美國於2015年2月5日公布修訂之行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Applications, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff),取代原先在2013年9月公布之版本。本次的修訂主要是將美國2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備、及醫療影像傳輸設備指導原則(Medical Device Data Systems, Medical Image Storage Devices, and Medical Image Communications Devices, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff)規範納入其中。
2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備指導原則,擬降低FDA的管理程度,採用風險性評估方式,針對部分醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備等三種屬於第一級低風險之醫療器材,得不受ㄧ般管制,例如不需要登記、上市後報告及品質系統法規遵守等。原先,美國於2011年先將醫療設備資訊系統從第三級之高風險醫療器材,降低為第一級低風險之醫療器材,但經過長期間的使用經驗後,FDA認為,此等醫療器材設備在健康照護中十分重要,但相對於其他醫療器材,風險則較低,因此,將放寬程序。
行動健康應用程式亦可能歸類為上述之醫療器材,因此,為與上述的指導原則相符合,對於行動健康應用程式的審查亦作部分放寬。例如,當應用程式與資療資訊系統結合,而成為應受規範之醫療器材時,原先之規定為應進入醫療器材之規範程序,但新修訂之指導原則,則再放寬。僅將涉及積極的病人監測或醫療器材數據分析時,才需要回歸醫療器材之審查方式,其他醫療資訊系統若僅為儲存、傳輸等功能,而非主要提供診斷、治療等功能時,則可以不受醫療器材之規範限制,因風險程度較低,因此改由FDA視個案審查即可。為鼓勵相關產業的發展,FDA將風險性低之醫裁降低管理程度,其後續發展值得觀察。
淺談我國經濟部能源局建築能源效率管制措施 科技法律研究所 2013年3月25日 壹、事件摘要 行政院2012年9月份核定「經濟動能推升方案」,擘畫台灣2030年經濟藍圖。在該方案中,乃明示能源永續發展的重要性。經濟部能源局於2013年3月份公告修正「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」,針對22,349家空調設備用電大之觀光旅館、百貨公司、零售式量販店、連鎖超級市場、連鎖便利商店、連鎖化妝品零售店、連鎖電器零售店及銀行、證券商、郵局、大眾運輸場站及轉運站等合計11類業者,實施「冷氣不外洩」、「禁用白熾燈泡」及「室內冷氣溫度限值」規定,預估每年可節省2,158萬度電。 經濟部能源局表示,11類服務業100年總用電量約71億度,其中空調用電量約占41%。觀鄰近中國大陸、南韓、日本政府均已針對營業場所訂有夏季室內空調溫度,並由公部門帶頭示範。台北市政府自2011年起亦開始推動「營業及辦公場所室內冷氣平均溫度須保持在攝氏二十六度以上」規定,實施至今有效促使約700家能源用戶(契約容量超過300kW)之空調均溫維持於二十六度,實施結果由99年不合格率32.3%,至101年不合格率降低為4.9%,顯示執行該規定有效可行。 貳、重點說明 經濟部能源局新修正公告之「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」,乃著眼於建築物內部耗能之管制,而該管制措施乃近年來歐、美等先進國家亟力促進推動的建築能源效率(energy efficiency)議題。 參、事件評析 據統計,建築物耗能占人類經濟活動總碳排放量40%,而台灣地區舊建築物約莫占整體建築物97%,如何有效提升舊建築物本身之能源效率為重要課題。查內政部建築研究所之相關研究,建築物節能主要含括三個面向 - 外殼節能、空調節能及照明節能,因建築外殼節能為內政部營建署之管轄範疇,故經濟部能源局僅就建築物之空調節能及照明節能進行管制,本文將以美國聯邦能源部(Department of Energy, DOE)相關之法制政策為比較探討。 美國聯邦政府於2011年2月份正式啟動「更佳建築倡議」(Better Building Initiative),於2012年12月份能源部(Department of Energy, DOE)發布之進度報告(Progress Report)指出,目前建築能源效率存有若干投資障礙,第一,尚缺少能源效率投資成本節省之實證數據;第二,尚缺少潛在市場和技術解決方案之相關資訊;第三,能源效率作為商業最佳實踐尚未普遍被接受。基此,能源部將致力於促進能源效率投資並強化聯邦公部門示範作用等手段。 在促進能源效率投資上,因市場尚缺乏相關數據資訊,難就能源效率之市場價值進行驗證;將研議相關機制,作為未來融資和建築物改善的基礎。另在聯邦公部門強化示範作用上,將透過聯邦能源管理計劃(Federal Energy Management Program, FEMP)和節能績效契約(Energy Savings Performance Contract, ESPC),持續強化能源技術服務公司(Energy Service Companies, ESCO)進行聯邦建築物節能效益之提升和擔保。 此外,於該倡議旗下之「更佳建築挑戰」(Better Building Challenge)乃鼓勵民間部門之參與。以美國百貨業龍頭梅西百貨(Macy)為例,其承諾將透過能源資訊系統(EMS)之使用、觀察及分析,找出佔地一億七千九百萬平方呎的商業樓地板面積之關鍵能源機會。照明方面,該公司也以超過一百萬盞LED燈之替換與重點照明,在過去三年內減少了百分之七十的照明能源消耗。 綜上觀察,我國能源局新修正「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」下「禁用白熾燈泡」規定,乃禁止十一類業者使用二十五瓦特以上之白熾燈泡於一般照明用途,近似於美國梅西百貨於「更佳建築挑戰」下所承諾之LED重點照明之實踐。此外,借鏡美國經驗,我國宜研議建立起台灣建築能源效率數據資訊之系統資料庫,助於未來舊建築改善市場之發展。
基改作物MON810,德法命運大不同德國今年1月底通過新修法,使國際知名生技公司孟山都主要用做於飼料的基改抗蟲玉米MON810得以在德國更加順利種植。 原來德國法律規定基改作物與其相同種類傳統非基改作物間的種植距離為150公尺,與有機作物間的距離則為300公尺;但這項距離的規定對於農田面積多數不大的德國西部來說始終是一個問題,新法為此提供了一項新的出路,亦即基改作物種植者可與其相鄰傳統作物種植者簽訂契約來排除前述種植距離的限制,此項契約雖可能使傳統作物必須標示成為基改作物,但預估仍不會減低傳統作物種植者簽訂契約的意願。 專家評論德國這項新的立法仍然為德不卒,由於新立法並未將德國公開註冊制度中基改作物需揭露詳細的種植地點改為只需揭露種植地區,使得反基改分子仍將得以順利找到基改作物並加以破壞。另外,此次亦未修正的鄰田污染賠償責任使專家擔憂基改研究仍將限於校園內。 MON810在另一端的法國則顯得命運多舛,自去年秋天起,法國引用歐盟法的防衛條款(Articles 23 of the EU Deliberate Release Directive)來暫時禁種此一抗蟲玉米,於今年1月初,法國政府為此項問題所組成的委員會向環境部長提交調查結果,委員會主席並對外表示嚴重質疑MON810的安全性,並已取得大量MON810對動、植物負面影響的科學證據,使法國政府於1月中宣佈延續去年的禁種令。但專家質疑委員會主席對於調查報告之陳述失之客觀,由於調查報告中關於MON810商業種植對於環境影響的問題仍懸而未定,事實上並未存有委員會主席所謂的「嚴重質疑」。
Google新版桌面搜尋工具引發隱私權顧慮Google在2006年2月11日推出最新版的桌面搜尋工具Google Desktop 3,它的最新功能可以讓用戶同時搜尋多台電腦的資料。當啟用這項功能後,它會將電腦裡的文件和文字檔案(如Word、Excel)內容予以複製上傳到Google的伺服器上。當用戶在一台電腦搜尋資料時,也會在其他台安裝此工具的電腦自動開始搜尋。Google 表示,目前已經有很多人同時使用數台電腦,這個新功能可以讓使用者的生活更為便利。 但是倡導網路隱私權的團體Electronic Frontier基金會卻表示憂慮。由於新功能可能會讓駭客更容易盜取用戶個人資料,用戶的個人隱私將面臨更大的威脅。該基金會律師Fred von Lohmann認為,使用者應重視個人資料被放在Google伺服器上可能產生的問題,這比便利性更為重要。因為使用時若未花時間處理功能選項和設定問題,它將可能導致個人資料諸如納稅、醫藥和財物紀錄,以及其他文字檔案等資料外洩。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。