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。
歐盟理事會通過爭議不斷的歐盟數位單一市場著作權指令為了使歐洲的著作權法規更符合數位時代及單一市場所需，歐盟執委會（European Commission）於2016年9月所提出的「數位單一市場著作權指令」（The Directive on Copyright in the Digital Single Market）提案，於今年2月13日由歐洲議會（European Parliament）與歐盟理事會（Council of the EU）、歐盟執委會達成最終協議，歐洲議會與歐盟理事會並分別於3月26日及4月15日通過提案，歐盟理事會於4月17日簽署正式指令。新指令的重點內容包含： 文字與資料探勘（Text and data mining）：第3條規定，研究組織為了科學研究而需對文字與資料探勘時，得例外對著作進行重製、擷取（extraction）。 強化著作人和表演者在數位環境中的地位：第14條規定，當著作人和表演者將著作權讓與或授權給出版商後，出版商必須定期向著作人和表演者告知這些著作的利用情形。另外，第15條規定，如果著作人和表演者覺得先前約定的報酬太低時，可以要求與出版商重新磋商更公平且適當的報酬。 賦予新聞內容重製權及向公眾傳播權：規定於第11條，使用新聞的內容（尤其網路新聞）時，須向新聞出版者取得重製權及向公眾傳播權的授權。另外，本次通過的正式指令，已無之前提案中具有爭議的「須得到新聞出版者同意才能使用新聞頁面超連結」條文內容，而無先前的超連結稅（Link Tax）爭議。 網路服務提供者義務：第13條規定，網路服務提供者如Instagram、YouTube等，有義務透過有效的機制，迅速刪除未經著作權人授權許可的內容，並防止這些未經授權的內容重新上架，以保護著作權人的利益。 不過，從歐盟執委會提案之後，第13條就引起了德國民眾的強烈反彈，從今年2月最後一個禮拜開始，德國各大城市展開了一連串名為「反對歐盟著作權改革法案」（gegen EU-Urheberrechtsreform）的抗議活動，包含線上連署及上街遊行，並已擴散至其他歐盟會員國。抗議訴求認為，使用所謂的「上傳過濾器」（Upload-Filter）會對網路的言論自由和多樣性產生巨大影響，由於在實際操作上，網路服務提供者只會依據著作權人所提供的著作授權清單，利用上傳過濾器自動過濾未得到授權的內容，因此經合法使用其他著作後所創作的新著作（例如文章內含有合法引用的內容），可能會成為被過濾、刪除的對象，因為上傳過濾器可能無法判別法定例外的合法使用。所以上傳過濾器被認為是有爭議的審查手段。 雖屢有爭議，但本次通過數位單一市場著作權指令，使歐盟的著作權法規更能適應當今數位世界，在音樂串流服務、影音點播平台、新聞彙整平台、以及各種社群平台已成為人們接觸著作和新聞的主要門戶時，加強網路使用者享有的自由和權利，創作者也將獲得更好的保護和報酬，以創造更繁榮的網路經濟。
美國FTC表示 將檢視網路中立性此一議題美國聯邦交易委員會主席 Deborah Platt Majoras 於日前一場會議中表示， FTC 將成立網路接取工作小組 (Internet Access Task Force) ，負責檢視因科技發展所引發的議題以及法規的發展方向。除此之外，此一工作小組亦將針對近期來爭議不斷的網路中立性 (Net Neutrality) 進行檢視。 Majoras 表示對於是否立法規範網路，宜謹慎加以考量之，因為法規的影響深遠且長久。在缺乏明顯的證據證明市場失靈或消費者有受到損害的情況下，主管機關不宜採取任何法制措施規範市場參與者的行為。對於任何網路中立性或相類似的立法，宜考量其對於現有寬頻平台及市場環境的影響，以及此等立法對於產業未來創新與投資的影響。而關於網路中立性 (Net Neutrality) 之立法需求及細節，將由網路接取工作小組負責檢視之，其後續發展有待未來更進一步的觀察。
歐盟資料保護工作小組修正通過GDPR個人資料當事人同意指引因應歐盟「通用資料保護規則」（The General Data Protection Regulation，或譯為一般資料保護規則，下簡稱GDPR）執法之需，針對個人資料合法處理要件之一當事人「同意」，歐盟資料保護工作小組（Article 29 Data Protection Working Party, WP29）特於本（2018）年4月10日修正通過「當事人同意指引」（Guidelines on consent under Regulation 2016/679），其中就有效同意之要件、具體明確性、告知、獲得明確同意，獲有效同意之附加條件、同意與GDPR第6條所定其他法定要件之競合、兒少等其他GDPR特別關切領域，以及依據指令（95/46/EC）所取得之當事人同意等，均設有詳盡說明與事例。 GDPR第4條第11項規定個人資料當事人之同意須自由為之、明確、被告知，及透過聲明或明確贊成之行為，就與其個人資料蒐集、處理或利用有關之事項清楚地表明其意願（unambiguous indication）並表示同意。殊值注意的是，如果控制者選擇依據當事人同意為任何部分處理之合法要件，須充分慎重為之，並在當事人撤回其同意時，即停止該部分之處理。如表明將依據當事人同意進行資料之處理，但實質上卻附麗於其他法律依據，對當事人而言即顯係重大不公平。 換言之，控制者一旦選擇當事人同意為合法處理要件，即不能捨同意而就其他合法處理的基礎。例如，在當事人同意之有效性產生瑕疵時，亦不允許溯及援引「利用合法利益」（utilise the legitimate interest）為處理之正當化基礎。蓋控制者在蒐集個人資料之時，即應揭露其所依據之法定要件，故必須在蒐集前即決定其據以蒐集之合法要件為何。