英國實行個人健康和社會照護資訊連結服務（care.data）
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。
- Data and information, NHS England
- Care.data – modern data service for the NHS, NHS England
- Rebecca Todd, Care.data extract needs explanation, EHEALTH INSIDER, Feb. 20, 2013
- Rebecca Todd, Care.data IG reconsidered, EHEALTH INSIDER, Mar. 27, 2013
- Rebecca Todd, Care.data approved, EHEALTH INSIDER, Apr. 10, 2013
- Rebecca Todd, Care.data implemented this month, EHEALTH INSIDER, June 3, 2013
- Rebecca Todd, GP group does care.data campaign, EHEALTH INSIDER, Agu 2, 2013
國際藥品採購機制（UNITAID）為協助開發中國家取得價格可負擔的人類免疫缺陷病毒（Human Immunodeficiency Virus，HIV）及愛滋病（Acquired Immuno-deficiency Syndrome，AIDS）用藥，2009年12月時即宣布成立「藥品專利聯盟基金會」（Medicines Patent Pool Foundation，MPPF），提供5年約442萬美元作為促進各大藥廠投入專利於所組之藥品專利聯盟（Medicines Patent Pool，MPP）之經費。去（2010）年7月，MPPF在瑞士登記成立後，立即展開與藥廠協議將其專利授權給MPP，以及同意MPP再授權給其他藥廠生產製造相關藥品之行動。 經過近1年努力，今（2011）年7月，MPPF終於與第一家美國藥廠Gilead Sciences達成授權協議，將旗下的Tenofovir（此為B型肝炎治療用藥）、Emtricitabine、Cobicistat、Elvitegravir及前述藥品固定劑量之單一藥丸產品Quad，授權給MPP再利用。接下來，MPP預計還要繼續向Abbott Laboratories、Boehringer-Ingelheim、Bristol-Myers Squibb、Merck & Co、Roche、Tibotec / Johnson & Johnson及Viiv Healthcare等藥廠爭取授權。 根據Gilead藥廠授權協議，MPP得以無償、非專屬、不可轉讓方式製造、使用、邀約販賣及販賣前述藥品，並將之再授權給印度學名藥廠；合法的被再授權人（Sublicensee）得出口及販賣其藥品，並支付3-5％權利金，但被再授權人若是為12歲以下兒童病患開發液體狀、可分散之兒科醫學劑型配方時，則可例外無須支付權利金。雖然Gilead藥廠之授權協議在內容上仍有諸多值得檢討之處，例如只限授權給印度學名藥廠、提供臨床試驗階段之Cobicistat、Elvitegravir及 the Quad藥品，雖確實可使開發中國家最快速度享受到最新的有效藥，但不免會引起是否涉及開發中國家新藥人體試驗之揣測。但無論如何，MPP成功獲得Gilead藥廠之授權，除打破外界先前對於MPP能否實際說服商業藥廠為公益目的加入之質疑，藉由雙方所訂之對象、範圍、權利金與例外等授權條件，更能明確看出MPP日後實際運作將採之方式。
馬來西亞通過修正《個人資料保護法》馬來西亞個人資料保護委員會（Personal Data Protection commissioner，下稱個資保護委員會）於2023年度收受與個人資料（下稱個資）濫用、外洩相關申訴案件數量達779件，成長數量令人憂心。為確保對於個資保護規範能與國際標準發展同步，並加強個資遭洩漏時即時採取應變措施等相關政策，以解決前述憂心狀況，數位部（Ministry of Digital）於2024年7月10日提出《個人資料保護法》（Personal Data Protection Act 2010, PDPA）修正案，並於同年7月16日經下議院（Dewan Rakyat，馬來語直譯）表決通過。 本次PDPA修正重點包含： 1.設立個資保護官（data protection officer, DPO）制度：強制要求蒐集、處理、利用個資之資料控管者（data controller），及受資料控管者委託而實質處理個資之資料處理者（data processor），均需指派個資保護官。 2.擴張對於敏感性個資（sensitive personal data）定義：與個人身體、生理或行為特徵相關之技術處理所生個資（即生物辨識資料），皆屬之。 3.制訂個資外洩通報制度：強制要求發生個資外洩時須通報個資保護委員會，以及可能受到任何重大損害之個資當事人，惟對於「重大損害」尚未有明確定義。 4.導入資料可攜性：在遵守技術可行性（technical feasibility）與資料格式相容性（data format compatibility）之情境下，允許資料控管者之間在當事人要求下進行資料傳輸。 5.資料處理者的合規遵循義務：舊法僅要求資料控管者須遵守PDPA所規定的安全原則（security principle）；新法則擴及要求資料處理者亦有安全原則之合規遵循義務。 6.提高罰則：舊法對於違反個資保護原則者，最高僅得處300,000馬幣和/或2年監禁；新法提高罰則最高得處1,000,000馬幣和/或最高3年監禁。 7.跨境傳輸規範修正：原則允許資料控管者將個資傳輸至馬來西亞以外，惟應採取適當措施確認及確保資料接收方保護個資之水準與馬來西亞個資法程度相當；並將跨境白名單制度調整為黑名單制度，不得傳輸至政府公布黑名單所列地區。 馬來西亞數位部本次修正PDPA，彰顯該國政府對個資保護之重視，惟關於任命個資保護官資格要求、個資外洩通報重大程度標準等細部規範，則仍須待修正案通過後，經個資保護委員會發布相關指引再行釐清。
從管理模式談智慧財產管理的重要性 英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。