歐洲藥物管理局修正發布「藥品交互作用試驗指針」提升用藥安全與效用
歐洲藥物管理局（European Medicines Agency, EMA）今（2012）年7月6日修正發布「藥品交互作用試驗指針」（Guideline on the Investigation of Drug Interactions），EMA表示這是該指針自1997年發布以來最大的修正，內容包括藥廠如何進行新藥與已經流通使用的藥品的潛在交互作用研究，以及新藥與食品的交互作用研究。
「藥品交互作用試驗指針」內容包括用藥建議方案，其乃基於臨床相關交互作用以及調整用藥劑量、監控病人用藥情形之可行性研究為基礎。同時，有關草藥使用的建議方案也包括在內。
EMA表示，新的修正內容使「藥品交互作用試驗指針」與藥品交互作用研究科學之發展現況趨於一致，例如現已能透過少數的精密設計研究，即可預測臨床相關藥品交互作用的結果，以及在了解近年酵素觸發技術（enzyme induction）與藥物載體（drug-transporter）間的交互作用上的科學進展。
藥物交互作用對於用藥的安全與效用極為重要，許多病人，尤其是年長者經常需要同時服用多種藥物，因多種藥物交互作用而產生的負作用（adverse effects）是患者反覆就醫的重要因素之一，且可能減低個別藥物原有的療效。
「藥品交互作用試驗指針」新修正內容將於2013年1月1日生效，全文共計七部分，主要重點在第五部分的藥物動力學（Pharmacokinetic）交互作用研究，內容包括：從研究進行方式即藥品的吸收、分布、代謝、移轉到人體試驗設計、草藥與特殊食品產品、以及產品特性標示事項等都有建議規範，其全文可至EMA官方網站下載。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳世傑
組長 編譯整理
European Medicines Agency updates guideline on drug interactions, EUROPEAN MEDICINES AGENCY, Jul. 6, 2012, http://www.ema.europa.eu/ema/index.jsp?curl=pages/news_and_events/news/2012/07/news_detail_001561.jsp&mid=WC0b01ac058004d5c1 (last visited Jul. 18, 2012).
EUROPEAN MEDICINES AGENCY (EMA), Guideline on the Investigation of Drug Interactions (2012), http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library
/Scientific_guideline/2012/07/WC500129606.pdf (last visited Jul. 18, 2012).
鄭冠維，歐洲藥品管理局（EMA）之利益衝突法制研析－以藥品審查之利益衝突處理為中心，載於科技法律透析，2012年5月。
鄭匡善，論析醫學軟體上市相關法律、命令與標準，載於科技法律透析，2012年1月。
歐盟委員會（European Commission）於 2025年2月3日因應將於2025年9月12日施行的資料法（Data Act），就其常見問題說明進行補充與更新為1.2版（Frequently Asked Questions on the Data Act，下稱FAQs），以協助企業面對資料法施行後的挑戰。 於新版FAQs中就資料法進行補充說明，以助企業了解資料法之適用範圍，就資料法所稱之聯網裝置與服務，聯網裝置泛指可以連上網路的裝置，包含智慧型手機，並僅限於由使用者所擁有的聯網裝置，另就聯網服務則須具備雙向資料傳遞且須與聯網產品的操作功能有影響之服務。 就資料持有者有義務提供之資料適用範圍，僅限於聯網裝置與相關服務所產出的原始資料與預處理資料（原始但可用），資料持有者就原始資料或預處理資料進行加值所產生資料，如經分析所產生之衍生資料、經投入重大資源進行清理之資料等，則不在共享義務之範圍內，另就資料的內容有其他法律保護亦不在資料法的範疇中，如網路攝影機之照片/影片有受著作權法保護係屬於資料內容，網路攝影機之使用模式/電池狀態/照明強度等資料才是資料法所規範之資料，惟須留意若影像之內容非屬著作權保護之標的，如網路攝影機因具感測功能而自動就影像判斷是否異常現象或提供建議，此類影像因不具人類創意而不受著作權保護，仍屬資料法所涵蓋範圍。 於FAQs之解釋中，就資料法實際操作與預期有所差異，歐盟委員會後續亦會整合與數位資料相關之法規，如建立資料聯盟策略（Data Union Strategy），以助於企業促進數位資料的使用與共享。國內廠商若有提供歐盟客戶相關聯網設備與服務時，須留意內部資料管理制度能否滿足資料法要求，確保組織有因應相關法規議題的變化進行制度的變更，如何將外部議題與資料管理制度連結，可參資策會科法所創意智財中心就數位資料管理機制所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，將組織營運所在國別之法規範變動納入關注之外部議題，並設定對應之資料政策與目標，建立符合法令規範之資料管理制度，如是否得以識別為資料法所適用之資料等，以確保組織資料管理機制符合法令要求。 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://www.tips.org.tw）
金融科技（Fintech）專利戰局：那斯達克申請備份交易紀錄之區塊鍊專利近年來，大型銀行及信用卡公司爭相為其核心技術及在創新上的投資尋求專利保護。從2013年截至今日，數個大型金融機構在美國已至少申請近2700項專利，這些專利涵蓋目前最火紅的領域，包含：區塊鍊、分析以及資訊安全等。金融領域的專利申請量相較前三年已達到約百分之八十三的驚人成長。 全球最大的證券交易所之一那斯達克(NASDAQ)近年來亦投入區塊鍊技術的研發及應用。去年（2015）起，那斯達克便以區塊鍊技術搭建了私募股權的智能平台Linq，今年（2016）更提出了利用區塊鍊技術備份交易紀錄以保證交易安全的專利申請。 今年十月六日，美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office，簡稱USPTO）公布一項新的專利申請「區塊鏈交易紀錄之系統與方法」（Systems and methods of blockchain transaction recordation）。這個專利在今年三月三十一日提出，發明人為那斯達克的企業結構資深副總裁Tom Fay，及企業結構協理副總裁Dominick Paniscotti。 具體而言，這個專利是由：一個電子錢包、一個委託簿(order book)，以及配對引擎所組成。該配對引擎包含一項用來紀錄、且能夠及時更新交易紀錄的「封閉區塊鍊」。 該專利申請詳細介紹了這項技術：在這個系統中，當數據交易請求間之配對被辨認出來後，系統就會生成電子錢包及相應數據交易請求的hash值。當交易的一方收到另一方的hash值與相應資訊，各交易方的交易就會被增加至區塊鍊計算系統的區塊鍊上。在這個系統下，交易所查核區塊鍊的內容，尋找與這些電子錢包相關的數據。此外，這些數據資料會被額外備份於獨立的資料庫。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國發布先進AI創新與安全總統行政命令，強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構美國發布先進AI創新與安全總統行政命令，強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月10日 川普政府上任後，美國AI政策整體基調偏向「創新優先」，避免過度監管影響產業發展，以維持AI產業競爭優勢為目標。然而，隨著尖端（frontier）AI模型逐漸具備更先進之網路攻防及自動化代理能力，政策關注範圍亦由產業發展與技術競爭，進一步延伸至國家安全、政府資訊系統防護及關鍵基礎設施韌性。白宮指出，先進AI（advanced AI）能力雖可強化國家實力，亦帶來新的國家安全考量（national security considerations），須由行政部門各機關及其所屬單位協調因應[1]。 壹、事件摘要 因應新一代AI模型能力快速提升所引發之國家安全與資安議題，白宮於2026年6月2日發布第14409號總統行政命令「促進先進人工智慧創新與安全」（Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security）（下簡稱總統行政命令），宣示聯邦政府將透過與私部門合作，促進AI創新與安全，藉由現代化政府及私部門資訊系統、防禦外部網路威脅、保護美國創新成果與智慧財產，以及培養先進AI賦能能力[2]，維持美國在AI創新領域之領先地位[3]。 總統行政命令聚焦三項重點，一為強化政府資訊系統防禦，導入AI資安工具，建立弱點偵測、修補協調、資金盤點及人才配置機制，並促進聯邦機關、州與地方主管機關及關鍵基礎設施營運者取得資安工具、服務，並於適當情形下近用（access）「適用範圍內之尖端模型」（covered frontier models，下簡稱為「特定尖端模型」）。第二，建立尖端AI模型之自願性安全部署架構，透過機密基準測試（classified benchmarking process）、政府有限期間之提前近用及可信任夥伴機制，促進安全創新並排除強制事前審查。第三，將AI相關資安犯罪列為優先執法事項，打擊利用AI非法存取或損害電腦，以及於非法存取過程中利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 貳、重點說明 一、升級政府相關資訊系統防禦，並擴大AI資安能力之應用 總統行政命令第二條規定聚焦於以先進AI能力強化美國資訊系統之網路防禦。其規範重點包括優先強化政府相關資訊系統之防禦，並透過導入AI賦能防禦工具、完善弱點管理與修補協調等措施及資源分配，提升整體資安防護能力。具體措施包含： （一）優先強化政府資訊系統防禦，並擴大AI資安資源之取得 總統行政命令要求相關機關於命令發布日起30日內，優先強化政府核心資訊系統之網路防禦，包括「國家安全系統」（National Security Systems）[4]及戰爭部資訊系統。就民用聯邦政府資訊系統部分，則要求國土安全部透過資安暨基礎設施安全局（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, CISA），經跨機關諮商後發布「具拘束力之作業指令」（Binding Operational Directives, BOD）及其他適當指引，以加速並優先強化該等系統之網路防禦。 BOD及指引亦用於建立或擴充聯邦方案及資安服務，以強化AI賦能防禦工具，並促進聯邦機關、州與地方主管機關，以及鄉村醫院、社區銀行、地方公用事業等關鍵基礎設施營運者取得相關資安工具與服務，包括於適當情形下近用「特定尖端模型」。 （二）建立AI弱點偵測與修補協調機制，並配置資金及人才支持 1.成立AI國家級漏洞資訊中心（AI cybersecurity clearinghouse） 總統行政命令要求財政部長於命令發布日起30日內，經跨機關諮商後，成立「AI國家級漏洞資訊中心」。該中心由政府與AI產業及關鍵基礎設施營運者進行自願性合作（voluntary collaboration）推動，負責協調並避免軟體弱點掃描作業相互衝突、發現並驗證相關弱點，並協調及排定補救措施與弱點修補程式發布之優先順序。 後續白宮於2026年7月14日宣布啟動「金鷹計畫」（GOLD EAGLE），依總統行政命令建立AI國家級漏洞資訊中心，由相關聯邦機關與產業合作，目前已開始彙整各產業及部門所發現之資安弱點，依其重要性排定優先處理順序，並協調軟體弱點掃描與後續驗證作業，以確保美國軟體與網路（networks）之安全[5]。 2.盤點補助資金並擴大資安人才任用 總統行政命令另要求白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget, OMB）與國家網路總監及CISA局長協調，盤點既有聯邦補助方案中是否有可用且相關之資金，可提供予開發先進AI弱點偵測之申請者。另為補足相關專業人力，總統行政命令亦要求「人事管理局」（Office of Personnel Management）局長於命令發布日起60日內，擴大由白宮支持之聯邦科技人才計畫「美國科技部隊」（United States Tech Force）[6]資訊資安專家之招聘與任用途徑。 二、建立尖端模型自願性安全部署架構 白宮將針對尖端模型建立自願性安全部署架構。總統行政命令要求財政部長、戰爭部長及國土安全部長於命令發布日起60日內，分別透過相關專責機關並經跨機關諮商，建立並維護「機密基準測試程序」，以評估AI模型之先進網路能力，並判斷特定AI模型是否達到認定「特定尖端模型」之門檻。 對於符合標準之模型，透過自願性架構，開發者得於向其他可信任夥伴發布模型前，提供聯邦政府最長30日之模型近用權限。此類近用須受適當保密、資安、內部人員風險、智慧財產權保護、使用及不揭露要求之拘束。總統行政命令並進一步規劃，AI開發者得與聯邦政府合作選定可信任夥伴，使該等合作夥伴取得尖端模型提前近用權，以促進安全創新並強化關鍵基礎設施資安。 然而，該總統行政命令亦明確排除強制性事前管制之解釋可能，規定相關條文不得被解釋為授權政府針對新AI模型之開發、公開、發布或散布，建立強制性核照、事前審查或許可要求，即使屬於尖端模型亦同。 依據媒體報導，白宮已於期限內完成總統行政命令所要求之自願性架構[7]，並於2026年8月與部分AI業者說明架構內容[8]。據目前報導，該架構排除開放模型，並將具當前最高水準能力（state-of-the-art capabilities）且涉及國安風險之封閉模型（closed-source models）納入發布前檢視。聯邦政府得於模型發布前進行最長30日之檢視，期間模型須儲存於高度安全環境，限制人員存取及詳細留存存取紀錄，相關檢視亦由多個行政部門官員共同參與[9]。惟白宮未對外公開完整架構，機密基準測試程序及「特定尖端模型」之判定門檻則均屬機密資訊[10]。 三、將AI相關資安犯罪列為優先執法事項 除前述AI資安能力導入與尖端模型安全部署安排外，總統行政命令亦從刑事執法面因應AI濫用風險。其要求司法部長優先執行《美國法典》（United States Code）第18編第1028條、第1030條、第1343條及其他適用之聯邦刑事法律[11]，以處理利用AI非法且未經授權存取、損害電腦系統之行為，或於從事該等非法存取時利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 具體而言，前述優先執法範圍包括侵入公共或私人資訊技術系統，或運用AI代理（AI agents）非法存取資料或資訊，並將該等資料或資訊後續用於犯罪或違法目的。 參、事件評析 第14409號總統行政命令延續川普政府重視AI創新、避免過度管制之政策方向，並透過與私部門協作，促進AI創新與安全。該總統行政命令並未建立全面性AI監管制度，亦未要求AI模型於發布前須經政府核照或事前審查，而係分別從資安防禦、尖端模型安全部署及刑事執法等面向採取相關措施。 從制度設計觀察，該總統行政命令具有兩項重要意義，一為運用先進AI能力強化網路防禦，藉由推動AI賦能資安工具、弱點偵測、修補協調及資安資金與人才配置，強化政府資訊系統與關鍵基礎設施之韌性。二為針對具先進網路能力之尖端模型，建立機密基準測試及自願性安全部署架構，使開發者得與聯邦政府確認開發中模型是否符合指定門檻、提前供政府近用模型，並共同選定得提前近用模型之可信任夥伴，以強化關鍵基礎設施資安。 後續仍可觀察自願性架構之實際運作情形，包括主要AI開發者之參與程度，以及政府提前近用與可信任夥伴機制之執行情形。由於「特定尖端模型」之判定門檻及機密基準測試程序均未對外公開，外界較難掌握模型納入該機制之具體標準。加以模型如於正式發布前提供聯邦政府近用，相關安排亦涉及國家安全、模型資訊保密及智慧財產權保護。因此，自願性架構後續如何維持產業參與並兼顧相關安全與保護需求，將是此制度運作的關鍵問題之一。 [1] Exec. Order No. 14,409, 91 Fed. Reg. 34,565 (June 2, 2026). [2] Id. [3] Fact Sheet: President Donald J. Trump Promotes Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, The White House, June 2, 2026, https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2026/06/fact-sheet-president-donald-j-trump-promotes-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/ (last visited Aug. 8, 2026). [4] 國家安全系統定義詳見《美國法典》（United States Code）第44編第3552(b)(6)(A)條規定。 [5] White House Launches Gold Eagle Initiative for Unprecedented Cybersecurity Vulnerability Coordination, THE WHITE HOUSE, July 14, 2026, https://www.whitehouse.gov/releases/2026/07/white-house-launches-gold-eagle-initiative-for-unprecedented-cybersecurity-vulnerability-coordination/ (last visited Aug. 19, 2026). [6] Tech for the American People, TECH FORCE, https://techforce.gov/ (last visited Aug. 8, 2026). [7] Maria Curi, White House Finalizes AI Framework Behind Closed Doors, AXIOS, Aug. 3, 2026, https://www.axios.com/2026/08/03/white-house-finalizes-ai-framework-behind-closed-doors (last visited Aug. 19, 2026). [8] Maria Curi, Scoop: Inside Trump's AI Framework, AXIOS, Aug. 4, 2026, https://www.axios.com/2026/08/04/trump-ai-framework-open-models (last visited Aug. 19, 2026). [9] Id. [10] Curi, supra note 7. [11] 上述條文分別涉及身分證明文件、認證特徵及資訊相關詐欺、電腦相關詐欺，以及透過電報、無線電或電視進行之詐欺行為。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。