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)
美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案，該法案名為the Protecting American Talent and Entrepreneurship (PATENT) Act。希望能制止美國近年來濫用美國專利系統制度，造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。 該法案指出，許多濫用之專利訴訟案不僅發生在大公司，許多中小公司也受到patent troll的侵擾，也許即使不著名的專利訴訟案也會花費被告方非常大筆之金額。法案內容指出，提起專利訴訟方需要清楚定義該專利的聲明(claim)及何種產品或是過程侵權，及其侵權之方法等。另外，勝訴方可以提出敗訴方在訴訟過程中所花費的費用並不客觀上合理等聲明。美國政府於2015年5月初表示支持該項提案，且認為該法案是合理且可理解的法案(common-sense legislation)，並希望能於今年簽訂通過該法案於國家專利法中，讓美國專利法系統不受到patent troll的氾濫使用。 美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案做出修正，希望在打擊專利蟑螂時，又不至於過度保護AIA，而造成專利權人泛濫使用AIA保護而矯枉過正。主要的法案修正內容包括： 1.限制PTAB過度檢視專利有效性的範圍。PTAB為了防止過多的專利訴訟，對於專利的有效性較謹慎檢視，因而相對的判定許多專利無效。此法案要求PTAB的審查標準需與地方法院檢視專利有效性的標準相同，以避免過度不合理的專利無效決定。 2.專利權人若要聲訴原告的專利無效需具有大量且具體的證明，證明專利的無效性。若專利權人提出無理由的專利訴訟，即造成濫用專利權人權利的情形，該法案規定，其可對其律師相關的懲罰。 3.若專利權人像PTAB提出對方的專利無效，PTAB僅需一個成員來決定是否構成審視該專利有效性的決定。 提出這些修改法案，主要希望在打擊專利訴訟濫用的同時，又不會過度的保護專利權人而可能夠成不中立的結果。
南韓個人資料保護委員會宣布通過修訂個人資料保護法施行法2024年3月6日，南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）宣布通過個人資料保護法施行法（Enforcement Decree of the Personal Information Protection Act, PIPA Enforcement Decree）修正案，並於2024年3月15日正式實行。 本次修法重點如下： 1.明訂個資主體可要求公開自動化決策過程之權利及應對不利結果時可採取之措施 針對使用AI等自動化系統處理個資並做出的自動化決策，個資主體（即，個人）有權要求解釋決策過程並進行審查，尤其當決策結果對個資主體權益有重大影響時（例如：不通過其社福補助申請），個資主體可拒絕自動化決策結果，並要求改為人為決策及告知重新決策結果。另為確保透明、公平，自動化決策依據的標準與程序亦須公開，並於必要時向公眾說明決策過程。 2.確立隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）的資格要求及適用範圍 為確保CPO能順利開展個資保護工作，要求處理大量或敏感個資機關之CPO至少具有4年個資、資安相關經驗，且個資經驗至少2年。適用機關包括：年營業額達1,500億韓元以上、處理超過100萬人個資或超過5萬人特種資料者；學生超過2萬人的大學；處理大量特種個資的教學醫院或大型私人醫院等；疾管局、社福、交通、環保等公共系統運營機構。 3.明訂評估公共機構個資保護效能之標準及程序 依據個資法第11-2條規定，PIPC每年需對公共機構（如：中央行政機關及其所屬機關、地方政府及總統令規定者）進行個資保護程度評估，而為使評估作業有所依循，本次新增評估標準及相關程序包括：政策和業務表現及其改進情形、管理體系適當性、保護個資措施及執行情形、防範個資侵害及確保安全性措施及執行情形等。 4.調整需要承擔損害賠償責任的適用範圍及門檻 為確保機關履行個資主體損害賠償責任，將需履行投保保險等義務之適用範圍由網路業者擴大至實體店面及公共機構等。同時，調整適用門檻，將年銷售額由5千萬韓元調整為10億韓元、個資主體數由1千人調整為1萬人，以減輕小型企業負擔。另亦明訂可豁免責任的對象包括：不符合CPO資格的公共機構，公益法人或非營利組織，及已委託給已投保保險之專業機構的小型企業。 PIPC另將公布一份指引草案，內容包括自動決策權利、CPO資格要求、公共機構個資保護評估標準、賠償責任保障制度等，並舉行說明會來收集回饋意見。
IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」