歐洲理事會提出糧食安全年度策略研究議程以整合歐盟研究能量
為因應近年來人口增長、氣候變遷對糧食安全之威脅，歐洲各國皆認為糧食安全( Food Security)議題為亟待解決之議題，應投入資源研究。為此，2012年歐洲理事會(The European Council)，始提出FACCE-JPI策略研究議程(The Strategic Research Agenda of the Joint Programming Initiative on Agriculture, Food Security and Climate Change)，議程主要係針對歐洲農業、糧食安全和氣候變化進行整合研究。來自21個歐洲國家代表及研究學者，提出該年度糧食安全之重要觀察議題與發展方向，欲透過此議程建立研究資源整合機制，提高歐盟因應糧食生產挑戰之研究、應對能力。
歐洲理事會於去年(2012)12月提出本年度策略研究議程，內容除重申歐盟應整合糧食安全研究能量外，該議程更指出五大核心研究議題，反映歐盟對糧食安全威脅多元化之重視 ，本議程研究重點歸納如下:
1. 氣候變遷與糧食安全永續
2. 環境永續發展與農業精緻化
3. 糧食供需、生物多樣性與生態系統平衡
4. 氣候變遷之因應
5. 減緩氣候異常現象之有效措施
本議程以核心研究為理論基礎，有效整合各會員國研究能量，更針對各別領域提出具體實踐策略，藉以強化基礎溝通平台、建立歐洲知識訊息交換能力，便利後續評估、監測機制的建立。
策略議程取代傳統將糧食安全視為「國家內政」議題，而以「區域整合」層次處理，象徵歐盟糧食安全共識逐漸發展之趨勢。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
The FACCE-JPI Strategic Research Agenda launched, EUROPEAN COMMISSION, Dec. 5, 2012, http://ec.europa.eu/research/bioeconomy/agriculture/news-events/news/20121205_en.htm (Last visited Jan. 22, 2013).
Launch of the FACCE-JPI Strategic Research Agenda, FACCEJPI-SRA press release, EUROPEAN COMMISSION, Dec. 5, 2012, https://www.faccejpi.com/FACCE-JPI-Home/FACCE-JPI-News/SRA-press-release (Last visited Jan. 22, 2013).
A European strategy to tackle the great challenges of agriculture and food security under climate change, EUROPEAN COMMISSION, Oct. 5, 2012, http://ec.europa.eu/research/bioeconomy/pdf/facce_sra_press_release_en.pdf (Last visited Jan. 22, 2013).
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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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)
英國資訊委員辦公室（ICO）發布當事人近用請求權實務準則英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2013年8月8日發布當事人近用請求權實務準則（subject access code of practice），以協助資料控制者遵循1998年資料保護法（Data Protection Act 1998，DPA）有關當事人行使近用權（access right）之規定。 根據DPA，任何資料主體都有權利接觸、查詢其被資料控制者擁有之個人資料，即當事人向資料控制者請求近用其個人資料之權利。當事人近用請求權實務準則闡明資料主體的查閱請求權、製給複製本請求權等權利，與資料控制者回應當事人近用請求權的責任，該項權利允許當事人查詢其信用卡紀錄、健康紀錄等資料，資料控制者一旦收到當事人請求，必需於40天內回覆。 ICO同時發布10項簡易步驟，以協助資料控制者衡量回應當事人近用請求權。內容包括：1.確認當事人提出之請求是否為當事人近用請求權；2.確保有足夠資訊可識別請求者的身分；3.若需要更多資訊以釐清請求者之需求，立即向請求者提出；4.若需收費，及時向請求者提出；5.確認是否有請求者需求的資訊；6.即使紀錄不正確或令人尷尬，都不要試圖更改該紀錄；7.衡量紀錄中是否含有他人資訊；8.確認是否有提供資訊之義務；9.確認能解釋資訊中的複雜名詞；10.於適當的情形下，永久保存回覆當事人資訊的副本。 這項實務準則將協助資料控制者更即時且有效地處理當事人對其資料近用請求之相關事項，同時證明資料控制者係以公開且透明之方式妥善管理其所蒐集之顧客資料。
英國、新加坡領導全球發布供應鏈勒索軟體防護指引在勒索軟體攻擊快速進化、供應鏈弱點成為主要攻擊途徑的背景下，英國於10月24日發布「全球性供應鏈勒索軟體防護指引」（Guidance for Organisations to Build Supply Chain Resilience Against Ransomware），該指引係由英國與新加坡共同領導的「反勒索軟體倡議」（Counter Ransomware Initiative, CRI）框架下推動，旨在協助各國企業降低勒索軟體事件的發生率與衝擊。該指引獲得CRI 67個成員國與國際組織的支持，標誌國際社群在供應鏈資安治理上的最新進展。 英國內政部（UK Home Office）指出，勒索軟體已成全球關鍵基礎設施與企業最主要的威脅之一。根據IBM發布之2025年資料外洩報告（Cost of a Data Breach Report 2025）估計，單一勒索攻擊的全球平均成本高達444萬美元。隨著攻擊手法演進，勒索攻擊已由單點入侵擴大為透過供應鏈滲透，攻擊者常以第三方服務供應商為跳板，一旦供應商遭入侵，即可能向上或向下影響整體產業鏈。英國2024年醫療檢驗服務供應商Synnovis遭勒索軟體攻擊事件，即造成數千次門診與手術延誤，凸顯供應鏈風險的實質衝擊。 該指引從供應鏈角度提出四大防護方向，英國政府與CRI強調，企業應在營運治理、採購流程與供應商管理中系統性導入相關措施，包括： 一、理解供應鏈風險的重要性 在高度互聯的數位環境中，供應鏈已成為勒索軟體攻擊的主要目標，企業應將供應鏈資安視為營運韌性與組織治理的核心要素。 二、辨識關鍵供應商與其資安成熟度 企業應建立完整的供應商清冊，評估其資安控管措施、過往資安事件紀錄、營運與備援能力、保險安排，以及其可存取之系統與資料範圍。 三、在採購與合約中落實資安要求 企業應要求供應商具備基本資安控制措施，包括多因素驗證、系統更新與修補管理、網路分段、安全設定及惡意程式防護等。 同時，合約中應納入資安事件通報義務、稽核權限、營運復原計畫及違規處置機制，並鼓勵供應商採用國際資安標準，例如Cyber Essentials與ISO/IEC27001。 四、持續檢討並更新防護措施 企業應與供應商共同檢討已發生事件及未實際造成損害但已暴露潛在風險之情形（Near Miss，即近乎事故），不論是否構成正式資安事件，均應納入檢討範圍；並定期進行資安演練、共享威脅情資，依攻擊趨勢滾動修正合約與內部規範。 指引同時指出，供應鏈常見弱點包括過度依賴少數供應商、缺乏供應鏈可視性，以及資安稽核與驗證機制不足。英國政府與CRI亦強調，雖然網路保險可作為風險管理工具之一，但無法取代基本且持續的資安防護措施。 該指引適用範圍涵蓋科技、資訊服務、能源、公用事業、媒體與電信等多個產業，顯示供應鏈資安已成全球營運安全的共同課題。英國與新加坡呼籲企業及早建立制度化的供應鏈資安治理架構，以強化全球數位經濟的整體韌性，降低勒索軟體攻擊帶來的系統性風險。
聯邦巡迴上訴法院確認同為蘋果供應商的玉晶光並未侵害大立光的專利權2013年6月4日大立光在北加州聯邦地方法院起訴玉晶光，主張玉晶光生產的八款透鏡侵害其五件美國專利。就部分的產品玉晶光請求法院裁判無引誘侵權，北加州聯邦地方法院部分准許了玉晶光的請求，之後大立光就無引誘侵權部分上訴聯邦巡迴法院敗訴。 大立光未能主張直接侵權，因為玉晶光絕大部分的透鏡是銷售給蘋果在亞洲的供應鏈中的鏡頭模組廠，鏡頭模組廠再販售給亞洲的系統組裝廠，最後由系統組裝廠整機出售給蘋果，再由蘋果販賣給美國的消費者。這個過程中玉晶光並非唯一的透鏡供應商，大立光也是供應商之一甚至供應量大於玉晶光。 法院贊同並認為引誘侵權是行為人(本案中為蘋果)被引誘而有直接侵權的證據，但大立光在本案中無法證明玉晶光有引誘侵權責任，因玉晶光沒有在美國有直接製造、使用、銷售、許諾銷售或進口的行為，故不構成直接侵權，而玉晶光在本案中並不爭執侵害大立光的專利權，但主張並非是引誘侵權人。 大立光另提出的主張是蘋果的供應鏈是「隨機選擇」大立光或玉晶光的透鏡，因此推論蘋果在美國的產品採用玉晶光的比例，等於蘋果在全世界的產品採用玉晶光的比例，進而認定蘋果在美國有直接侵權。唯聯邦巡迴上訴法院認為大立光關於「隨機選擇」這個主張，沒有提出來自供應鏈的相關證據，所以沒辦法證明蘋果在美國的產品有使用玉晶光的透鏡。大立光可再上訴美國最高法院。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）