跨平台應用程式的開發探討-以資料流動因應措施為中心

刊登期別
第25卷,第8期,2013年08月
 

※ 跨平台應用程式的開發探討-以資料流動因應措施為中心, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6327&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/07)
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何謂專利適格(Patent Eligibility)的兩階段標準(Two-Step Test)?

  「專利適格」(Patent Subject Matter Eligibility)用淺白的文字解釋,就是成取得專利的基礎門檻、資格。專利適格的司法排除事項(Judicial Exception)為:「自然法則、自然現象、抽象概念」。而「兩階段標準」的導入,是給司法排除事項「敗部復活」的機會。   可取得專利適格的標的於35 U.S.C. §101有明文:「任何人發明或發現新穎而有用之程序(Process)、機器(Machine)、製品(Manufacture)或物之組合(Composition of Matter),或其新穎而有用之改良,皆得依據本法所定規定及要件就其取得專利權利。」但符合§101的敘述,不必然具專利適格。最高法院表示:「自然法則、自然現象、抽象概念是科學與科技成品的基礎,不可被獨佔。」然而,隨愈來愈多的發明與發現推出、電腦文明的發展,司法排除事項亦受挑戰,在 Mayo v. Prometheus,最高法院首次針對自然法則和自然現象提出「兩階段標準」。基此,美國專利與商標局(USPTO)2012年發表專利審查綱要。後續,Alice v. CLS Bank中,引「兩階段標準」將兩階段標準應用在「電腦應用過程、電腦系統、減免交割風險的電腦可讀媒介」的抽象概念。USPTO也將「兩階段標準」編入專利審查手冊(Manual of Patent Examining Procedure)。 USPTO專利審查手冊公布的「兩階段標準」: 第1步:四種可取得專利適格的標的(35 U.S.C. §101)   程序、機器、製品、物之組合。 第2A步:司法排除事項   假設不是「自然法則、自然現象、抽象概念」三種司法排除事項,則具專利適格;若是司法排除事項,則進入第2B步。 第2B步:是否「更具意義」(Significantly More)?   這一個步驟是「敗部復活」。如果該發明存在「發明概念」(Inventive Concept),則符合「更具意義」,可取得專利適格;反之,則無專利適格。

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  美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。   2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。   根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。

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