歐洲藥物管理局「臨床試驗資料公開與近用政策」(草案)之定案日期將延後
歐洲藥物管理局（European Medicine Agency，EMA）於今年六月下旬起至九月底止，開放接受公眾針對該局所擬「臨床試驗資料公開與近用政策」草案（draft policy on publication and access to clinical-trial data）提出回饋意見。所有公眾建言都將由EMA加以檢視，並將成為上述政策草案正式定案前之參考。原本EMA預計在2013年年底即對上述政策草案拍版定案，然而，由於歐洲藥物管理局收到超過一千則來自四面八方、不同立場之公眾回饋意見，為求妥適、深入檢視、分析這些意見，EMA原訂之定案時程將被迫遞延。新的定案時間表最慢將於十二月中上旬公布。
根據上述「臨床試驗資料公開與近用政策」草案之現行版本（亦即提供公眾評論並回饋意見之版本），原則上，EMA所持有之臨床試驗資料，將依其類型之差異而適用不同的公開或近用標準。依照EMA之分類，試驗資料將被區分為（1）「公開後不會導致個資保護疑慮之試驗資料」、（2）「如經公開，可能產生個資保護疑慮之試驗資料」、（3）「內含商業機密資訊之試驗資料」等三大類。上述第三類之「內含商業機密資訊之試驗資料」不會受到此一政策草案之影響，第二類資料將有限制的公開與提供近用，至於第一類資料，則將公開於EMA網站上供公眾下載。
高達十億美元的著作權訴訟案件大大挑戰YouTube，YouTube之母公司Google的律師向美國曼哈頓地方法院(U.S. District Court in Manhattan)提交文件對Viacom最新提出的訴訟作出以下回應: 『對受著作權保護的資訊無法出現在該網站上的指控，將威脅兩億用戶在網路上交換資訊的權益』。 自從Viacom於2007年提出訴訟以來，這兩家公司之間的交鋒戰況日益激烈。Viacom聲稱，由於用戶能夠不經允許地看到該公司的傳播內容，YouTube反而一貫縱容未經授權的流行電視劇和電影在其網站上放置，並被瀏覽數萬次，並稱Google對此視而不見，已使該公司遭受嚴重損失。 Google在上周五提交給法官的文件中宣稱，『YouTube在幫助著作內容擁有者保護其著作權方面做的已遠遠超過法律應承擔的義務』。同時，Google表示：『為了尋求上傳者和網路服務業者的合法性，Viacom反而威脅了兩億網路用戶合法交換資訊、新聞、娛樂、政治和藝術表達的方式與自由』。 Google稱所屬的YouTube乃忠實執行1998年『千禧年著作權法』(1998 Digital Millennium Copyright Act) 的要求，認為聯邦法會保護YouTube等對著作權擁有者的要求做出適當回應。但Viacom卻認為YouTube開啟了一個不良示範。
論美國公務機關就一般公務機密核密狀態爭議之處理論美國公務機關就一般公務機密核密狀態爭議之處理 科技法律研究所 2013年07月16日 壹、前言 對於公務機密是否具機密核定適當性的問題，從近來公務機關內部所爆發的許多爭議案件中，已經逐漸引起社會大眾的關注。所謂公務機密，一般來說係包含國家機密與一般公務機密。有關於國家機密的核定權責機關、核解密方式，抑或是國家機密維護等事宜，主要係規範在國家機密保護法內；至於攸關一般公務機密的所有事宜，則主要是由行政院祕書處所頒布的文書處理手冊來作規範。 觀察國家機密保護法與文書處理手冊就機密核定狀態爭議的處理，依據國家機密保護法第十條第一項規定，原核定機關或其上級機關有核定權責人員得依職權或依申請，就實際狀況適時註銷、解除機密或變更機密等級，並通知有關機關。其乃賦予原核定機關或其上級機關，對於國家機密的機密核定或機密等級是否適當之問題，有主動行使機密狀態註銷、解除或變更的權限。然而，針對一般公務機密機密核定是否適當與其爭議處理，文書處理手冊並未為相關的機制設計，因此也引發一般公務機密的核定機關，當其認為機密核定有不適當之情形時，無相關管道可針對此項爭議提出異議。 是以，本文欲從美國公務機關解決公務機密狀態爭議（包含國家機密與一般公務機密）的機制出發，來觀察我國未來針對一般公務機密狀態爭議的機制建立，所必須著重與思考的面向，以作為未來主管機關增修相關法規範的參考。 貳、美國公務機關如何解決公務機密核密狀態之爭議 一、行政命令第13526號（Executive Order 13526） 為了在政府資訊公開與國家資訊保護兩者間界定完善的平衡點，美國歐巴馬政府於 2009 年頒布第 13526 號行政命令（ Classified National Security Information ）[1]，該行政命令主要係規範涉及公務機密（包含國家機密與一般公務機密）之密等核定、機密維護與機密解密或降密等事宜。本號行政命令可視為是美國聯邦政府機關在其職責內涉及公務機密之公務資訊，如何就前述資訊建立其內部公務機密管理機制的範本。 在本號行政命令第一部分，主要針對機密分類規範（ Classification Standards ）[2]、機密分類層級（ Classification Levels ）[3]、機密分類權限（ Classification Authority ）[4]、機密分類種類（ Classification Categories ）[5]、機密存續期間（ Duration of Classification ）[6]、機密識別與標示（ Identification and Markings ）[7]、機密分類禁止與限制（ Classification Prohibitions and Limitations ）[8]、機密分類爭議（ Classification Challenges ）[9]，以及基本分類指導複查等事項（ Fundamental Classification Guidance Review ）[10]，來提供聯邦政府機關制定內部規範的基準。其中，在機密分類爭議部分，若經授權持有公務機密之人善意且相信該機密的分類狀態（ status ）屬不適當時，其可依循所屬聯邦政府機關內部程序來就該機密的分類狀態提出異議 [11]。有關於該程序的建立，各聯邦政府機關首長或資深機關職員必須就該程序確保（ 1 ）該提出機密分類異議之人（包含經授權持有機密之機關內外部人員）不會因該異議的提出而遭受報復；（ 2 ）提供公正之官方人員或專門審查小組就機密分類異議有複查機會；（ 3 ）該提出機密分類異議之人若不滿聯邦政府機關內部所為之決定時，可向跨機關安全分類事務上訴委員會（ Interagency Security Classification Appeals Panel, ISCAP ）提出上訴。然，若公文因不揭露協議（ Non-Disclosure Agreement, NDA ）而需作發佈前審查（ prepublication review ）或依其他行政程序而需先行提出時，則不適用本項之規定。 在第二部分，係規範使用派生機密分類（ Use of Derivative Classification ）[12]的情形與要求各聯邦政府機關需就該派生機密的使用制定指導手冊（ Classification Guides ） [13]；在第三部分，主要規範解密的權責機關（ Authority of Declassification ）[14]、被移轉機密紀錄（ Transferred Records ）[15]、機密自動解密（ Automatic Declassification ）[16]、機密系統性解密複查（ Systematic Declassification Review ）[17]、機密強制性解密複查（ Mandatory Declassification Review ）[18]、處理機密請求與複查（ Processing Requests and Reviews ）[19]與建立國家資訊解密中心（ National Declassification Center ）[20]等事項。 在第四部分中，則規範一般使用限制（ General Restrictions on Access ）[21]、機密散佈控管（ Distribution Controls ）[22]、特殊使用程序（ Special Access Programs ）[23]，以及針對過去有使用機密紀錄之研究者與某些前政府人員使用資訊（ Access by Historic Researchers and Certain Former Government Personnel ）[24]的情形。在第五部分，其謂資訊安全監督辦公室主任（ The Director of the Information Security Oversight Office ），在檔案保管員（ Archivist ）的指示且諮詢國家安全顧問（ National Security Advisor ）後，應發佈可落實本行政命令且拘束各聯邦政府機關的指令[25]。同時，也針對資訊安全監督辦公室與 ISCAP 的設立、權責、功能、規則與程序作逐一說明[26]。此外，亦對各聯邦政府機關首長就其機關內部所建立之機密分類機制所應負的責任與若違法時所應遭受的裁罰另作完整規範[27]。 最後，在第六部分，係針對名詞定義[28]、一般事項[29]、有效日期[30]與發佈[31]等行政事宜作完整說明。 二、美國國防部（ Department of Defense ）公務機密管理機制 （一）美國國防部公務機密管理機制介紹 為遵循美國行政命令第 13526 號，美國國防部對於其業內公務機密（包含國家機密與一般公務機密），亦建立自身公務機密管理機制來防止該資訊受到外國或恐怖分子的刺探或取得。美國國防部公務機密管理機制主要分成六個部分[32]，第一部分為參照（ References ）；第二部分為責任（ Responsibilities ）；第三部分為資訊安全工作概觀（ DoD Information Security Program Overview ）；第四部分為分類資訊（ Classifying Information ），其就機密分類政策、機密分類等級、機密最初分類與派生分類的規定與流程、機密分類期限與機密分類爭議等事項作敘明；第五部分為解密與分類變更（ Declassification and Changes in Classification ），其涉及機密解密程序、機密自動解密、機密強制解密複查、機密解密系統性複查等其他攸關解密或變更機密等事宜；最後，第六部分為安全分類指導（ Security Classification Guides ），其內容乃就前述涉及安全分類內容、資料編輯考量、安全分類複查、安全分類取消或安全分類變更報告等程序或細部事項提供內部權責人員在處理相關事務時的參考。 （二）美國國防部就涉及機密分類爭議的處理方式 如前所述，美國國防部公務機密管理機制第四部分針對機密分類爭議設有明確的處理原則與程序，在分類爭議處理原則中[33]，假若機密持有人有足夠理由相信其持有機密的分類是不適宜或不必要時，該持有人應該就此確信向資訊安全管理者或最初分類權責機關（ Original Classified Authority, OCA ）提出任何必要矯正建議。前述矯正建議可藉由非正式（ informal ）或正式（ formal ）方式提出。以正式提出而言，機密持有人應聯絡原始文件或資料分類者（ the classifier of the source document or material ）來解決機密分類的爭議；同時，其必須就該爭議機密提出足夠描述來容許原分類者盡合理努力來發現是否有不合宜或不適當的機密分類情況，且應提出理由來說明為何他（她）相信該機密是被不合宜或不適當分類的依據。此外，本規範亦要求美國國防部內部主事者（ Heads ）應確保對提出機密分類狀態質疑或就機密分類爭議以正式方式提出之任何人，不得對其行使報復行為或採取類似行動；同時，就受質疑的機密應確保其保密狀態且亦受到保護，除非且直到原核定人員已經作出解密之決定。然而，有關於可受機密分類爭議的客體，將不會擴及因同意不揭露協議而需受發佈前審查或依其他行政程序而需先行提出的資訊。 至於處理機密分類爭議的程序[34]，美國國防部內部主事者應就分類爭議建立完善的處理程序，該程序需就以正式方式提出機密分類質疑的處理情形、追縱情況與記錄均建構完整的流程（其中包含就持有機密者因不滿決定所提出的上訴程序）；同時，就機密分類爭議的審查，也必須賦予公正的官方人員或委員會就該爭議機密有再次複查的機會。有關於處理流程，審查機密分類爭議的權責人員必須於收受案件後 60 日內以書面方式回覆處理情形，假若未於 60 日內作出完整回覆，則美國國防部應轉而接受處理該機密分類爭議並提供預期的回應日期。前述美國國防部收受確認回覆之聲明，應包含假若對機密分類提出質疑之人於提出後 120 日內未收到任何回應，則該質疑者有權將該案件轉交 ISCAP 。此外，當美國國防部於收受上訴申請後 90 日內未對上訴進行回應時，則該質疑者也可將該爭議案件轉交 ISCAP 來作裁處。 三、美國國土安全部（ Department of Homeland Security ）公務機密管理機制 （一）美國國防部公務機密管理機制介紹 為了落實第 13526 號行政命令，美國國土安全部就其業內公務機密（包含國家機密與一般公務機密），對於機密分類機制的履行、管理與監督亦建制自身的公務機密管理規範。美國國土安全部公務機密管理機制主要區分為六章[35]，第一章為制定目的（ Purpose ）；第二章為適用範圍（ Scope ）；第三章為制定權限授與（ Authority ）；第四章為名詞定義（ Definitions ）；第五章為掌管公務機密安全之權責機關責任（ Responsibilities ）；第六章為公務機密安全的政策與流程（ Policy & Procedures ）。在第六章中，其規範內容包含最初分類、派生分類、機密分類考量（其中亦涉及機密分類爭議處理程序）、機密解密、機密解密之強制複查、資訊自由法（ Freedom of Information Act ）與隱私法（ Privacy Act ）之法規要求、機密解密之系統性複查、機密分類降級與升級事項等事項。 （二）美國國土安全部就涉及機密分類爭議的處理方式 對於美國國土安全部機密分類爭議處理[36]，假若經授權之機密持有者善意相信其所持有的機密分類狀態係屬不適當時，其可對該機密分類狀態提出質疑。該機密分類爭議應該向機密核定者（ the classifier of the information ）提出，當有必要性時，對於機密分類狀態有質疑者可以透過美國國土安全部安全工作室（ the DHS Office of Security ）來就相關程序尋求協助與 / 或以匿名的方式來進行機密分類爭議流程。 至於機密分類爭議的提出方式，美國國土安全部公務機密管理機制將其區分為正式提出與非正式提出而異其流程。先以正式提出而論，對於機密分類狀態有疑問者，應先以書面方式向該機密的最初分類權責機關提出機密分類爭議，且此程序相互往來之書面文件應保持在不核密（ unclassified ）的狀態。然而，假若該機密分類爭議案件包含其他經核密的資訊時，則該爭議案件應該為保密標示且作任何必要的保護措施[37]。 有關於書面撰寫內容，對機密分類狀態有質疑者應對爭議機密有足夠的描述，且僅可包含為何該機密被核密或為何該機密被核定為某等級機密的問題[38]。同時，對機密分類質疑者不得就其提出行為進行任何類型的報復，且美國國土安全部安全工作室亦可要求該爭議程序需以匿名的方式來進行處理。若以匿名方式進行時，美國國土安全部安全工作室必須對機密分類質疑者承諾其匿名性，並作為該質疑者在相關爭議案件程序的代理人（ agent ）[39]。 當爭議機密的最初分類權責機關在收受該爭議案件後，其應於 60 日內以書面方式對該機密分類質疑者作出是否仍維持該機密核密狀態或進行解密程序的決定[40]。若機密分類質疑者不滿最初分類權責機關之決定時，其可就該決定上訴至 ISCAP[41]。有必要時，美國國土安全部安全工作室就上訴程序需提供機密分類質疑者各式相關的協助[42]。至於爭議機密的狀態，在最初分類權責機關作出最後決定前，應該確保該機密在爭議案件程序中仍然維持其核密狀態並提供其最高程度的保護[43]。 相反的，以非正式提出而言，經授權之機密持有者可直接聯繫該機密的最初分類權責機關來獲得質疑內容的所有澄清[44]。假若該爭議機密已經由非正式提出方式獲得分類狀態的解決時，該機密分類質疑者應確保作出分類狀態改變之機關係有權責來作出此項決定，且應確保變更過程中的各式相關紀錄（包含機關人員姓名、職位、服務機關、日期）有影印之副本存[45]。茲以下表來比較美國國防部與美國國土安全部所建立之公務機密狀態爭議處理機制。 參、代結論 考量美國公務機關針對公務機密（包含國家機密與一般公務機密）狀態爭議設有完整的處理程序，來供公務機密持有者當就手邊的公務機密狀態有所質疑時可提出異議。由於該處理機制對涉及國家機密或一般公務機密狀態爭議有一體適用的特性，也因此讓人思考是否在機制設計上有偏重國家機密，而在以相同機制處理一般公務機密的面向上，存有處理方式失衡的可能性。為了避免發生如同美國公務機關，以相同機制處理國家機密與一般公務機密所致生的權重失衡問題，未來我國公務機關在設計一般公務機密爭議處理程序時，除應考慮一般公務機密與國家機密有本質與特性的差異外，也須考量現行我國行政機關處理一般公務機密的實際運作環境，來制定出切合行政機關需求的一般公務機密爭議處理機制。 然而，相較於美國公務機關對於公務機密狀態爭議訂有完整的處理方式，作為我國一般公務機密處理準則的文書處理手冊，僅要求對於納入檔案管理之機密文書，若有變更機密或解密者，應即按規定辦理變更或解密手續[46]，但對於何人可提出解除機密或機密變更的聲請、提出解除機密或機密變更的方式、一般公務機密原核定機關對於解除機密或機密變更的處理期限、提出一般公務機密狀態是否適當之質疑者的人身或職位安全保障，抑或是對原核定機關解除機密或機密變更之決定有不服者如何提出複查之聲請，均未有完整的規範。 由於文書處理手冊的規範，現行我國公務機關就一般公務資訊或有可能發生不當核密（或解密）的情況，其緣由可能因核定人員為防止不確定是否為機密之公務資訊有外洩之虞，抑或是因機關內部缺乏合適的諮詢單位，而導致核定人員誤將非機密之公務資訊以機密文書方式處理。因而，如何在一般公務機密核密狀態遭受質疑時，能提供原核定機關或持有一般公務機密者有適當管道或機制來作相應處理，乃是我國公務機關遲早必須面對的議題。 [1] The White House （ 2013 ） ‧ Exec. Order No. 13526 ‧Retrieved from http://www.whitehouse.gov/the-press-office/executive-order-classified-national-security-information (last accessed July. 16, 2013) [2]id . Sec. 1.1. [3]id . Sec. 1.2. [4]id . Sec. 1.3. [5]id . Sec. 1.4. [6]id . Sec. 1.5. [7]id . Sec. 1.6. [8]id . Sec. 1.7. [9]id . Sec. 1.8. [10]id . Sec. 1.9. [11] id. Sec. 1.8(a). [12]id. Sec. 2.1. [13]id. Sec. 2.2. [14]id. Sec. 3.1. [15]id. Sec. 3.2. [16]id. Sec. 3.3. [17]id. Sec. 3.4. [18]id. Sec. 3.5. [19]id. Sec. 3.6. [20]id. Sec. 3.7. [22]id. Sec. 4.1. [22]id. Sec. 4.2. [23]id. Sec. 4.3. [24]id. Sec. 4.4. [25]id. Sec. 5.1(a). [26]id. Sec. 5.2 & 5.3. [27]id. Sec. 5.4 & 5.5. [28]id. Sec. 6.1. [29]id. Sec. 6.2. [30]id. Sec. 6.3. [31]id. Sec. 6.4. [32]Department of Defense ‧ DoD Information Security Program: Overview, Classification, and Declassification ‧ Retrieved from http://www.dtic.mil/whs/directives/corres/pdf/520001_vol1.pdf (last accessed July. 16, 2013) [33]id. Sec. 22(a). [34]id. Sec. 22(b). [35]Department of Homeland Security Management Directive System ‧ Protection of Classification National Security Information Classification Management ‧ Retrieved from http://www.fas.org/sgp/othergov/dhs/md11044.pdf (last accessed July. 16, 2013) [36]id. Chapter IV, E, 3. [37]id . at 3(a)(1). [38]id. [39]id . at 3(a)(2). [40]id . at 3(a)(3). [41]id . at 3(a)(4). [42]id . [43]id . at 3(a)(5). [44]id . at 3(b). [45]id . [46]文書處理手冊第 71 點。
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)
歐盟發布「2021年數位經濟與社會指數」，指出數位轉型持續但不均歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」（Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021），指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型，但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大，為了達成「歐洲數位十年：2030數位轉型目標」（Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030），各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。 DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間，因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響，需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示，56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能，而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人，相較前一年的780萬人有顯著成長，但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。 在連線能力方面，歐盟推動「超高容量網路」（very high-capacity network, VHCN）的成果使家戶普及比例來到59%，相較前一年的50%亦有明顯增長，但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距；在鄉村VHCN的布建上，則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面，完成頻譜分配的國家從16個成長至25個，其中有13個國家已經啟動5G商轉。 在數位科技整合方面，運用雲端技術的公司比例出現顯著成長，由2018年的16%成長至2020年的26%，大型企業持續擴大數位科技應用，包含運用企業資源規劃（Enterprise Resource Planning, ERP）進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進，但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距，有賴各國的合作與努力。