為降低美國人民在醫療保險費用的支出,同時加強管理現有的保險產業,同時提供美國人民一更易負擔的醫療保險制度,美國總統歐巴馬自上任以來遂特別加強推動美國健康保險制度,與相關現有醫療保險制度的建置與改革,並於2010年3月23日通過「病患保護與平價醫療法案」(The Patient Protection and Affordable Care Act,本法暱稱Obamacare),並計劃於今(2013)年10月正式啟動上路。
為集中且便利相關機構快速讀取單一個人之相關資訊,Obamacare計畫透過聯邦數據服務樞紐(The Federal Data Services Hub)的建置,彙整目前美國各單一政府單位所保有之全民個人資料,該類資料涵蓋個人醫療、教育、和財務等相關資訊,提供各州政府單位機關有需求時得以讀取。然而,儘管該服務樞紐的用意係為提供更完整的個人資料,然而其卻也因其本身具集中單一個人資料於一身的特性而受到各界的質疑。反對人士認為,由於該服務樞紐彙整龐大單一個人資料,因此若其未建立完善資訊安全機制,而遭受到不肖駭客入侵竊取個人資料的話,所造成的後果將影響甚遠,再加上未來將管理服務樞紐的美國衛生及公共服務部(The Department of Health and Human Services, HHS),遲遲未能讓外界信服其已建立充分的資訊安全保全系統來保障全美國人民的個人資料,因此反對人士對於該服務樞紐對於個人資料安全與隱私的保全能力感到堪慮。
根據美國隱私法(Privacy Act of 1974),美國政府需提供適當的隱私保全機制來保障美國人民的個人資料,同時,美國聯邦資訊安全管理法(Federal Information Security Management Act of 2002)亦要求美國政府需確保美國人民的個人資料不被濫用,故在該二法案的明文要求下,歐巴馬政府於推行Obamacare之際,相關資訊安全保全系統機制仍須符合標準始得合法運作。Obamacare上路在即,歐巴馬政府與相關部會該如何解決個人資料保護問題,其後續發展實值得觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
隨著加密資產與區塊鏈技術的迅速發展,美國國會眾議院於2025年5月5日提出《數位資產市場結構法案討論稿》(Digital Asset Market Structure Discussion Draft),旨在制定新法並同時修改多部美國聯邦金融法規,以建立數位資產的清晰監管框架,期促進美國數位資產市場創新、投資人保障與維護市場公平,其討論重點如下: 1. 數位資產定義與監管職權劃分:於證券法(Securities Act)與商品交易法(Commodity Exchange Act)新增大量關於數位資產的定義,並明確劃分證券交易委員會(Securities and Exchange Commission, SEC)與商品期貨交易委員會(Commodity Futures Trading Commission, CFTC)的監管界線。 2. 去中心化金融(Decentralized Finance, DeFi)、穩定幣與成熟區塊鏈系統的豁免機制:成熟區塊鏈系統、受核准的支付型穩定幣(Permitted Payment Stablecoins)與特定DeFi活動(如:驗證交易、提供用戶介面等)得排除法令適用,為區塊鏈項目提供更彈性的監管途徑。 3. 市場參與者註冊要求:規定數位商品交易所、經紀商、交易商之市場參與者,應向CFTC註冊之相關要求,遵循包含資本規範、客戶資金隔離、交易監控、報告義務等原則,以提升市場透明度和投資者保護。 4. 數位資產領域研究:要求SEC與CFTC應設立金融創新辦公室(Offices of Financial Innovation) 和創新實驗室(LabCFTC),進行多項關於數位資產領域的研究,包含DeFi、金融市場基礎設施之改善等,以提供監管機構新興技術資訊。
歐盟公布行動健康(mHealth)公共諮詢報告歐盟在2014針對行動健康(mHealth)綠皮書進行公共諮詢,要求相關之人針對mHealth發展的十一個議題提出意見。進行的時間從2014年4月10日至7月10日,歐盟在2015年1月12日公布諮詢結果,總計有211位參與者回覆,其中71%由組織機構回覆,29%則為個人意見回覆。 在諮詢報告中所提列之十一項議題包含:1. 健康資料的安全性、2. 巨量資料、3. 於目前歐盟法規下的適用情況、4. 病人安全性與資訊透明化、5. mHealth在醫療照護系統的定位以及平等使用、6. 互通性、7. 補助機制、8. 責任歸屬、9. 研究與發展、10.國際合作、11. mHealth市場發展性等。 針對上述議題,諮詢報告提出幾項認為未來發展mHealth時面臨之問題以及應該如何因應。包含: 1. 多數認為應建立隱私安全保護工具,包括資料加密以及驗證機制。逾半數的人認為應該執行資料保護,將法規適用於mHealth相關器材。2. 近半數的人要求病人安全以及資料的透明性,因此,應可建立制度使這些mHealth APP經品質認證通過後上市。3. 對於mHealth的業者而言,認為需要有清楚的法規架構、互通性以及共通的品質標準建立,才能有助於產業的發展。4.透過立法、自律機制以及指導原則的建立,使mHealth APP所衍生之問題能有規範可供解決。5. 部分認為mHealth的成本效益需要有更多的數據證據分析來評估。例如,在美歐國家曾進行一項測試,mHealth可以減少50-60%肺部慢性疾病病人住院以及再次入院的比例。此外,mHealth亦可減少25%老人照護的成本支出。6. 歐盟以及各個國家應該確認mHealth的互通性,基於持續性的照護以及研究目的,能有共通可相互使用的電子醫療紀錄。7. 其次則是應該促使開放標準,並有醫療專家以及使用者積極參與使mHealth能完備進行。 在歐盟此的mHealth公共諮詢報告中,已提出未來可能面臨的問題,歐盟嘗試以既有之指令規範檢視mHealth衍生之問題是否能夠加以因應解決,其主要目的仍在於讓消費者能安全使用,同時亦希望能促進產業開發與進步,其後續發展值得觀察,同時亦可提供相關業者開發時之參考。
德國電信服務法下訊息儲存服務提供者之法律責任 歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」