美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。
美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。
與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。
但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
- Dan Woods, Big Data Requires a Big, New Architecture, Forbes, July,21,2011
- Rachel Haines, Is the “Data Lake” the Best Architecture to Support Big Data? InFocus- EMC, January 14, 2014
- Edd Dumbill, The Data Lake Dream, Forbes, January 14,2014
- From The Cloud To The Lake: The Future Of Data In Healthcare
- In the Future We Will Store Data Not in a Cloud But in a Lake
- What big data could do for health care
- Finance Committee chairman seeks input on health data transparency
許芳瑜
組長 編譯整理
Brian Stein & Alan Morrison, The Enterprise Data Lake:Better Integration and Deeper Analytics, PwC Technology Forecast, Issue 1(2014), available at http://www.pwc.com/en_US/us/technology-forecast/2014/issue1/assets/pdf/pwc-technology-forecast-data-lakes.pdf (last visited August 11, 2014)
Finance Committee chairman seeks input on health data transparency http://thehill.com/policy/healthcare/209196-finance-chairman-seeks-input-on-health-data-transparency#ixzz3A4O3ysjV (last visited August 11, 2014)
What big data could do for health care http://www.washingtonpost.com/blogs/wonkblog/wp/2014/07/09/what-big-data-could-do-for-health-care/ (last visited August 11, 2014)
In the Future We Will Store Data Not in a Cloud But in a Lake http://www.brookings.edu/blogs/techtank/posts/2014/07/28-big-data-lakes(last visited August 11, 2014)
From The Cloud To The Lake: The Future Of Data In Healthcare http://www.bsminfo.com/doc/from-the-cloud-to-the-lake-the-future-of-data-in-healthcare-0001(last visited August 11, 2014)
Edd Dumbill, The Data Lake Dream, Forbes, January 14,2014 http://www.forbes.com/sites/edddumbill/2014/01/14/the-data-lake-dream/(last visited August 13, 2014)
Rachel Haines, Is the “Data Lake” the Best Architecture to Support Big Data? InFocus- EMC, January 14, 2014 https://infocus.emc.com/rachel_haines/is-the-data-lake-the-best-architecture-to-support-big-data/(last visited August 13, 2014)
Dan Woods, Big Data Requires a Big, New Architecture, Forbes, July,21,2011 http://www.forbes.com/sites/ciocentral/2011/07/21/big-data-requires-a-big-new-architecture/(last visited August 13, 2014)
為杜絕網路盜版行為，美國AT&T、Verizon、Cablevision、Time Warner Cable及Comcast等主要網路服務提供者共同推動著作權警告系統(Copyright Alert System, CAS)，亦稱為Six Strikes系統。該系統可用在舉發透過P2P違法下載音樂、電影、電視節目盜版的網路使用者，而舉發盜版者之業務係委由MarkMonitor公司執行。 但最近MarkMonitor公司在執行舉發著作權侵權嫌疑者的業務過程中，卻發生誤認某一著作權人的合法網站為侵權網站，並通報Google要求刪除的烏龍事件。2013年2月3日MarkMonitor公司代替HBO公司在Google上檢索確認有侵害「Eastbound and Down」節目著作權的可疑網站，並且要求Google根據DMCA規定發出刪除通知。但是，MarkMonitor公司在舉發侵權過程中，除搜尋到著作權侵權網站的URL網址，甚至連HBO營運的8個官方網站和其它針對「Eastbound and Down」節目內容討論的網站如Perez Hilton、Hitfix，以及單純刊登新聞社論的網站等合法網站，均接受到DMCA的刪除通知。此一事件發生後，不僅讓被誤認的合法網站和HBO所屬網站的合法著作流通遭受損害，同時也讓各界質疑MarkMonitor公司的DtecNet軟體自動舉發盜版的成效，亦質疑在沒有其它監督機構的情況下，MarkMonitor公司的系統仍有可能發生誤判的情形。 雖著作權資訊中心(Center for Copyright Information, CCI)獨立顧問Stroz Friedberg表示DtecNet軟體準確性及穩定性應無問題，但是外界認為Stroz曾是美國唱片協會(RIAA)的國會遊說者(lobbyist)，亦是著作權警告系統的創立成員之一，其說法公正性令人存疑。再者，若無第2個獨立機構監督MarkMonitor的系統運作，將來正式利用此一軟體舉發Bittorrent使用者時，合法網路使用者難以避免地有被誤認為侵權者之虞。因此，未來該系統運作成效及發展情況仍有待繼續關注。
德國推行氣候保護協議和綠色領導市場措施，加速基礎工業氣候中和技術發展德國經濟及氣候保護部科學顧問委員會於2023年2月8日公布《向氣候中和產業轉型：綠色領導市場和氣候保護協議》（Transformation zu einer klimaneutralen Industrie: Grüne Leitmärkte und Klimaschutzverträge）報告，擬透過綠色領導市場（Grüne Leitmärkte）和氣候保護協議（Klimaschutzverträge）兩種工具措施，在基礎⼯業中⼤規模推廣氣候中和⽣產技術。 科學顧問委員會指出，目前僅靠碳定價已無法調整在氣候保護面向的市場失靈問題，加上基礎工業（例如鋼鐵、水泥、合成氨等）的氣候友好型技術投資上缺乏經濟效益，因此政府需要採取額外措施來實現基礎工業的氣候中和。 綠⾊領導市場則是國家建立或支持以氣候中和⽅式⽣產的原物料（例如綠⾊鋼鐵）的市場，政府採購中可優先使⽤綠⾊原料，也可以透過監管措施，規定私⼈和企業在⼀定範圍內只能使⽤含有⼀定⽐例綠⾊原料的產品。氣候保護協議則是國家與企業間，就⽣產氣候友好型產品簽訂契約，保證企業將獲得15年的補償⾦，以補償採行氣候中和⽣產術所產生較⾼的成本，同時亦保護企業免受碳定價波動和其他⾵險的影響。
印度競爭委員會因廣義平價義務條款裁罰網路旅行社印度競爭委員會（Competition Commission of India, CCI）於2022年10月19日以違反競爭法（Competition Act）第3條及第4條規定，涉嫌協議限制競爭與濫用市場地位，分別對兩家網路旅行社（online travel agents, OTAs）—MakeMyTrip India Private Limited和Ibibo Group Private Limited（合稱MMT-Go）裁罰22.348億及16.888億印度盧比（約為2600萬和2029萬美金），並要求MMT-Go修改與合作飯店之間的「廣義平價義務條款」，CCI認為「廣義平價義務條款」可能會限制競爭，具有市場地位的業者施行可能造成壟斷，需要個案認定是否違反競爭法。MMT-Go向國家公司法上訴法院（National Company Law Appellate Tribunal, NCLAT）提起救濟，NCLAT於2023年2月23日宣布將對CCI的裁罰進行審理，預計於4月11日舉行庭審。 「平價義務條款」在OTAs和合作飯店間相當常見，是為了要解決搭便車問題，防止飯店從中獲取不公平利益，而平價義務條款分成「狹義」與「廣義」。「狹義平價義務條款」禁止飯店在飯店自身網站以更好的價格與條件進行銷售，因只限制飯店在本身銷售管道的條件，並不影響OTAs之間的競爭。而「廣義平價義務條款」則禁止飯店在其他銷售管道以更好的價格和條件進行銷售，此將減少OTAs之間的競爭。當具有市場地位的OTAs與飯店簽訂「廣義平價義務條款」，因其更為低廉的價格與市場地位，其競爭對手無法與之公平競爭，可能產生壟斷。 此外，歐盟可能有同樣的看法，歐盟委員會於2022年5月新修訂「垂直集體豁免規則」（Vertical Block Exemption Regulation, VBER）將廣義平價義務條款從豁免範圍中刪除，但仍豁免狹義平價義務條款。因為廣義平價義務條款可能限制競爭或造成壟斷，印度與歐盟對於廣義平價義務條款已經做出限制，可能是未來競爭法的國際趨勢，可以作為我國未來相關法規調適之參考。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).