加拿大之地區航空公司-波特航空(Porter Airlines),因違反當地「反垃圾郵件法」(Anti-Spam Law),於2015年6月29日被加拿大廣播電視及通訊委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission,簡稱CRTC)裁罰150,000美元。
2014年7月1日施行之反垃圾郵件法,係為杜絕因濫發郵件而對資料當事人造成困擾所制定。在該法中,針對寄送商業電子訊息要求需符合「獲得當事人同意」、「識別發送人之資訊」、「取消訂閱功能設計」等三項條件。然而,波特航空所寄出之商業電子訊息,卻:(1)未設計退訂機制供資料當事人選擇退訂;(2)未提供法規要求之發送人完整聯絡訊息;(3)資料當事人提出取消商業電子郵件訂閱之請求,未於法定之10個工作日內執行;(4)自2014年7月至2015年2月寄出之每一封商業電子郵件,波特航空無法證明其已獲當事人之同意而為之。
CRTC法遵暨執行部門主席Manon Bombardier認為,在過去,企業都習慣依照一般商業慣例或內部政策執行相關工作,透過此一個案,希望能對其他企業產生警示作用。企業應針對發送電子商業訊息之部分,重新檢視並審查其內部相關程序及步驟,是否確實符合當地法規要求及條件,以免類似觸法事件再度發生。
美國醫療保險和醫療補助服務中心(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS)於2024年4月10日發布了2025財年(Fiscal year 2025, Oct. 1, 2024, to Sept. 30, 2025)醫療保險醫院住院預期支付系統(Inpatient Prospective Payment System, IPPS)規則草案(proposed rule)。 考量到細胞療法費用高、可近用性低,2025財年規則草案便包含為醫院提供治療鐮狀細胞疾病(Sickle Cell Disease, SCD)基因療法,其新技術附加支付(New Technology Add-on Payment, NTAP)附加百分比從原本的65%提高到75%的創新支付措施。 NTAP方案是2001年由CMS推出,旨在激勵醫院採用新技術和新療法。NTAP規定新的醫療服務或技術必須滿足以下3個標準,才有資格獲得附加支付: 1.新穎性:醫療服務或技術必須是新的。一旦此治療已經被認為不是新技術,附加支付就會結束。 2.費用過高:醫院在使用新技術時,可能會產生成本超出標準的住院病患支付限額,該技術在現有醫療保險嚴重程度診斷相關群組(Medicare Severity Diagnosis-Related Groups, MS-DRG)系統下不足以支付。 3.實質的臨床改善:與目前可用的治療方法相比,使用該技術其臨床資料必須要顯示確實能改善特定病人群體的臨床結果。 NTAP透過提供經濟激勵,支持醫療機構在初期階段採用新技術,從而促進醫療創新並改善患者治療效果。SCD為一種遺傳性疾病,對美國黑人影響嚴重,且治療選擇有限。因此該創新支付鼓勵措施將使醫院可以獲得更多的資金來執行昂貴的SCD基因療法,進一步促進SCD病人獲得最新的治療,且能減少SCD長期醫療照護的相關成本。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
德國公佈聯邦政府人工智慧戰略要點德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」(Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence),係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部,與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針,並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下: 1. 研究能量:必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處:各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎:資料是人工智慧發展的重要關鍵,德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施:人工智慧中重要的技術「深度學習」,不僅需要大量資料,同時還需要強大的計算能力,德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用:德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術,尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制:人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題,德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作:德國作為歐盟會員國之一,未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言,德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統,並強調人與機器之間的合作關係,為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略,並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
英國將開放區域性媒體整併自由英國通訊事業主管機關OFCOM擬開放區域性媒體化業經營和併購,藉由開放來促使地區性媒體度過在經濟衰退時廣告量不足之窘境,以保障人民得以接收多元資訊。同時,促使區域性媒體之整併亦有助於對抗最大規模之媒體BBC,有促進市場競爭之狀態。 OFCOME在建議報告(Report of the Secretary of State on the Media Ownership Rules)中提到,對於電視、廣播和報紙所有權之限制,其規範目的在於給予民眾接受多元的觀點和不同新聞、資訊和意見的管道。但是近年來,網路已經漸漸成為接收新聞的替代來源,加上經濟因素之衝擊,在這樣的轉變下,區域性媒體所有權是否仍應受從前跨業經營之規範,有值得檢視之處,故提出幾點建議,包含: 1-移除數項法規中關於廣播公司所有權之限制; 2-區域媒體自由化下,僅限制單一媒體不得同時符合下列三項:(1)大於50%市佔率的區域性報紙;(2)區域性廣播基地台(a local radio station);(3)三個區域性的電視頻道; 3-修改新聞提供者法案(The appoint news provider rule)用以確保第三頻道新聞來源非由BBC提供,而提供民眾多元之選擇。