟有關[2] 。其中，希望透過資料共享促進組織、政府、個人三方間資料無障礙流通，降低蒐集、處理與利用成本，創造更多合作機會進行創新應用，因此從法制面、環境面與技術應用層面打造完善的資料共享生態系統（data sharing ecosystem）[3]。 然而依據《個人資料保護法》（Personal Data Protection Act 2012，下稱個資法）第14條以下規定，組織蒐集、處理與利用個人資料應取得當事人同意，除非符合第17條研究目的等例外情形。由於資料共享強調可將資料進行多節點快速傳遞近用，使資料利用價值最大化，因此若依據個資法規定每次共享皆須事前獲得當事人同意，將使近用成本增高並間接造成資料流通產生障礙。因此為因應國家政策與產業需求，新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, 下稱個資委員會）依據個資法第62條所賦予的豁免權（exemption），個人或組織可在遵循個資委員會訂定的規則下，依照個案給予組織免除個資法部分規範[4] ，而DSAs機制即是一種[5]。 DSAs是由個資委員會於2018年設立的沙盒（sandbox）計畫，如組織所進行的共享模式是在特定群體並範圍具體明確，同時不會造成個人有負面影響等情事，可在不須經個人同意下進行資料共享[6]。並且，為進一步提升組織與消費者間信任，2019年6月個資委員會與資訊通信媒體發展局（Info-Communication Media Development Authority of Singapore，下稱資通發展局）共同推出「可信任資料共享框架」指南建議，由政府擔任監管角色，組織只要符合指南建議方向，如遵循法律、達到一定資料技術應用品質與實施資安與個資保護措施下，可以進行個人與商業資料之共享，DSAs機制是共享方法之一。以下簡述新加坡個資法規範、指南建議與DSAs機制運作方式。 圖1：資料共享環境建構 資料來源：新加坡資通發展局 一、新加坡個人資料保護法規範 在沒有個資法第17條所列之例外情形下，依據第14條以下規定，組織如近用個人資料應獲得個人同意，同時應符合目的使用及通知義務，尤其應給予個人可隨時撤回同意之權利[7]。 同時組織應根據個人要求，提供近用個人資料之方法、範圍與內容，以及更正錯誤資料權利[8]。並且組織必須任命資料保護官（Data Protection Officer, DPO）隨時向大眾提供通暢的個資聯絡管道，來確保個資透明性與完整性[9]。 在資料保護措施上應有合理安全的資安防護技術，以保障資料不被未經授權近用的風險。當使用目的不在時，需妥善保留或予以去識別化，同時如須境外轉移資料時，境外之資料保護措施應至少與新加坡個資法規範標準相同[10]。 二、免除同意之DSAs機制 DSAs機制是由個資委員會於2018年設立的沙盒（sandbox）計畫，也就是組織可透過申請免除資料共享前必須獲得個人同意之規範。然而如組織擬向個資委員會申請DSAs機制，必須符合三個條件[11]： 共享範圍需在特定群體、期間與組織內：即只限定在具體特定的應用情境內，若超出申請範圍，例如分享至其他非申請範圍的組織，則須再經過個資委員會批准[12]。 近用目的需具體明確：即資料共享必須應用於特定且明確目的，如以「社會研究目的」作為申請則範圍過大不夠明確[13]。 近用資料對於個人不會有不利影響，或公共利益大於個人利益：例如共享目的不是直接用於銷售或存在合法利益，或是共享本身具備公共利益且明顯大於個人可預見的（foreseeable）不利影響，此時個資委員會可考慮同意組織申請免除[14]。 三、建立以信任為基礎之資料共享模式 雖然取得DSAs機制免除同意可以使資料近用方式更為簡便，然而在進行資料共享前，仍應有完善的技術品質與資安保護措施，因此在「可信任資料共享框架」指南建議中，組織應透過法律遵循、導入AI或區塊鏈等新興技術，並具備相應資安保護措施來建構可信任的資料共享環境，實際步驟可分為以下四階段[15]： 圖2：可信任資料框架 資料來源：新加坡資通發展局 第一階段為「資料共享建構」[16]，由組織自行評估存有的商業或個人資料是否具共享價值與潛在利益，並要如何進行共享，例如資料共享方式屬於雙邊（bilateral）、多邊（multilateral）或是分散式（decentralized，又稱「去中心化」）。以及資料種類有哪些，如主資料（master data）、交易資料、元資料（metadata）、非結構化資料（unstructured data）等。組織可將資料共享方式、種類依據無形資產（intangible asset）評價方式，即市場法（market approach）、成本法（cost approach）與收入法（income approach）三種評價方法進行評價，來衡量共享之價值性。除資料價值判斷外，組織必須自行評估自身組織與將來之合作夥伴是否有足夠能力管控共享之資料，包括是否具備一定技術能力的資安與資料保護措施等。 第二階段為「法律規範考量」[17]，即決定哪些資料可以進行共享，從規範面檢視個資法、競爭法與銀行法等是否有例外不得共享規定，例如信用卡號碼或個人生物識別資訊不得共享。若資料共享類型不會對個人造成不利影響或具備公共利益，並有通知（notification）個人給予選擇退出（opt-out）的機會，組織可依個案申請DSAs機制之豁免。同時另外鼓勵組織向IMDA申請資料保護信任標章（Data Protection Trustmark, DPTM）認證，透過認證機制使消費者更能信任組織運用其個人資料[18]。 第三階段為「技術組織考量」[19]，包含組織是否有能力建立資安風險管理與個資侵害之因應措施，是否有即時將資料安全備份技術，並針對不同傳輸技術如有線/無線網路、遠端存取（VPN）、應用程式介面（API）、區塊鏈等區分不同資安防護與風險管理能力。 最後一階段為「資料共享操作」，當已準備進行資料共享時，需再次檢視是否已符合前三個階段，包含透明性、責任義務、法律遵循、近用資料方式與取得目的外利用同意等[20]。 參、事件評析 個人資料視為21世紀驅動創新的重要價值，我國部會亦開始討論「個資資產化」的可能[21]。面對數位經濟時代來臨，有效運用數位科技將潛藏個人資料的大數據進行加值利用，不僅有利組織與創新發展，更可回饋消費者享有更好的產品與服務。 新加坡政府以資料共享作為數位經濟發展重點方向之一，在具備一定程度技術能力、資安保護措施與組織控管之條件下，可向主管機關申請免除個人同意之規範。透過一定法規鬆綁讓資料利用最大化以創造產業創新價值，同時依據主管機關要求的保護措施，使消費者信賴個人資料不會遭受不當利用或侵害。DSAs機制與「可信任資料共享框架」指南之建立，適時調適個人資料保護規範與資料應用間的衝突，並提供組織進行資料共享之依循建議，作為推動該國數位經濟發展方針之一。 [1]組織（organisation）依據新加坡個人資料保護法（Personal Data Protection Act 2012）第2條泛指個人、公司、協會、法人或團體。 [2]INFOCOMM MEDIA DEVELOPMENT AUTHORITY 【IMDA】, Trusted data sharing framework (2019), at 7, https://www.imda.gov.sg/-/media/Imda/Files/Programme/AI-Data-Innovation/Trusted-Data-Sharing-Framework.pdf (last visited Sep. 11, 2019). [3]id. [4]Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §62, “The Commission may, with the approval of the Minister, by order published in the Gazette, exempt any person or organisation or any class of persons or organisations from all or any of the provisions of this Act, subject to such terms or conditions as may be specified in the order.” [5]Data Sharing Arrangements, PDPC, https://www.pdpc.gov.sg/Overview-of-PDPA/The-Legislation/Exemption-Requests/Data-Sharing-Arrangements (last visited Dec. 1, 2019). [6]id. [7]IMDA, supra note 2, at 31; Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §14, 16, 20. [8]id. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §21. [9]IMDA, supra note 2, at 31. [10]id. at 32. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §24-26. [11]id. [12]PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION【PDPC】, Guide to Data Sharing (2018), at 14, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Other-Guides/Guide-to-Data-Sharing-revised-26-Feb-2018.pdf (last revised Oct. 3, 2019). [13]id. [14]id. [15]PDPC, supra note 4. at 28. [16]id. at 21, 23-25. [17]id. at 35 [18]id. at 30. Data Protection Trustmark Certification, IMDA, https://www.imda.gov.sg/programme-listing/data-protection-trustmark-certification (last visited Sep. 26, 2019). [19]id. at 41-47. [20]id. at 50-51. [21]林于蘅，〈自己的個資自己賣！國發會擬推「個資資產化」〉，聯合新聞網，2019/06/17，https://udn.com/news/story/7238/3877400 （最後瀏覽日：2019/10/1）。
人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要 美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家，FDA轄下的數位健康計畫（Digital Health Program）小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式，在過去五年中，該計畫發布了若干指導文件 ，嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律，監管的不確定性依舊存在，因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫，望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革，便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》（21st Century Cures Act）。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍，一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁，或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來，實務上發現人工智慧的技術特質，會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時，產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》（Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。 本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容；在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析；最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明 2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》，在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品（Digital Health Products）之管轄範圍，將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材（medical device）定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。 根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）項，美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列，規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體： 行政管理目的[2]；或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3]；或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4]；或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5]；或 同時符合以下四點之軟體： (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊，或其他醫療訊息（例如：偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南）[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。 雖然大多數被排除的類別相對無爭議，但仍有一部分引起法律上不小的討論，即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體（Clinical Decision Support Software，以下簡稱CDS軟體）。 CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者（例如：醫師）做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型，比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》，CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外，取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定，則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確，FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》，該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]： 該軟體功能之目的或用途；及 預期使用者（例如超音波技師、心血管外科醫師）；及 用於產生臨床建議的原始資料（例如患者的年齡和性別）；及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據 後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時，能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之，指南草案所提的四點，為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外，指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷，並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解，並為公眾可得」[12]，進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）（iii）之規定；若該軟體亦同時符合第520節（o）（1）（E）之其他要件，則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。 由於規範內容較為複雜，指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果（例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果），並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義，可被FDA認定為「非醫療器材」[13]；而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體，則仍維持屬於醫療器材[14]。 另需注意的是，《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節（o）（3）（A）（i）項亦建立「彌補性納回（claw-back）」機制，FDA需遵守通知評論程序（notice-and-comment process）以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險，並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析 《21世紀治癒法》頒布至今兩年，FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體，例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞（large vessel occlusion, LVO），並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體：Viz.AI Contact application；又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機（Topcon NW400）所獲得的影像，快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。 然而，在CDS軟體以人工智慧為技術核心時，現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮： 一、「理解」演算法？ 根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，如果CDS軟體欲不受FDA監管，醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」（intended to）使醫師等專業人員理解演算法即可，並不論醫師是否真正理解演算法。然而，若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的，那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時，具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法？有學者甚至認為，CDS軟體是否受到FDA法規的約束，可能會引導至一個典型的認識論問題：「我們是怎麼知道的？（How do we know?）」[16]。對此問題，我們或許需要思考：當醫師無法理解演算法，會發生什麼問題？更甚者，未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員？[17] 二、如何要求演算法透明度？ 指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等，被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋，醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為，應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確，而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代？未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分？ FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題，惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋，即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能，或能部份取代醫師職能，因此需受FDA監管。是故，醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係，已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據，或需數年時間透過實證研究方能研判。往後，醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分，將會是一大難題。 肆、結語 隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展，傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色，但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水，但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架，以兼顧使用者安全與新技術開展，並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》，且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。 然而，新法實施後，關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言，倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體，在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體，關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊，FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋，然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解？」、「透明度該如何認定？」等問題。更甚者，從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之，未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代？未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分？都是醞釀當中的重要議題，值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017) https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)
國際能源總署發布電力市場設計報告，提供批發電力市場監管制度政策建議國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2025年11月26日發布《電力市場設計：深化既有優勢、補足制度缺口（Electricity Market Design：Building on strengths, addressing gaps）》報告（下稱電力市場設計報告），旨在提供批發電力市場監管制度之政策建議，並深入分析短期、中長期及配套機制等（Complementary Mechanisms）電力市場型態。 IEA指出，世界各國批發市場價格波動，已達到2019年的5至9倍，而歐洲則因自2021年後，批發電價較2019年上升超過4倍，促使當局採取緊急措施以抑制電價上漲，凸顯出具韌性、效率的電力市場的重要性。 根據電力市場設計報告分析，在短期市場（日間、日前和即時市場）方面，歐洲部分地區、美國、澳洲與日本電力市場中，過去5年電力可靠度超過 99.9%。短期市場促成了高效率的排程、透明的價格形成機制，並讓多元資源與各類參與者廣泛參與。 然而，隨著能源變動性與去中心化的程度提高，IEA建議，短期市場應進一步釋放電力彈性並強化協調功能，伴隨天候變化的再生能源滲透率增加，以更細緻的時間與空間粒度（granularity）反映實際情況，將日前市場的時間間隔縮短至15分鐘或更短，並將大型投標區域劃分為較小的區塊，以反映電網的實際負載狀況。 至於長期市場方面，泰半並未回應日益增加的投資需求與不確定性風險，市場參與者可用的風險管理工具有限；而購售電合約（Power Purchase Agreements, PPAs）在長期市場薄弱的情況下，澳洲、日本、歐洲與美國等國，約有半數至75％的CPPA係由年營收超過10億美元的公司簽署，較小型參與者的採用程度有限。特別是「隨發隨付型」（pay-as-produced）的PPA亦可能與短期市場訊號不相匹配，影響市場參與者的判斷。因此，僅憑PPA本身，無法完全取代運作良好的長期市場所應發揮的功能。 因此，IEA進一步建議，引入「政府或公共信用擔保機制」（public credit guarantees）以降低信用門檻，或是設立可採購長期合約並提供買家短期合約轉售電力的中央機構（central entity that contracts long term and resells shorter-term contracts to buyers）；而在市場配套機制方面（包含躉購費率、差價合約等），必須與短期和長期市場緊密協調，以避免產生非預期的負面效果。設計不佳的機制可能削弱價格信號、增加系統成本並製造不確定性。
何謂「IoT推進聯盟（ IoT推進コンソーシアム）」？日本政府為了對應智慧聯網（Internet of Things, IoT）、巨量資料（Big Data）以及人工智慧（AI）時代之到來，經濟產業省及總務省於2015年10月23日正式成立了產官學研聯合之「IoT推進聯盟（ IoT推進コンソーシアム）」。該聯盟旨在超越企業及其產業類別的既有框架，以民間作為主導，目的為推動IoT之相關技術研發，以及促進新創事業成立之推進組織，未來並將針對IoT相關政策以對政府提出建言。在該聯盟下有三個工作小組，包括技術開發、實證、標準化的「智慧IoT推進論壇（スマートIoT推進フォーラム）」；推動先進實證事業，規制改革之「IoT推進實驗室（IoT推進ラボ）」，以及針對資訊安全、隱私保護的專門工作小組。 我國自2011年行政院首度召開「智慧聯網產業推動策略會議」以來，積極推動發展台灣成為全球智慧聯網創新中心，以及成為亞洲智慧聯網解決方案領先國；而目前我國有「台灣物聯網聯盟（TIOTA）」、「中華物聯網聯盟」等民間推進組織，旨皆為結合產官學研各界資源，促進產業與政府、國際間之合作。