隨著行動通訊需求的提升,各國對無線頻譜資源需求若渴,除了極力釋出更多頻譜資源外,也針對既有頻譜的使用效率加以提升,以滿足頻譜的需求,無線廣播電視為了維護收訊品質,在各頻道之間保留相當大的空白區域,以避免訊號干擾;另一方面,無線廣播電視訊號在人口較少或是有線電視較發達的區域,訊號覆蓋的要求較低,產生許多無訊號的地帶,形成頻譜閒置的狀況。因此目前許多國家將提升頻譜效率的政策,運用在無線廣播電視所使用的頻段上,透過活用上述處於閒置的頻譜資源,滿足更多的無線通訊需求。
目前動態頻譜接取技術就是這樣的一個創新,允許隨機的、免執照使用閒置頻譜,以提高頻譜效率。目前最主流的運用場域在無線廣播電視的頻道上,如前所述,這些頻譜的空白保留區域或是閒置未用的狀況,稱為電視閒置頻譜(TV White Space,TVWS)。TVWS可用以替代類似Wi-Fi功能的無線寬頻通訊,但能夠以更低的功耗與成本加以部署,並擁有更大的涵蓋範圍。TVWS技術亦可以無線連接多種智慧型的終端設備,並具有良好的成本效益,提供更多創新的應用和服務。
新加坡資通訊發展管理局(The Infocomm Development Authority of Singapore,IDA)在2011年起結合相關業者開始進行概念實證運行,目的在驗證新加坡是否具有成功使用TVWS技術的可行性,並於2012年宣布成功。隨後,在IDA的支持下,集合資通訊業者成立「新加坡閒置頻譜先導團隊(Singapore White Space Pilot Group,SWSPG)」的產業協會,在新加坡各地展開了一系列的TVWS先導計畫。
這些先導計畫包括新加坡國立大學的智慧能源控制與智慧電表、新加坡島嶼鄉村俱樂部的寬頻服務、樟宜機場與港口周邊地區提供公共的Wi-Fi熱點。這些先導計畫的作用也在於探詢TVWS技術如何補強既有的寬頻基礎設施,克服新加坡天然環境的限制,提供更多創新的消費和商業應用。這些先導計畫也展現出TVWS可以運用提供良好的多元化的商業服務,深受參與先導計畫的使用者肯定。總體而言,這些先導計畫證明TVWS技術可為新加坡的無線服務提供更多可用頻譜,從而提升了頻譜使用的整體效率。
在這些先導計畫的成功基礎上,IDA認為為了促進TVWS的更大發展,應該展開TVWS設備與使用的的準則定義與確定管制上的的需求,一方面保護既有服務,一方面則必須避免各頻段可能產生的頻率干擾。IDA於2013年6月公布關於TVWS管制架構的公眾諮詢,藉以深入了解產業的需求,制訂完善的管制架構,確保TVWS的發展符合國際趨勢、新加坡的地理條件與市場環境的需求。IDA並希望能於2014年公布TVWS相關設備與服務的準則及管制架構。
當蘋果公司一宣佈新的產品iPhone將上市,思科系統公司即在星期三(2007年1月10日)控告蘋果侵害iPhone商標權。思科在7年前就已經註冊iPhone的商標,蘋果好幾次企圖向思科表明想要取得iPhone的商標權,但都被思科拒絕。思科資深副總裁馬克‧賈伯斯表示,「蘋果公司的新產品十分具有吸引力,但是他們不應該未經過思科允許,就使用iPhonee商標。」此次提出控告不但保護思科的iPhone商標免於被蘋果使用,且預防公司可能有的損害。 蘋果公司發言人娜塔莉‧凱瑞絲說,我們認為思科的控告十分無聊,而且早已有很多家公司使用iPhone的商標在寬頻電話上,蘋果是第一個將iPhone商標用在手機的公司,我們相信思科宣稱擁有iPhone商標權不足以來對抗蘋果,我們相當有信心能戰勝這場戰。 波士頓律師事務所Bromberg & Sunstein創設者布魯斯‧桑斯坦表示,思科為iPhone商標註冊權人,在法律上具有優勢,蘋果唯一可選擇的抗辯,就是宣稱i系列的商標名稱,例如iPod, iTunes和 iMac,早已造成消費者的混淆,消費者已經無法辨別iPhone是由誰所製造的。桑斯坦進一步說明,蘋果雖宣稱他們在澳洲擁有iPhone商標權,但商標權為屬地主義,因此此項宣稱對於在美國已擁有iPhone商標權的思科並無太大的影響。
歐盟發布《個資侵害通知範例指引》說明個資侵害案例解析以利個資事故因應歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2021年1月18日發布《個資侵害通知範例指引》(Guidelines 01/2021 on Examples regarding Data Breach Notification)草案,並進行為期六週之公眾諮詢。該指引針對2017年10月所發布之《個資侵害通知指引》(Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679)透過案例分析進行補充說明,對於資料控制者如何識別侵害類別以及評估風險提出更詳細的實務建議,協助資料控制者處理資料外洩及風險評估考量因素之認定。 個資侵害係指違反安全性規定而導致傳輸、儲存或以其他方式處理之個資,遭意外或非法破壞、遺失、變更、未獲授權之揭露或近用之情形,由於個資事故將對資料主體可能造成重大不利影響,該指引首先要求資料控制者進行侵害類別之辨識,依據2017年指引將個資侵害分為機密性侵害(confidentiality breach)、完整性侵害(integrity breach)以及可用性侵害(availability breach)。而資料控制者最重要的義務在於主動識別系統漏洞,評估侵害對資料主體權利所產生之風險,制定適當計畫及程序採取適當因應措施,確定侵害事件之問題根因及安全漏洞,加強員工認知培訓及制定操作手冊,並確實記錄各項侵害行為,以提升個資事故因應效率及降低時間延誤。 此外,該指引彙整自GDPR實施以來個資侵害通知具體案例,分為勒索軟體攻擊、資料外洩攻擊、內部人為風險、硬體設備或紙本檔案失竊、誤發郵件以及電子郵件內容外洩,共六大主題十八件案例,針對不同程度風險提供最典型的正確及錯誤作法,並提出資料控制者有關預防潛在攻擊及減輕影響之措施建議。
英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub),為數位時代增添授權管道英國智慧局於今 (2013) 年3月底時宣布投入15萬英鎊(約683萬元台幣)啟動一項名為「數位著作授權平台」(Copyright Hub)的建置計畫,並於今年7月正式上線,提供權利人、利用人、以及市場等關於著作權的授權相關事宜。 根據該平台籌設小組所提出的營運方針 ,初步觀察該平台的定位與功能可歸納出三項特點: 一、平台定位為連結利用端與權利端之入口門戶(Portal) 該匯集平台的定位為連結(connect)利用端與權利端的入口門戶,屬於一種著作權資訊匯集中心;只要涉及與著作權相關的內容作品,都可以加入此平台,不限於數位形式的內容作品,該平台並非要取代現有的市場機制,而係在促進現有的集體管理團體、作品登錄單位(Registry)以及跨領域之間有關著作權之交流。 二、平台的主要功能在於媒合權利端與利用端 平台主要提供的服務內容為協助利用端找尋合適的內容以及權利資訊,降低其在海量的數位世界裡搜尋的成本。即平台作為第三方的媒合者,協助兩端進行相關授權事務,利用人可透過該平台向權利人提出授權申請,或是由權利人向不特定或潛在的利用者提出授權的邀約。另外,透過平台的資訊彙整機制,也可降低授權的爭議,例如專屬授權的重疊,以及授權範圍的疑義等等。 三、平台透過數位權利管理資訊系統搭配管理碼達成目的 目前數位作品(Copyright Management System)已蔚為趨勢,因此該平台希望藉由多媒體識別網絡(Multimedia Identifier Network),在每一個數位作品加入一個管理碼,用以管理作品的權利資訊(包括授權內容等訊息)。此外,平台未來也會建立識別不同國際標準碼的機制,讓使用不同國際標準碼之作品在此平台上都能夠互相轉換或辨識。 目前數位著作授權平台(2013年七月初)已經成立,不難發現英國政府的企圖心,欲透過此一平台媒介進一步將英國的音樂、圖像、影音透網絡推廣到世界。從文化層面來說,係希冀透過該媒介再傳遞或散布英倫三島的文化,進而透過間接或直接產生經濟上的價值反饋。我國向來蓬勃發展的音樂產業、出版產業、以及近來興起的影音產業,在華語世界或是亞洲等,競爭力不亞於其他國家,甚至近來流行文化已經深入擴散到鄰近國家當中,我們如何透過科技媒介整合文創產業,進而增加經濟上的產值,英國政府的此種思維脈絡足堪借鏡。
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)