美國眾議院提出軟體法案 為醫療APP提供規範方向
美國眾議院於2013/10/22提出法案（Sensible Oversight for Technology which Advances Regulatory Efficiency Act of 2013，簡稱Software Act，HR3303），擬限制食品藥物管理局 (Food and Drug Administration，FDA)在與健康醫療有關軟體制訂規範的權限。
根據美國聯邦法典第21編第301條以下（21 U.S.C. § 301）規定，FDA對醫療器材擁有法定職權進行規範。FDA近來亦開始嘗試對醫療軟體APP制訂規範，包括附有生物識別裝置（如血壓監視器和照相機）、讓消費者可以蒐集資料、供醫生可遠距離進行部分檢測行為的行動設備。這項法案的支持者以為，FDA此舉將阻礙醫療創新，故擬透過Software Act界定FDA的規管權限。
這項法案主要增加了3個定義：醫療軟體（medical software）、臨床軟體（clinical software）和健康軟體（health software）。醫療軟體仍在FDA的管轄範圍內，但其他2類則否。惟本法案只確立FDA無權對資料蒐集類軟體進行規範，但對此類軟體得使用的範圍、或是否需另授與執照等議題並沒有著墨。提案者以為，後續應由總統和國會應共同努力，對臨床軟體和健康軟體制訂和頒佈立法，建立以風險為基礎的管制架構，降低管制負擔，促進病患安全與醫療創新。
所謂醫療軟體，指涉及改變身體（changing the body）的軟體。包括意圖透過市場銷售、供消費者使用，直接改變人體結構或功能的軟體；或，意圖透過市場銷售、供消費者使用，以提供臨床醫療行為建議的藥物、器材或治療疾病的程序；或其他不需要健康照護提供者參與的情境，但實施後會直接改變人體結構或功能的藥物、器材或程序。
僅從人體蒐集資料者，被歸類為臨床軟體（由醫療院所、健康照護提供者裝設）或健康軟體（由民眾自為）。兩者的區別，主要在由誰提供並裝設。
所謂臨床軟體，是醫療院所或健康照護提供者在提供服務時使用，提供臨床決策支援目的之軟體，包括抓取、分析、改變或呈現病患或民眾臨床數據相關的硬體和流程，但不會直接改變人體結構或任何功能。
根據Research2Guidance於2013年2月發表的調查報告（Mobile Health Market Report 2013-2017），目前在APPLE的APP Store上已有97,000個行動健康類的APP程式，有3百萬個免費、30萬個付費下載使用者。15%的APP是專門設計給健康照護提供者；與去年相比，已有超過6成的醫生使用平板提供服務。預測消費者使用智慧型手機上的醫療APP的數量，在2015年將達5億。這個法案的出現，外界以為，提供了科技創新者較明確的規範指引，允許醫療的進步和創新。
2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。
我國去識別化實務發展－「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」我國關於個人資料去識別化實務發展 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月4日 壹、我國關於個人資料去識別化實務發展歷程 我國關於個資去識別化實務發展，依據我國個資法第1條立法目的在個資之隱私保護與加值利用之間尋求平衡，實務上爭議在於達到合理利用目的之個資處理，參酌法務部103年11月17日法律字第10303513040號函說明「個人資料，運用各種技術予以去識別化，而依其呈現方式已無從直接或間接識別該特定個人者，即非屬個人資料，自非個資法之適用範圍」，在保護個人隱私之前提下，資料於必要時應進行去識別化操作，確保特定個人無論直接或間接皆無從被識別；還得參酌關於衛生福利部健保署資料庫案，健保署將其所保有之個人就醫健保資料，加密後提供予國衛院建立健保研究資料庫，引發當事人重大利益爭議，終審判決（最高行政法院106年判字第54號判決）被告（即今衛福部）勝訴，法院認為去識別化係以「完全切斷資料內容與特定主體間之連結線索」程度為判準，該案之資料收受者（本案中即為衛福部）掌握還原資料與主體間連結之能力，與健保署去識別化標準不符。但法院同時強調去識別化之功能與作用，在於確保社會大眾無法從資料內容輕易推知該資料所屬主體，並有提到關於再識別之風險評估，然而應採行何種標準，並未於法院判決明確說明。 我國政府為因應巨量資料應用潮流，推動個資合理利用，行政院以推動開放資料為目標，104年7月重大政策推動會議決議，請經濟部標檢局研析相關規範（如CNS 29191），邀請相關政府機關及驗證機構開會討論，確定「個人資料去識別化」驗證標準規範，並由財政部財政資訊中心率先進行去識別化驗證；並以我國與國際標準(ISO)調和之國家標準CNS 29100及CNS 29191，同時採用作為個資去識別化驗證標準。財政部財政資訊中心於104年11月完成導航案例，第二波示範案例則由內政部及衛生福利部（105年12月通過）接續辦理。 經濟部標準檢驗局目前不僅將ISO/IEC 29100:2011「資訊技術－安全技術－隱私權框架」(Information technology – Security techniques – Privacy framework)、ISO/IEC 29191:2012「資訊技術－安全技術－部分匿名及部分去連結鑑別之要求事項」(Information technology – Security techniques – Requirements for partially anonymous, partially unlinkable authentication)，轉換為國家標準CNS 29100及CNS 29191，並據此制訂「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」，提供個資去識別化之隱私框架，使組織、技術及程序等各層面得整體應用隱私權保護，並於標準公報(107年第24期)徵求新標準之意見至今年2月，草案編號為1071013「資訊技術－安全技術－個人可識別資訊去識別化過程管理系統－要求事項」(Management systems of personal identifiable information deidentification processes – Requirements)，主要規定個資去識別化過程管理系統(personal information deidentification process management system, PIDIPMS)之要求事項，提供維護並改進個人資訊去識別化過程及良好實務作法之框架，並適用於所有擬管理其所建立之個資去識別化過程的組織。 貳、個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施重點說明 由於前述說明之草案編號1071013去識別化國家標準仍在審議階段，因此以下以現行「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」（以下簡稱控制措施）[1]說明。 去識別化係以個資整體生命週期為保護基礎，評估資料利用之風險，包括隱私權政策、隱私風險管理、隱私保護原則、去識別化過程、重新識別評鑑等程序，分別對應控制措施之五個章節[2]。控制措施旨在使組織能建立個資去識別化過程管理系統，以管理對其所控制之個人可識別資訊(personal identifiable information, PII)進行去識別化之過程。再就控制措施對應個人資料保護法（下稱個資法）說明如下：首先，組織應先確定去識別化需求為何，究係對「個資之蒐集或處理」或「為特定目的外之利用」（對應個資法第19條第1項第4、5款）接著，對應重點在於「適當安全維護措施」，依據個資法施行細則第12條第1項規定，公務機關或非公務機關為防止個資被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏，採取技術上及組織上之措施；而依據個資法施行細則第12條第2項規定，適當安全維護措施得包括11款事項，並以與所欲達成之個資保護目的間，具有適當比例為原則。以下簡要說明控制措施五大章節對應個資法： 一、隱私權政策 涉及PII處理之組織的高階管理階層，應依營運要求及相關法律與法規，建立隱私權政策，提供隱私權保護之管理指導方針及支持。對應個資法施行細則第12條第2項第5款適當安全維護措施事項「個人資料蒐集、處理及利用之內部管理程序」，即為涉及個資生命週期為保護基礎之管理程序，從蒐集、處理到利用為原則性規範，以建構個資去識別化過程管理系統。 二、PII隱私風險管理過程 組織應定期執行廣泛之PII風險管理活動並發展與其隱私保護有關的風險剖繪。直接對應規範即為個資法施行細則第12條第2項第3款「個人資料之風險評估及管理機制」。 三、PII之隱私權原則 組織蒐集、處理、利用PII應符合之11項原則，包含「同意及選擇原則」、「目的適法性及規定原則」、「蒐集限制原則」、「資料極小化原則」、「利用、保留及揭露限制」、「準確性及品質原則」、「公開、透通性及告知原則」、「個人參與及存取原則」、「可歸責性原則」、「資訊安全原則」，以及「隱私遵循原則」。以上原則涵蓋個資法施行細則第12條第2項之11款事項。 四、PII去識別化過程 組織應建立有效且周延之PII去識別化過程的治理結構、標準作業程序、非預期揭露備妥災難復原計畫，且組織之高階管理階層應監督及審查PII去識別化過程之治理的安排。個資法施行細則第17條所謂「無從識別特定當事人」定義，係指個資以代碼、匿名、隱藏部分資料或其他方式，無從辨識該特定個人者，組織於進行去識別化處理時，應依需求、風險評估等確認注意去識別化程度。 五、重新識別PII之要求 此章節為選驗項目，需具體依據組織去識別化需求，是否需要重新識別而決定是否適用；若選擇適用，則保留重新識別可能性，應回歸個資法規定保護個資。 參、小結 國際上目前無個資去識別化驗證標準及驗證作法可資遵循，因此現階段控制措施，係以個資整體生命週期為保護基礎，評估資料利用之風險，使組織能建立個資去識別化過程管理系統，以管理對其所控制之個人可識別資訊進行去識別化之過程，透過與個資法對照個資法施行細則第12條規定之安全維護措施之11款事項，內化為我國業者因應資料保護與資料去識別化管理制度。 控制措施預計於今年下半年發展為國家標準，遵循個資法與施行細則，以及CNS 29100、CNS 29191之國家標準，參照國際上相關指引與實務作法，於技術上建立驗證標準規範供產業遵循。由於國家標準無強制性，業者視需要評估導入，仍建議進行巨量資料應用等資料經濟創新業務，應重視處理個資之適法性，建立當事人得以信賴機制，將有助於產業資料應用之創新，並透過檢視資料利用目的之合理性與必要性，作為資料合理利用之判斷，是為去識別化治理之關鍵環節。 [1] 參酌財團法人電子檢驗中心，個人資料去識別化過程驗證，https://www.etc.org.tw/%E9%A9%97%E8%AD%89%E6%9C%8D%E5%8B%99/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8E%BB%E8%AD%98%E5%88%A5%E5%8C%96%E9%81%8E%E7%A8%8B%E9%A9%97%E8%AD%89.aspx（最後瀏覽日：2019/6/4） 財團法人電子檢驗中心網站所公告之「個人資料去識別化過程自評表_v1」包含控制措施原則、要求事項與控制措施具體內容，該網站並未公告「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」，故以下整理係以自評表為準。 [2] 分別為「隱私權政策」、「PII隱私風險管理過程」、「PII之隱私權原則」、「PII去識別化過程」、「重新識別PII之要求」。
日本空中工業革命新進展：無人機變身空中郵差日本政府曾於2017年6月9日閣議公布之《未來投資戰略2017》（未来投資戦略2017），以及5月19日「小型無人飛行載具相關部會連絡會議」（小型無人機に関する関係府省庁連絡会議）公布之《空中工業革命時程表》（空の産業革命に向けたロートマッフ）中，提出「2018年運用於山間地區運送貨物、2020年可正式在都市內安全運送貨物」之目標。故國土交通省與經濟產業省於同年10月4日共同設立「無人飛行載具於目視範圍外及第三者上空等飛行檢討會」（無人航空機の目視外及び第三者上空等での飛行に関する検討会），並於2018年9月18日公布《無人飛行載具運送貨物自主指引》（無人航空機による荷物配送を行う際の自主ガイドライン，以下稱「本指引」）。本指引目的係制定安全運輸貨物所應遵守事項、提高社會對無人機運送貨物之信賴，以求提升運輸效率、節省人力成本。適用對象為非屬航空法第132條規定須申請許可之空域，但於目視範圍外飛行並運送貨物之無人機。 本指引公布後，國土交通省與環境省於相關提案中選出5個人口非密集區，以進行之無人機運輸貨物（ドローン物流）實驗。首先，在2018年10月22日長野縣白馬村，無人機自海拔1500公尺處運送最重達8公斤的食品至海拔1850公尺處的山莊，單程耗時6分鐘，共往返3次，皆無發生明顯失誤。日本郵政之提案則在同年11月7日，從福島縣小高郵局成功運抵位於南方約9公里處的浪江郵局，耗時16分鐘。本次實驗係首次成功於目視範圍外運輸物品，實驗途中均未設置監看人員，僅以電腦掌握兩地衛星定位資訊，並監看無人機上搭載相機傳回的畫面。日本郵政計畫未來1年內，每個月將有6天以無人機運送2公斤內的傳單等物品。國土交通省與環境省計畫於年底前完成另外3個地區的實驗，並統整結果驗證是否能解決山間等人口非密集區，因貨物乘載率低而運輸效率低落，以及降低排碳量等課題。
數位模擬分身（Digital Twin）數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。