日本個人資料保護法修正案允許變更利用目的引發各界議論

  日本國會於本會期(2015年1月)中,進行個人資料保護法修正草案(個人情報保護法の改正案)的審議。修正草案研擬之際,歷經多次討論,IT總合戰略本部終於在2014年6月公布修正大綱,後於同年12月公布其架構核心。

  本次修正,主要目標之一,是使日本成為歐盟(EU)所認可之個人資料保護程度充足的國家,進而成為歐盟所承認得為國際傳輸個人資料的對象國;為此,此次修正新增若干強化措施,包含(1)設立「個人資料保護委員會」;(2)明訂敏感資料(包含種族、病歷、犯罪前科等)應予以嚴格處理;(3)明訂資料當事人就其個人資料得行使查詢或請求閱覽等權利。

  本次修正的另一個目標,則是促進個人資料利用及活用的可能性。2014年中,日本內閣府提出「有關個人資料利活用制度修正大綱」,提倡利用、活用個人資料所帶來的公共利益,並指出,過往的法規僅建構於避免個人資料被濫用的基礎,已不符合當今需求,且易造成適用上的灰色地帶,應透過修法予以去除;未來應推動資料的利用與活用相關制度,來提升資料當事人及公眾的利益。本次修正因此配合鬆綁,允許符合下述法定條件下,得變更個人資料之利用目的:(1)於個人資料之蒐集時,即把未來可能變更利用目的之意旨通知資料當事人;(2)依個人資料保護委員會所訂規則,將變更後的利用目的、個人資料項目、及資料當事人於變更利用目的後請求停止利用的管道等,預先通知本人;(3)須使資料當事人容易知悉變更利用目的等內容;(4)須向個人資料保護委員會申請。

  目標間的兩相衝突,使得該案提送國會審議時,引發諸多爭議。論者指出:允許在特定條件上變更個人資料的利用目的,雖顧全資料利用的價值,但似不符合歐盟個人資料保護指令對於個人資料保護的基準,恐使日本無法獲得歐盟認可成為資料保護程度充足的國家,亦徹底喪失此次修正的最重要意義。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 日本個人資料保護法修正案允許變更利用目的引發各界議論, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?d=6787&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/27)
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英國Patent Box租稅優惠政策

英國Patent Box租稅優惠政策 科技法律研究所 2014年03月25日 壹、政策背景   歐盟在2000年規劃的里斯本策略[1],就創造工作機會與保障勞工權益方面積極作為,驅使歐盟各國稅法改革,成功使歐盟在國際上擁有強大稅制上競爭力。而後法國、匈牙利、盧森堡、比利時、荷蘭、西班牙等國家,先後就研發活動施行優惠稅制,更強化其研發活動創造、發展的誘因。   2011年英國政府成長計畫[2]檢討近10年來,各國降低稅率、打破貿易壁壘、培育專家人才,同時英國經濟疲弱,負債且競爭力下降。因此英國政府在計畫中提出要建立G20[3]中最具競爭力之稅制。在不願與其他國家進行稅金削價競爭下,英國政府決定自專利著手,認為專利與高科技研究發展最具關連性,且專利本身已具完備審查機制,於是以專利獲利為主的優惠稅制逐步成形,稱為Patent Box,2011年6月英國財政局HMRC廣納各界意見,並在2012年Finance Act修法草案第8A章節提出。   對於Patent Box的設計,英國政府提出幾個原則:首先為不造成企業困擾,Patent Box必須為自願性參加;並且2013年4月起,為來自專利的獲利提供10%的優惠稅率;專利獲利之計算應避免為企業製造不必要的行政成本;不以總收入計算而以淨獲利計算;鼓勵持續研發等。 貳、政策方針 一、政策目的   英國政府早期對法人的租稅獎勵,係針對中小法人購置網際網路軟硬體設備、研發相關費用等,提供100%當年度投資抵免的獎勵;而為促進法人進行科學技術研究,2000年開始提供中小法人投入研發投資抵減獎勵,2002年擴及於大法人亦得適用,但抵減率降為25%。   英國政府為了鼓勵法人將高值專利與其運用發展紮根國內,以法人稅(Corporation Tax)角度出發,提議租稅優惠方案「Patent Box」。政府認為此方案能夠提供國內法人額外動機,將高價值工作與專利相關生產活動留在國內,並強化英國法人目前在全球的高值研發能量。   此方案由工黨政府提出,但直到2010年11月保守黨政府執政時,才將之納入執政提議政策,隔年6月與幕僚單位諮詢相關立法細節與範圍後,迅速於同年12月擬出草案。2012年7月,Patent Box方案經皇家同意被納入「法人稅法(the 2010 Corporation Taxes Act)」之修法法案「財政法(the 2012 Finance Act)」之中。2013年4月起,英國法人若透過自主研發或委託研發所產生之專利而賺取之收入,法人稅可由原本的20~24%(2013年4月法人稅為23%),調降適用10%的優惠稅率。   此方案的推出,一部份原因為產業界輿論稱英國原租稅制度使法人逐漸喪失競爭力;而之所以將租稅優惠鎖定為專利權(與特定植物品種權),係因為專利權與高科技研發生產具有很強的鍊結,並且專利權本身的審核制度更已為Patent Box方案挑選出真正的創新科技發明。 二、Patent Box 優惠稅制影響評估 (一)英國國庫   英國Patent Box採逐步調降稅率之實施方式,以減輕對國庫的負擔,2013年以獲利的60%適用Patent Box 10%的優惠法人稅稅率,之後隔年增加10%,直至2017年4月1日,100%獲利適用10%之優惠法人稅稅率。而HMRC預算預估之英國專利獲利金額,係以其資料庫為基礎推算之。 (二)英國法人   調降法人稅對英國法人而言,也降低了將相關專利獲利移出境外之動機;此外,對於未申請專利者,Patent Box更增加其申請的動機,繼而提高發明之價值。   對於中小型法人而言,此方案可使其檢視自身專利布局,但對於未接觸過專利想加入此方案者,會增加該些中小型法人之相關行政成本,但Patent Box一產品僅須具一專利之設計,可減輕對此類法人之負擔調降法人稅對英國法人而言,也降低了將相關專利獲利移出境外之動機;此外,對於未申請專利者,Patent Box更增加其申請的動機,繼而提高發明之價值。   對於中小型法人而言,此方案可使其檢視自身專利布局,但對於未接觸過專利想加入此方案者,會增加該些中小型法人之相關行政成本,但Patent Box一產品僅須具一專利之設計,可減輕對此類法人之負擔。 (三)英國經濟   由專利獲利的法人可受惠於此方案,尤其是醫藥、生技、電子、國防等產業。Patent Box方案更可吸引國外創投資金,增進國內經濟並增加高值工作機會。 [1]Directorate-General for International Policies - Policy Department, The Lisbon Strategy 2000-2010, European Parliament (2011), http://www.europarl.europa.eu/document/activities/cont/201107/20110718ATT24270/20110718ATT24270EN.pdf (last visited, Feb 19, 2014) [2]HM Treasury, The Plan for Growth, March 2011, https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/31584/2011budget_growth.pdf (last visited, Feb 11, 2014) [3]G20,一個國際經濟合作論壇,由八國集團(美國、日本、德國、法國、英國、義大利、加拿大和俄羅斯)以及其餘十二個重要經濟體(歐盟、中華人民共和國、巴西、印度、澳大利亞、墨西哥、韓國、土耳其、印尼、沙烏地阿拉伯、阿根廷和南非)組成。

人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例

人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要   美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家,FDA轄下的數位健康計畫(Digital Health Program)小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式,在過去五年中,該計畫發布了若干指導文件 ,嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律,監管的不確定性依舊存在,因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫,望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革,便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》(21st Century Cures Act)。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍,一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁,或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來,實務上發現人工智慧的技術特質,會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時,產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》(Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。   本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容;在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析;最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明   2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》,在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品(Digital Health Products)之管轄範圍,將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材(medical device)定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。   根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)項,美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列,規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體: 行政管理目的[2];或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3];或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4];或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5];或 同時符合以下四點之軟體: (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊,或其他醫療訊息(例如:偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南)[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。   雖然大多數被排除的類別相對無爭議,但仍有一部分引起法律上不小的討論,即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體(Clinical Decision Support Software,以下簡稱CDS軟體)。   CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者(例如:醫師)做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型,比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》,CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外,取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定,則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確,FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》,該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]: 該軟體功能之目的或用途;及 預期使用者(例如超音波技師、心血管外科醫師);及 用於產生臨床建議的原始資料(例如患者的年齡和性別);及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據   後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時,能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之,指南草案所提的四點,為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外,指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷,並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解,並為公眾可得」[12],進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)(iii)之規定;若該軟體亦同時符合第520節(o)(1)(E)之其他要件,則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。   由於規範內容較為複雜,指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果(例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果),並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義,可被FDA認定為「非醫療器材」[13];而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體,則仍維持屬於醫療器材[14]。   另需注意的是,《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節(o)(3)(A)(i)項亦建立「彌補性納回(claw-back)」機制,FDA需遵守通知評論程序(notice-and-comment process)以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險,並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析   《21世紀治癒法》頒布至今兩年,FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體,例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞(large vessel occlusion, LVO),並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體:Viz.AI Contact application;又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機(Topcon NW400)所獲得的影像,快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。   然而,在CDS軟體以人工智慧為技術核心時,現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮: 一、「理解」演算法?   根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,如果CDS軟體欲不受FDA監管,醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」(intended to)使醫師等專業人員理解演算法即可,並不論醫師是否真正理解演算法。然而,若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的,那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時,具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法?有學者甚至認為,CDS軟體是否受到FDA法規的約束,可能會引導至一個典型的認識論問題:「我們是怎麼知道的?(How do we know?)」[16]。對此問題,我們或許需要思考:當醫師無法理解演算法,會發生什麼問題?更甚者,未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員?[17] 二、如何要求演算法透明度?   指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等,被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋,醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為,應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確,而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代?未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分?   FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題,惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋,即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能,或能部份取代醫師職能,因此需受FDA監管。是故,醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係,已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據,或需數年時間透過實證研究方能研判。往後,醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分,將會是一大難題。 肆、結語   隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展,傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色,但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水,但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架,以兼顧使用者安全與新技術開展,並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》,且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。   然而,新法實施後,關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言,倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體,在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體,關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊,FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋,然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解?」、「透明度該如何認定?」等問題。更甚者,從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之,未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代?未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分?都是醞釀當中的重要議題,值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017)  https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)

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