隨著英國國家健康服務(National Health Service, NHS)的改革,英國於去(2012)年3月27日通過衛生和社會照護法(The Health and Social Care Act 2012)。當中一項主要的變革即是成立衛生與社會照護資訊中心(The Health and Social Care Information Centre, HSCIC)作為醫療健康資料的專責機構。而這樣的變革,也影響過去病歷資料的蒐集、分享和分析方式。依據衛生和社會照護法的規定,HSCIC若受到衛生部長(Secretary of State for Health)指示、或來自照護品質委員會(Care Quality Commission, CQC)、英國國家健康與臨床卓越研究院(National Institute for Health and Clinical Excellence, NICE)、醫院監管機構Monitor的命令要求時,在這類特定情況之下,可以無需尋求病患同意,而從家庭醫師(GP Practice)處獲得病患的個人機密資料(Personal Confidential Data, PCD)。
今(2013)年3月獲NHS授權, 由HSCIC於6月開始執行的care.data服務,即是依據前述立法所擬定之方案。care.data藉由定期蒐集醫療照護過程中的相關資料,對病患於國內所為的各項健康和社會照護資訊(例如病患的住院、門診、意外事故和緊急救護記錄)進行具延續性之連結。以提供即時、正確的NHS治療和照護資訊給民眾、門診醫師和相關部門之官員,進而達到care.data所設定的六項目標,支援病患進行治療的選擇、加強顧客服務、促進資訊透明性、優化成果產出、增加問責性,並驅動經濟成長。
然而,由於care.data是以英國民眾就醫行為中,屬於基礎醫療的家庭醫師(General Practitioner, GP)系統為基礎,所提取的資料包括家族歷史、接種疫苗、醫師診斷、轉診記錄、生理指標,以及所有NHS處方。其次,care.data在進行初級和次級資料連結時,將會透過NHS號碼、生日、性別和郵遞區號,這四項可識別資料的比對。因此雖然care.data在涉及敏感性資料時會加以排除,但此項服務仍引起社會上相當大的爭議。包括部分醫師、隱私專家和的社會團體皆提出質疑,質疑care.data是否有充分告知病人、HSCIC所宣稱的匿名性是否足夠、此項服務對醫病關係的衝擊、該服務所宣稱的資料分享退出機制(opt-out)並未妥善等。
care.data是NHS所推出的創新資料現代化服務,但同時也涉及病患隱私權保護之議題。反觀我國近來所推動的醫療健康資訊加值再利用政策,英國的案例值得我們持續觀察其發展。
美國德州第一上訴法院於2023年8月的一項裁決強調了以下重點—即便企業的智慧財產權戰略是圍繞在專利申請而建立的,仍應證明其有在專利公開前採取到位的營業秘密保護政策。 在FMC Technologies, Inc. v. Richard Murphy and Dril-Quip, Inc.一案中,FMC是一家石油與天然氣公司,而Murphy是其前首席工程師,可接觸FMC公司重要研發技術。兩者的關係於2018年惡化,同年12月FMC公司提出了ITW系統(orientation-free subsea tree system)的專利申請,Murphy則於隔年5月收到Dril-Quip公司的錄用通知。離職時Murphy有簽署一份協議,承認其有義務為FMC公司持有的專屬資訊保密,並已將所有與工作相關的資訊歸還。 Murphy於Dril-Quip公司被任命負責開發與ITW系統幾乎相同的競爭產品。2020年5月,Dril-Quip公司於海上技術會議發布其下一代海底採油系統(VXTe Subsea Tree)的相關內容,並宣布將商業化生產。據此,FMC公司控訴Murphy使用其花費了多年時間和數百萬美元開發的營業秘密資訊。Dril-Quip公司則辯稱FMC公司所謂的營業秘密可輕易透過一般管道查明,且其未採取合理的努力來防止營業秘密外洩。 在判斷FMC公司是否有採取合理保密措施時,德州第一上訴法院針對其於專利尚未公開及等待核准審定期間是否有採取合理的努力進行審查,並發現下列情形: 1. FMC公司並未根據有存取該機密資訊需求的人設定權限,反而將其工程資料庫開放給所有公司內部的工程師,讓他們都可以遠端存取相關資料。 2. FMC公司並未禁止員工將公司的機密文件複製到外部伺服器上。 據此,德州第一上訴法院認定FMC公司於專利公開前未妥善保護其營業秘密,並認為被告Murphy未不當使用其營業秘密。最終,德州第一上訴法院判被告Murphy勝訴。 由上述裁決可以發現,企業在專利公開前仍應採取營業秘密保護政策,包括:(1)對機密資訊存取的權限控管、(2)規範對機密資訊的使用程序、規定等,以避免在訴訟中失利。關於前述之管理措施,可以參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》,以了解如何降低自身營業秘密外洩之風險,並提升競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。
歐盟創業教育政策推動對我國創業人才培育之啟示