日本最高法院新判決裁定日立需支付前員工發明報酬一億六千萬餘日圓

  日本最高法院最近裁定,日立( Hitachi )必須支付一億六千三百萬日圓(約四千五百萬台幣)給取得三項光碟讀取技術發明專利的前工程師米澤成二( Seiji Yonezawa )。一九九六年退休的米澤,於一九七三到一九七七年間,將其開發出來的三項有關光碟讀取技術發明專利移轉給任職的日立公司,當時他僅獲日立支付二百三十萬日圓酬勞,米澤嫌酬勞太少而提起訴訟,要求日立支付二億八千萬日圓酬勞。


  東京地方法院於二○○二年作成的裁定,認定日立因該專利在日本國內所獲利益約兩億五千萬日圓,依米澤的貢獻度百分之十四計算,命令日立支付約三千五百萬日圓。但在日立上訴至東京高等法院的第二審,高院於二○○四年裁定,加上日立在英美等六個外國取得專利所獲利益約共十一億八千萬日圓,扣除已支付金額,日立應再支付約一億六千三百萬日圓酬勞給米澤。米澤原本訴請日立支付發明報酬兩億八千萬日圓,此案在最高法院駁回日立提起的上訴後判決定讞。


  根據日本特許法(專利法)規定,受雇人取得發明專利時,企業需支付相對報酬予發明人,不過對於報酬之合理性,受雇人及雇用人近年來迭有爭議並訴諸司法解決。雖然日本國會在
2004 5 28 通過專利法修正案,進一步使報酬之計算要件更加具體、明確化,日本專利局也隨後在 2004 11 月公布「新受雇人發明制度之程序個案研究」( The Case Studies of the Procedures under the New Employee Invention System ),以問答方式闡釋新修正之發明人報酬規定之意義與適用方法,並尋求一個較為合理的標準,提供受雇人與雇用人間訂定報酬金時之參考。


  然而,境外專利權是否應該列入報酬金之計算,新法則未規定,故此問題仍然存在,對此下級法院的判決不一,日本最高法院最近做出確定在海外取得的專利亦得支付相對報酬之裁決,這項司法裁定,勢必會影響到擁有國外專利的眾多日本企業。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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  英國國際貿易部(Department for International Trade, DIT)於2021年3月22日發布《出口軍用與軍民兩用技術定義與範圍之指南》(Exporting military or dual-use technology Guidance: definitions and scope),以協助使用者定義「技術」與「轉讓軍用或軍民兩用技術的法規範圍」。指南中說明,出口管制目的旨在防止出口技術及技轉可能導致開發或製造武器而危及國家安全,而非禁止合法貿易或知識傳播。任何管制技術的永久或暫時性出口或技轉(Technology transfer)均應取得出口許可證,包括展演、海外招標或投標、履約等行為。   首先在適用主體上,指南說明適用出口管制規範,為所有在英國國境內之人(不論國籍)和組織以及特定情況下的海外英國人,向外國人或海外地區為出口、技轉、或是使海外人員取得受管制技術之情況。   指南中所謂技術者,包含《英國戰略出口管制清單》(UK Strategic Export Control Lists)、《2008年出口管制命令》(The Export Control Order 2008)與歐盟理事會第428/2009號規則(Council Regulation No 428/2009)之內容。有些管制技術會以不同形式呈現,例如藍圖、計畫、模型、程式、指導手冊等,其呈現的形式亦屬管制範圍。此外,部分技術若與大規模破壞武器(Weapon of Mass Destruction, WMD)、武器貿易禁令(arms embargoes)以及未經授權的軍事出口有關者,亦可能屬於受管制之技術,因此定義上十分廣泛。因應科技和網路發展,出口和技轉亦會以不同方式呈現。指南中說明,技轉包含(1)以有形的物理文件或存載於媒體的方式技轉,例如隨身碟、硬碟、筆電或平板等;(2)以電子式等無形形式技轉,例如電子郵件傳送等。無論受管制技術之技轉是否加密,均需取得出口許可證。   針對前述定義之出口和技轉方式,指南中也例示技術移轉或出口的不同態樣,例如(1)電話會議及視訊會議;(2)電子郵件;(3)筆電、手機等可記憶之設備;(4)跨國公司內部傳送;(5)雲端儲存;(6)在國外下載使用管制技術;(7)員工在海外使用/存取內部網路;(8)第三方在海外使用/存取公司內部網路或雲端服務;(9)IT系統維護與測試。以上方式均應個別判斷是否需要申請出口許可證。此外,技術所有者應主導出口管制規範之法遵,故應了解客戶、供應商、分包商等第三方服務業者之詳細資訊,且於契約中明訂各方的出口管制責任及相關條款,並隨時確認接受者或第三方是否得自不同管道取得管制技術及相關訊息,並於可能出口和或技轉管制技術時,立即申請出口許可證。

日本推動數位出版產業之方式與觀察

日本推動數位出版產業之方式與觀察 科技法律研究所 法律研究員 尤騰毅 2014年12月31日 壹、前言   鄰國日本的出版產業,向來以質跟量著稱於世,不過於進入數位匯流時代後,其出版產業也遭遇同樣的問題,市場上電子書數量不足以至於無法帶動日本電子書閱讀的人口,另外,加上美商Amazon大舉進入日本市場,日本出版業界與政府都認知到若不採取措施,將使日本出版產業失去利基[1]。   本文擬就日本政府在2012年提出了三個主要的電子書產業振興政策,包括前述成立「數位出版機構」、以及「內容緊急電子化事業」(コンテンツ緊急電子化事業)、文化廳(文化庁)eBook計畫等進行分析,說明日本政府如何透過計畫政策在短期內增加市場上電子書的數量,以達到經濟規模,提振電子書產業,以便我國政府在未來制定數位出版產業相關政策時之參考。 貳、重點說明 一、紙本書籍數位化之推手:出版數位機構   2011年9月,由出版業者共同成立「株式會社出版數位機構準備會」(出版デジタル機構準備会),於同年4月,透過「產業革新機構」(Innovation Network Corporation of Japan, INCJ)以及日本大型之出版社、印刷公司等共同出資成立「株式會社出版數位機構」(株式会社出版デジタル機構,英文全稱為Digital Publishing Initiatives Japan Co., Ltd,下稱Pubridge),欲藉此一個機構來加速日本電子書產業的整合,並以擴大電子出版商務市場為目標,支援出版品數位化(儲存)、電子書店和電子書仲介等傳輸業務、圖書館窗口相關業務,期能透過整備電子書基礎建設,提供讀者更理想的讀書環境 。   出版數位機構之業務分為四大領域,包括電子書仲介事業、電子書製作、數位文獻系統、讀者平台等。其中,電子書仲介事業的服務名稱為「Pubridge (publish+bridge)」[2],其所提供的服務內容,即是所謂的書籍電子化之單一窗口服務(ワンストップ,英文為One-Stop Service),提供整合服務以降低傳統出版業界進入電子書市場的門檻。所謂的單一窗口服務,即由出版數位機構擔任產業鏈的核心整合角色,將上游端的出版社紙本書籍的數位化,並提供銷售的收益分配等,並且由其提供數位化後的電子書給予電子書店等通路。主要細部的服務包括:制作(協助電子化格式製作)、發行(代為協助發行)、行銷、管理(收益分配計算)等四個面相[3]。亦即出版數位機構的定位係要成為傳統出版社進入電子書市場的中介者或經紀人。其商業模式是由出版社對出版數位機構委託業務、再由該公司傳輸給電子書商店,由電子書商店銷售給讀者;金流則由電子書商店將收取的書籍費用以獲益分享方式(Revenue share)支付費用給出版數位機構,而出版數位機構也以獲益分享方式對出版社支付收益。 二、內容緊急電子化事業   「內容緊急電子化事業」(コンテンツ緊急電子化事業)[4],係指日本經濟產業省在2012年所規劃的一項書籍電子化計畫,預計在一年的期間內(2012年)將6萬冊書籍全數電子化。該計畫之成立背景與目的,係因2011年311東日本大地震後,對東北災區之經濟活動造成嚴重影響,經濟產業省希望透過日本中小出版社所持有與東北相關書籍的電子化,由政府負擔部份電子化費用的形式,在活化萌芽期電子書市場的同時,以促進東北地區資訊向外傳遞、提高該災區知識檢索頻率,並基於鼓勵災區創造新產業,以復興災區及振興日本國內經濟[5]。就本文的觀察,該計畫的另一個目的其實在短期內大量的增加電子書數量,亦可達到活絡電子書市場之效益。 三、日本文化廳eBooks計畫   「eBooks計畫」屬於實證測試性質,主要係從國立國會圖書的館藏數位文獻中選出資料,經過著作權處理手續,從製作電子書到傳送給使用者的實驗,以釐清數位文獻商用化的課題和有效對策,並將結果將提供民間業者和公家機關作為參考。   該實驗結果發現,電子書的總下載次數總計92,517次,以初次透過網路公開電子書而言,已是不錯的成果。根據對讀者調查發現(樣本數126位),使用者特徵上男女比例相當,年齡層20、30、40歲各約1/3,上班族占67%,過去使用過電子書占半數,使用過eBooks服務後近60%會想再次使用,有61%認為能讀到珍貴的資料是這項服務最大的優點,也有30%希望能夠增加文獻數量。而讀者也認為在下載(或購買)書籍時,「摘要」充實的程度是影響下載意願的重要判斷依據,eBooks計畫公開電子書時的詳細說明對提升下載數量也有相當助益。目前國立國會圖書館可透過線點閱的文獻數約45萬件,限館內閱讀的文獻約233萬件。未來公開數位文獻的計畫仍會持續,並實驗付費方式下載的可行性,期能讓稀有資料能更容易被需要者取得,同時該計畫也建議應將國會圖書館等公部門機關,對於其所典藏書籍之著作權處理方式做成指導手冊,以確認著作權處理的標準程序[6]。 參、事件評析   日本從2010年以來為了輔導其國內傳統出版業者進入數位出版領域,所採取相關具體政策措施,本文歸納出以下三點結論與建議,供政府擬定相關政策時參考: 一、數位出版產業之推動應整合各機關共同合作   日本的出版產業其主管機關為中央文化主管部門,即文部科學省的文化廳,不過由於數位出版領域所涉及的不僅僅是文化部門,更牽涉到經濟部門以及電信基礎建設的相關部門。因此日本政府在推動數位出版時,係透過每年的智財推進計畫[7](由直屬首相的智慧財產戰略本部所制定)規劃具體方向,並依據各省廳的業務職掌進行分工,從而各省廳分頭執行發展數位出版等的相關工作。我國出版產業與日本相同,係由文化部主管,然數位出版係分屬經濟部,在推動數位出版方向上,若無統一的戰略主軸,可能會落入多頭馬車或疊床架屋的情況,又出版產業為文創產業與數位內容之源頭,建議政府應將數位出版產業的規劃提至我國每年的智財綱領中,統籌規劃未來我國數位出版產業之方向,交由相關部門執行,以避免部門之間的重工或缺漏。 二、建議透過特定機構間接協助傳統出版業者   日本的出版產業型態以中小型出版社為多,其數位出版程度與網路通路等等,皆不如大型連鎖書,惟透過「出版數位機構」的成立,整合並協助中小型出版業者,可使其更快速的進入電子書市場。我國出版產業與日本近似,以中小型出版社為多,在數位出版程度與網路通路上面臨同樣的困境。除此之外,中小型出版社有許多書籍在著作權也需要專業的法律團隊協助釐清(尤其是授權部分),建議政府可借鏡日本模式,成立特定機構或委由民間具有法律授權與資訊經驗的團隊,協助中小型出版社將既有的紙本書籍數位化,並輔導流通,跨出建立正體中文電子書市場的第一步。我國產業發展主管機關除了著重數位出版的技術層面與硬體設備外,亦可透過部分政策工作,協助傳統紙本書籍,轉成電子版,以建立電子書市場的經濟規模,已達成以軟帶硬、以硬帶軟的正向循環。 三、短期內應儘速增加電子書數量以活絡市場   由於2011年日本東北大地震,為協助民眾可以便利取的東北相關的書籍資料,經濟產業省透過「內容緊急電子化事業」計畫,在一年內完成的8萬本的數位化作業,在短時間內為日本電子書市場注入大筆的品項,除了幫助災區重建外,同時也在極短的時間內擴大日本電子書市場的經濟規模。我國電子書市場尚未成熟,很大的原因係在於傳統紙本電子化的程度不高,造成市場上的電子書數量不足。儘管「內容緊急電子化事業」主要是在協助災區資料數位化,不過其帶動的是短時間內日本電子書的數量,就短期內增加電子書數量的措施與方法,我國不妨可參考之。建議政府可以從透過計畫短期內將政府出版品或政府所擁有的著作權之作品,進行數位化作業,再將其釋放電子書市場,以提高其規模。 [1] 永田豊志,〈「電子書籍の衝撃」の衝撃――出版社の生きる道を「強み」「弱み」「機会」「脅威」で分析してみる〉,Business Media 誠,http://bizmakoto.jp/bizid/articles/1006/07/news023.html(最後瀏覽日:2013/10/20)。 [2] 該公司對外服務的名稱為「pubridge(パブリッジ)」,為pulish與bridge的複合語,參照:〈会社概要〉,株式会社出版デジタル機構,http://www.pubridge.jp/about/(最後瀏覽日:2013/09/17)。 [3] 〈電子書籍取次事業〉,株式会社出版デジタル機構,http://www.pubridge.jp/agency/(最後瀏覽日:2013/10/17)。 [4] 緊デジ:コンテンツ緊急電子化事業特設サイト,http://www.kindigi.jp(最後瀏覽日:2013/05/09)。 [5] 〈緊デジとは〉,緊デジ:コンテンツ緊急電子化事業特設サイト,http://www.kindigi.jp/about/,(最後瀏覽日:2013/05/09)。 [6] 株式会社野村総合研究所,〈電子書籍の流通と利用の円滑化に関する実証実験報告書〉,頁85(2013),http://www.bunka.go.jp/chosakuken/jikken/pdf/h24_hokokusyo.pdf(最後瀏覽日:2013/09/14)。 [7] 根據日本內閣府的網站,目前最新的智財推進計畫已經於2013年6月出爐,相關內容可參考:知的財産戦略本部,〈知的財産推進計画2013〉http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku2013.pdf(最後瀏覽日:2013/09/14)

歐盟知識產權報告顯示智慧財產權對於企業經濟績效具有正相關

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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)

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