美國食品藥物管理局(U.S. Food and drug administration, FDA)於2024年1月31日發布《品質管理系統法規最終規則》(Quality Management System Regulation(QMSR)Final Rule),主要內容為修改美國聯邦法規(Code of Federal Regulations, CFR)第21章第820條,品質系統規範(Quality System Regulation, QSR)中現行優良製造規範(Current Good Manufacturing Practice, cGMP, CGMP)內容,以降低美國國內法規與國際醫療器材品質管理系統標準ISO 13485的差異,達到減輕醫材製造商、進口商的監管負擔之效。 與美國QSR相比,ISO 13485對「風險」與「透明度」規範的要求更加嚴格,故此最終規則主要將QSR中風險管理與透明度的規範依照ISO 13485進行補足。並增修QSR中未出現於ISO 13485中或即將取代ISO 13485中同義的名詞或術語的定義,用以降低原先QSR與ISO 13485的差異。同時增設對記錄保存、標籤和資訊可追溯性要求等FDA認為ISO 13485未涵蓋完全的額外規定,用以完善整體規則完整性。 該最終規則預計於2026年2月2日正式實施。FDA預估此次修訂會有效降低醫材製造、進口商的潛在金錢與時間成本,FDA提供近3年的緩衝期,即希望相關工作人員與醫材製造商能熟悉並遵循新的QMSR。未來FDA會追蹤並評估是否應將ISO13485的變更納入QMSR中,以促進醫材監管的一致性,並為病人及時推出安全、有效且高品質的醫材。
蘋果與亞馬遜商標侵權談判破裂亞馬遜公司(Amazon)將其Android Apps商店命名為「Appstore」後,遭蘋果公司(Apple Inc.)以「Appstore」為其所擁有的商標,控告亞馬遜公司(Amazon)侵害其商標權並違反不公平競爭法。而亞馬遜公司(Amazon)則以「Appstore」為一個「通用名稱」加以反駁。亞馬遜公司(Amazon)認為,「Appstore」這個詞已經成為一個「通用名稱」,它代表著一個應用程式的資料庫之意,而沒有專門代表著蘋果公司(Apple Inc.)的意義。雙方歷經兩年訴訟後,根據加州聯邦法院資料,兩家公司的代表,於今年(2013)5月初與6月中曾兩度進行和解談判,但截至目前為止,雙方並未達成和解協議。 根據美國專利商標局(USPTO)商標申請紀錄,蘋果公司(Apple Inc.)以「Appstore」於2008年3月6日向美國專利商標局(USPTO)提出在第35類(提供通過電腦軟體為特色的零售店鋪服務、在移動數位電子設備及其他消費類電子產品上使用的電腦軟體為特色之零售商店服務等)、第38類(全球電腦網路、無線網路和電子通信網路及資訊傳輸、維護等)、第42類(提供臨時使用非可下載電腦軟體進行計畫,組織和訪問視訊,多媒體內容的電腦軟體程式等服務等)的商標申請案,其中並提出已於2008年7月10日使用之相關主張,惟本件商標申請案尚未獲得最終核准。而包括微軟等其他公司,都向美國專利商標局(USPTO)提出駁回該商標之請求,以阻止蘋果公司(Apple Inc.)的申請,以確保不會因為蘋果公司(Apple Inc.)之商標註冊而影響自身使用該名稱之權利。 但因本件經過兩輪談判,蘋果公司(Apple Inc.)與亞馬遜公司(Amazon)仍未就侵權爭議達成和解。故雙方間的商標爭議很可能最終須於法庭內解決。目前審判時間已被定於今年8月。「Appstore」將被認為屬於蘋果公司的專屬商標,亦或屬於公眾皆可使用的通用名稱,結果值得拭目以待。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)
美國交通部發布國家道路安全戰略,建立五大核心目標期待實現道路零死亡願景美國交通部(U.S. Department of Transportation)於2022年1月27日發布「國家道路安全戰略」(National Roadway Safety Strategy, NRSS),向道路零死亡的長期目標邁出第一步。NRSS採取「安全系統方法」(Safe System approach)作為解決道路安全問題的指導性框架,其內容涵蓋行為干預(behavioral interventions)、道路應對措施(roadway countermeasures)、法律與政策之執行、車輛安全特性與性能,及緊急醫療照護等層面。不同於傳統安全方法,安全系統方法承認人為錯誤與人性脆弱的事實,基於道路死亡應可預防之原則,利用可提前準備的主動工具(Proactive Tools)預先識別並解決交通系統中的問題,並且建立一套能有效解決或降低風險的備援系統(redundant system),以確保某一環節發生故障時,其餘部份仍可正常運作。 NRSS將以五大核心目標為主軸,規劃全面性的安全措施,以實現道路零死亡願景。上述五大核心目標包括: (1)更安全的人們(safer people):鼓勵用路人採取安全、負責之行為,避免酒駕或毒駕等危險行為。 (2)更安全的道路(safer roads):設計可減少人為錯誤之道路環境,提高脆弱用路人安全移動之可能性。 (3)更安全的車輛(safer vehicles):透過改進既有技術與設備,並擴大對有效防止碰撞及使影響最小化的車輛技術與功能之使用,提高車輛安全性並降低碰撞頻率,例如:透過先進駕駛輔助系統(Advanced Driver. Assistance Systems, ADAS)預防或減輕碰撞的影響;或是利用偏離車道警示系統對車輛進行監控與紀錄,如檢測到車輛偏離車道,則立即向駕駛發出警報。此外應建立公共資訊資料庫,以便提供資訊幫助車輛安全行駛。 (4)更安全的速度(safer speeds):透過結合環境的道路設計、教育與推廣活動,以及活用自動測速器、依路段環境進行速限等方式,有效控制車輛行駛速度。 (5)事故後照護(post-crash care):透過完善緊急醫療照護提高事故存活率,並落實交通事故管理,避免事故再次發生。