美國FDA公布510(k)醫療器材上市前許可指引針對醫療器材上市前之審查規範提出更完善詳細之調整
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
紐西蘭人工智慧論壇（AI Forum）協會成立於2017年，為非營利組織，是紐西蘭政府的重要智庫單位。該協會的AI法律、社會和倫理工作組於2020年3月4日發表了紐西蘭第一份《紐西蘭可信賴的AI指導原則》， 此指導原則目的在提供簡潔有力的人工智慧參考點，以幫助大眾建立對紐西蘭人工智慧的開發和使用的信任。此份AI指導原則對政府具有重要的參考價值。 《紐西蘭可信賴的AI指導原則》，內容摘要如下： 一、公平和正義 (一)適用紐西蘭及其他相關管轄地包含科克群島、紐埃、托克勞、南極羅斯屬地法律； (二)須保護紐西蘭國內法及國際法所規範的人權； (三)須保障《懷唐伊條約》中毛利人的權利； (四)民主價值觀包含選舉的過程和在知情的情況下進行公眾辯論； (五)平等和公正的原則，要求人工智慧系統不會對個人或特定群體造成不公正地損害、排斥、削弱權力或歧視。 二、可靠性、安全性和私密性 AI利益相關者須確保人工智慧系統及資料的可靠、準確及安全性，並在人工智慧系統的整個生命週期中，保護個人隱私以及持續的識別和管控潛在風險。 三、透明度 人工智慧系統的運作應是透明的、可追溯的、並在一定的程度上具可解釋性，在面對責問時能夠被解釋且經得起質疑。 四、人類的監督和責任 AI利益相關者，應該對人工智慧系統及其產出進行適當的監督。 在利益相關者確定適當的問責制度和責任之前，不應使用會對個人或群體造成傷害的技術。 五、福利 AI利益相關者應在適當的情況下設計、開發和使用人工智慧系統，盡可能促進紐西蘭人民和環境的福祉，像是健康、教育、就業、可持續性、多樣性、包容性以及對《懷唐伊條約》獨特價值的認可。 此份AI指引較大的特色有兩點，第一，紐西蘭人工智慧論壇協會的成員組成，其中女性成員比例超過半數。第二，在其指導原則中第一點的「公平和正義」及第五點「福利」中，都特別提到須遵守《懷唐伊條約》以確保毛利人的權益。在這樣的基礎下，能更期待紐西蘭在發展AI技術的過程，能夠更切實的做到公平正義、無歧視。
藥明康德再列1260H名單，BIOSECURE效應加速全球CDMO供應鏈重組趨勢美國國防部於2026年6月8日更新依《國防授權法》（National Defense Authorization Act, NDAA）第1260H條款發布的中國軍工企業名單（1260H List），再度將藥明康德納入其中。該名單為「生物安全法」（BIOSECURE Act）辨識高風險生技企業的重要參考來源，美國逐步以國安思維重塑生技供應鏈，也再度引發全球CDMO產業對供應鏈安全與法規風險的關注。 法制架構與管制機制 美國《生物安全法》（BIOSECURE Act）草案，在經過多次修訂與審議後，在2025年底被併入《2026 財政年度國防授權法》第851節（Section 851 of the FY2026 NDAA）中，並於2025年12 月在國會通過後正式簽署成法（以下以「生物安全法」稱之），主要限制聯邦政府及其資助對象使用具國安風險的生技供應商。除被列入1260H名單的企業外，白宮管理和預算辦公室（Office of Management and Budget, OMB）也可基於國家安全、資訊安全等因素，進一步指定相關企業納入受關注生技公司（biotechnology companies of concern, BCOC）範圍，擴大供應鏈風險管理機制。 政策影響與不確定性 雖然1260H名單不具制裁效力，但已成為「生物安全法」風險辨識的重要依據，可能影響聯邦採購、政府資助及跨國藥廠的供應商評估。藥明康德此次再度列名，將面臨聲譽及商業合作壓力，目前該公司已表示將循法律途徑提出申訴，後續仍具不確定性。 「生物安全法」禁令尚未立即全面生效，須待OMB完成風險認定並修訂《聯邦採購條例》（Federal Acquisition Regulation, FAR）後方能正式執行，預估仍需1至3年的時間。並設有五年過渡期機制，既有合約於過渡期間仍可持續履行。 產業影響 在美國已將生技製造能力與供應鏈安全納入國家安全戰略的情況下，「生物安全法」的影響也逐步由法規層面延伸至商業決策。未來CDMO的競爭將不再只取決於成本與技術能力，供應鏈可信度與地緣政治風險管理能力將成為關鍵的競爭因素。隨著全球藥廠供應鏈重整趨勢加速，後藥明時代之製造版圖變化值得持續觀察。
FDA公布修訂行動醫療APP指導原則美國於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。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」