落實資訊傳遞之流程透明與提昇效率，英國成立照護資訊標準化委員會
資訊的保密機制和數據的標準化是當代的醫護過程中，相當關鍵重要的一部分，使得資訊得以安全地蒐集、記錄和交換，同時也是衛生照護系統在品質和服務管理上得以維繫的關鍵。過去英國負責處理醫療資訊交換標準的單位為「衛生和社會照護資訊標準委員會（Information Standards Board for Health and Social Care, ISB）」，負責就國家性的資料標準進行評核、統一資料標準格式，進而符合國際規範。為了因應國家治理在資訊標準、資料收集和資料提取上新的規劃，自今（2014）年4月1日起，ISB轉型為照護資訊標準化委員會（Standardisation Committee for Care Information, SCII）。
新的照護資訊標準化委員會－SCCI主要負責發展、批准並保障資訊標準、資料蒐集與資料提取。該委員會的成員組成廣泛地來自國家單位和相關衛生、照護服務組織。現階段的主要目標為標準化醫院和家庭醫生之間的醫療資訊交換，將醫療資訊標準提升至國家層級，透過該委員會的運作來監督、改善照護服務、照護系統和資訊的處理方式，進而達到流程公開和運作透明。以下為ISB轉型為SCCI之主要原因：
1、2012衛生和社會照護法（Health and Social Care Act 2012）之規定，該法§250賦予衛生部長和NHS England（英國國家健康服務）發布資訊標準的權力；
2、NHS成立新的國家資訊委員會（National Information Board, NIB），該委員會前身為資訊服務調查小組（Information Services Commissioning Group, ISCG），主要針對衛生和社會照護提供國家層級的資訊服務整合規劃，以確保資訊標準統一，使得不同IT系統間得以相互傳輸、驅動更多整合服務給人民。SCCI即隸屬於NIB，負責識別、調查和完整執行資訊標準、資料蒐集和提取。
3、衛生部於2012年發布衛生和照護系統的10 年資訊策略（ten year information strategy for the health and care system）。
陳水扁總統表示，行政院推動「加強生物技術產業推動方案」，將在5年內帶動1500億元投資、10年內成立500家以上生技公司，打造台灣成為亞太地區生技創投、研發以及營運中心。他期盼中研院基因體研究中心大樓加中研院頂尖研究團隊，如同承載台灣「兩兆雙星」中生技之星的「子彈列車」，引領台灣生技產業超越各國，奔馳在世界最前端。 陳總統表示，本世紀人類基因體序列的解碼，開創並主導了生技產業革命性的發展，展望未來，生命科學家所面臨的挑戰，將更著重於瞭解基因的複雜性、以及解析蛋白質結構與功能，並藉此發展新的生技醫療產品，以改良人類生活及生命品質。 有鑑於「基因與蛋白體研究」是全球廣泛重視的尖端科學，陳總統說，政府自2002年即進行「基因體醫學國家型計畫」，在各地籌建基礎設施和研發中心，而「中研院基因體研究中心」正是推展計畫的核心工程。他相信，這項重大投資將提供一個健全的研發環境及專業技術平台，協助台灣的生技產業掌握市場利基，進而落實行政院在「加強生物技術產業推動方案」中所訂定各項發展目標。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局（National Security Agency, NSA）於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」（“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet），說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致，為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性，NSA提出具體建議如下： 1.使用可保障記憶體安全之程式語言（Memory safe languages）：建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言，以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全：建議使用靜態（Static Application Security Testing, SAST）與動態（Dynamic Application Security Testing, DAST）安全測試等多種工具，增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施（Anti-exploitation features）：重視編譯（Compilation）與執行（Execution）之環境，以及利用控制流程防護（Control Flow Guard, CFG）、位址空間組態隨機載入（Address space layout randomization, ASLR）與資料執行防護（Data Execution Prevention, DEP）等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性：縱使使用可保障記憶體安全之程式語言，亦無法完全避免風險，因此建議再搭配編譯器選項（Compiler option）、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。