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)
日本學術會議於2020年9月15日提出「邁向感染症對策與社會改革之ICT基礎建設強化和數位轉型推動」（感染症対策と社会変革に向けたICT基盤強化とデジタル変革の推進）法制建議。新冠肺炎疫情突顯出日本ICT基礎建設不足和急需數位轉型之問題，日本學術會議從「醫療系統之數位轉型」、「社會生活之數位轉型」和「資安與隱私保護」等觀點提出建議，希望能在確保資安及隱私的前提下，達到防止感染擴大與避免醫療崩壞，以及減少疫情對社會經濟影響等目標。針對「醫療系統之數位轉型」，未來應建立預防和控制感染症之綜合平台，統一地方政府感染資訊之公開內容、項目，檢討遠距醫療和數位治療法規，進行相關法制環境和基礎設施之整備；針對「社會生活之數位轉型」，日後應積極推動遠距醫療、遠距工作和遠距教育，並進行所需基礎建設、設備和人才培育之整備；針對「資安與隱私保護」，除檢討建立利用感染者個人資料，以及可知悉個人資料利用狀況之制度，亦應擴大及強化信用服務（trust service）和感染資訊共享系統等措施。
美國國家製造創新網絡2016年度報告依2014年復甦美國製造與創新法（Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布年度報告（Annual Report）。國家製造創新網絡計畫的目標是處理發生於執行面的、介於初期基礎研究與技術布建之間的製造技術轉型（manufacturing related technology transition）挑戰。 國家製造創新網絡計畫的關鍵核心之一，是連結創新與製造，而「研發機構」（Institute）在這當中扮演最為關鍵的角色。此所稱之研發機構，係指2013年「國家製造創新網絡先期規劃」（NNMI-PD）以及2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014）第278s條(c)項所界定之「製造創新中心」（center for manufacturing innovation）——其採公私合營制（public-private partnership），其成員可包括各該業界之業者與學研機構，以及商務部長認屬適當之產業聯盟（industry-led consortia）、技職教育學校、聯邦政府所屬實驗室、以及非營利機構等。「研發機構」將以上之利害關係各方匯聚形成一個創新生態系（innovation ecosystem），以共同因應高風險之製造業挑戰並協助製造業者維持並提升產能與競爭力。 我國於民國105年7月由行政院核定通過之「智慧機械產業推動方案」，亦規劃透過「智機產業化」與「產業智機化」，建構智慧機械產業生態體系，整合產學研能量，並深化智慧機械自主技術中長期布局與產品創新。
數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護美國接連發生電腦仲介商 ChoicePoint 與 NexisLexis 分別於 2004 年 10 月及 2004 年 4 月電腦遭入侵，數以百萬計的個人資料被竊取之事件，使得個人資料外洩的問題，受到美國國會的強烈關注。此一事件的發生，同時讓大家注意到加州資料庫外洩通知法（ SB1386 ）對於消費者保護的重要性。 SB13866 法要求持有個人敏感資料的組織、企業，當資料外洩時，需立即通知當事人。 Choice point 此次即是迫於加州州法的規定，於 2005 年 2 月通知了 3 萬 5 千名加州州民關於其個人資料遭受竊取的的消息。 鑑於個人資料保護的重要性，美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法，於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」（ Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 ）的公聽會。草案建議成立聯邦性法律，要求企業或政府，一旦其持有之個人資料遭到竊取，即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項；並擬允許，讓資料遭竊的個人，可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。 本法案中除了包含 SB1386 的規定外，也對販賣個人敏感資料進行規範，並要求聯邦貿易委員會（ Federal Trade Commission ）設立相關組織，以協助資料遭竊之被害者。
美國食品及藥物管理局發布含有奈米物質藥物和生物製劑的最終版指引奈米科技發展愈加成熟，藥物和生物製劑包括主成分、賦形劑等都可能使用奈米物質，奈米藥品可包括口服藥、注射劑及局部外用藥，且適應症亦愈來愈多樣化。隨著奈米藥物申請送審的件數增加，美國食品及藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, USFDA）對於此類藥物的審查，除了依既有的藥品審查原則，亦必須針對奈米物質粒徑小的特性，評估粒徑之改變，是否會影響藥品製劑安全性、療效及品質。 美國食品及藥物管理局於2022年4月22日發布含有奈米粒子藥物之最終版產業指引，該指引的範圍涵蓋生物製劑以及基因治療，其要點包含：相關藥物開發原則、品質、研究具體考量因素，以及學名藥的簡易新藥查驗登記申請方式（Abbreviated New Drug Application, ANDA）。 USFDA 曾於2017年12月18日發布該指引的草案，在綜整各方意見後，本次最終版指引新增兩點修正，首先是於第27頁以下新增指引裡常用的26個名詞解釋，以協助讀者理解該份指引的重要術語；其次是學名藥廠於查驗登記時不能只證明製劑相等性，更要提供藥物動力學、藥理學、毒物學等證據以證明足夠的生物相等性，才可取得上市許可。 台灣目前仍在藥事法與特定醫療技術檢查檢驗醫療儀器施行或使用管理辦法，甚至過渡至再生製劑管理條例之法令結構調整過程中，並深受國內醫療環境與產業現況的影響；面對新興藥物研發方法在後疫情時代的快速發展，對產業可能帶來的衝擊與影響，如何並重藥物監理的審驗標準與前瞻性的促進更多有助新興藥物的發展，助益於我國老齡化社會結構的轉變，可更前瞻的參考USFDA最終版指南與標準，以加速台灣細胞治療或奈米藥物發展。