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」
美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)於2025年8月13日發布該機關與美國、澳洲、加拿大、德國、荷蘭、紐西蘭等國共計八個國安資安相關機構,合作訂定之《工控資安基礎:適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》文件,旨在針對易受惡意網路行為攻擊且提供重要服務的能源、水務、製造業及其他領域關鍵基礎設施營運技術(Operational Technology,OT)系統,協助其資產擁有者與營運者建置與維護完整的OT資產清冊,並輔以OT分類體系(Taxonomy)。 OT資產清冊範圍涵蓋組織OT系統與相關軟、硬體,該指引主要說明OT資產擁有者與營運者建置與維護OT資產清冊的流程,包含: 1. 定義清冊範疇與目標(Define Scope and Objectives) 2. 辨識資產及蒐集屬性資料(Identify Assets and Collect Attributes) 3. 建立分類體系(Create a Taxonomy to Categorize Assets) 4. 管理與蒐集資料(Manage and Collect Data) 5. 實現資產全生命週期管理(Implement Life Cycle Management); 此外透過OT分類體系可幫助區分優先序、管理所有OT資產,有助於風險識別、漏洞管理,以及資安事件應變;有關如何建立OT分類體系,該指引亦提供流程建議如: 1. 根據功能及關鍵性執行資產分類(Classify Assets) 2. 對資產功能類型與其通訊路徑進行分類(Categorize (Organize) Assets and their Communications Pathways) 3. 建構體系架構與互動關係(Organize Structure and Relationships) 4. 驗證資產清冊資料準確度與圖像化(Validate and Visualize) 5. 定期檢查並更新(Periodically Review and Update) 該指引認為,建置OT資產清冊並輔以OT分類體系對期望建立現代化防禦架構的擁有者與營運者而言至關重要。透過上述作為,資產擁有者與營運者得以識別其環境中應加以防護及管控的關鍵資產,並據以調整防禦架構,建構相應的資安防禦措施,以降低資安事件對組織任務(Mission)與服務持續性(Service Continuity)的風險與影響。該指引亦強調關鍵基礎設施之OT與IT(資訊技術)部門間之跨部門協作,並鼓勵各產業組織參考指引步驟落實OT資產盤點與分類,以提升整體關鍵基礎設施資安韌性。
英國財政部宣布將不再採用二代民間融資英國財政部於2018年10月29日宣布將不再採用二代民間融資(Private Finance 2,PF2)。 PF2是英國自1992年推行的民間融資提案(Private Finance Initiative, PFI)的進階版。PFI屬於「公私協力」(Public Private Partnerships)範疇,其概念為政府運用民間機構的管理能力及商業的專業知識,和民間機構簽訂PFI契約,先由民間機構興建、營運公共建設,政府再向民間機構購買該公共建設之公共服務。政府在民間機構營運公共建設後,依據雙方契約所訂之評估指標及規範,檢視民間機構之服務品質有無符合約定,再予以付款,倘未達到績效指標或資產無法提供服務時,則有扣款機制。 PFI在英國運作20多年,雖確實有效減輕政府財政負擔,但也有長期計劃缺乏彈性、私部門獲利太多、採購耗時等缺點。因此,英國於2011年對PFI進行改革,推出PF2。PF2有PFI制度及基本架構,但讓政府參股投入部分資金,成為投資者之一;簡化案件行政程序,從計畫啟動到選出最優申請人,原則不得超過18個月;要求民間機構披露公開資產報酬,提升透明度等。 PFI和PF2契約雖然已用於資助學校、醫院和其他基礎設施的建設,但此二模式的使用率近來已顯著下降,此可從英國雖修正PFI推出PF2,但PF2迄今僅使用了六次,以及目前的PFI及PF2契約,有86%是在2010年前簽立可證。此外,採用PFI或PF2契約後,如發生契約提前終止情形,機關須依約買回公共建設,導致仍須支付高額費用,凸顯PFI或PF2契約難以調整的不靈活性而飽受批評。又,預算責任辦公室(Office of Budget Responsibility)亦表示民間融資提案(private finance initiative)對政府的財政具有風險。 英國財政部已聽取前述各個關注,並且決定未來的施政規劃不再採用PF2 ,但財政部同時表示不會終止現有的PFI和PF2契約,會履行承諾完成履約,因為契約終止所生之高額補償,將使PFI或PF2不具「公帑節省價值」(Value for Money),故政府仍將繼續致力提高現有PFI契約的價值。 PFI起源於英國,此模式受不少國家效尤。而今英國宣布不再採用PFI的進階模式-PF2,此政策對PFI有無影響,以及英國政府未來是否會再規劃新的採購模式或公私協力措施以建設公共服務設施,相信將受到各國的關注。
歐盟執委會發布《2019歐盟產業研發投資計分板》,美國和歐盟為世界研發投資最主要地區歐盟執委會(European Commission, EC)於2019年12月18日發布《2019歐盟產業研發投資計分板》(The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard)。產業研發投資計分板是歐盟每年出具一次的報告,2019年計分板報告包含2500家在2018-2019年間投入最多研發資金的企業,分別位於全球44個國家/地區,每一企業的研發投資金額超過3000萬歐元,總計約為8234億歐元,為全球研發支出的90%。在這2500家企業中,551家來自歐盟公司,為投資總額的25%;769家來自美國,為投資總額的38%;318家來自日本,佔13%;507家中國公司,佔12%。 報告中指出,2018年企業研發投資總額較2017年增加8.9%,主要是中國在全球研發資金投入比例不斷增加。另外,研發投資高度集中於大型企業;在這2500家企業中,前10大、前50大企業分別佔研發總額的15%和40%。前50大企業中,最多者為美國企業22家和歐盟企業17家。再從研發投資領域觀察,前三大領域分別為資通訊產業(38.7%)、健康(20.7%)和汽車產業(17.2%),佔總量的76.6%。但每一個國家重視的領域不盡相同,例如歐盟投資20%在資通訊、21.6%在健康、31%汽車,而美國的資通訊研發投資佔了52.8%、26.7%在健康,僅有7.6%在汽車。 再從個別企業研發投資排名來看,前四大企業分別為Alphabet、Samsung、Microsoft和Volkswagen。另外,報告統計在過去的15年中,有8家企業在全球研發投資金額排名中上升了70名以上,分別為:Alphabet、華為、蘋果、Facebook、阿里巴巴、Celgene、Gilead Sciences和德國馬牌;也代表這15年間資通訊、生技與汽車產業發展的重要性。
新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料新加坡個人資料保護委員會(Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC)於2022年5月17日,公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」(Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications),協助物業管理公司(Management Corporation Strata Title, MCST)、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構,使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統,以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化,管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多,因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點: (1)定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵,及以此資料所建立之生物特徵識別模版; (2)說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素,如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形,並舉例資料保護產業最佳範例,如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等; (3)說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外; (4)列出實例說明如何安全監控之維安攝影機,並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引,例如以手機內建生物識別系統管理門禁,以取代直接識別生物特徵,並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力,仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境,並未涵蓋其他商業用途,也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人,如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。