日本智慧財產推進計畫2015分析(中)

日本智慧財產推進計畫2015分析(中)

資策會科技法律研究所
104年10月02日

  日本智慧財產戰略本部於今年6月19日所公布「智慧財產推進計畫2015」[1],係以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨,並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景,提出三項核心議題並分別剖析各項議題其現狀課題及主管部會應努力之方向,其中第二項議題「活化智財紛爭處理機制」之內容如下:

一、活化智財紛爭處理機制

(一)現狀與課題

1. 證據收集未見確實

  在訴訟中,為能作成適切的裁判,原告、被告兩側需提出充分的證據,惟專利侵權訴訟中,多數情況下證據是為被告所掌握,權利人主張侵權之立證較為困難,就此日本認為應就以下三點檢討證據收集程序的機能:在訴訟開始的階段,確保爭點整理之程序充分發揮效用;確保「文書提出命令」作為證明被告有侵害事實有力手段之一,能充分發揮效用;作為證據收集的前提,確保證據保全制度能充分發揮效用。

2.權利安定性不足

  從權利賦予乃至於紛爭處理的過程中,專利權等智財權之安定性亦相當重要。日本於2004年針對專利侵權訴訟,於專利法新增第104條之3[2],導入「專利無效抗辯」之制度,其後雖然有意見認為應廢止專利無效抗辯制度,但整體而言因無效抗辯制度的導入,確實使專利無效訴訟(無効審判)審理遲緩的狀況明顯獲得改善。而由於2015年日本再度導入專利異議制度(異議申立制度)[3],因此無論就權利者及疑似侵權者之間的平衡,或是產業政策上就專利權進步性要件的判斷等,本年度的推進計畫中均指出有就本條之內容再作檢討之必要。

3.損害認定額偏定

  在損害賠償的額度方面,雖然在歷年來多次專利法之修正後已經獲得一定程度的改善,但普遍看法仍認為訴訟實務上法院所認定的侵權損害賠償數額,和商業實態上所造成的影響及需求相比仍是顯然偏低。另日本為求簡化便利損害賠償額的舉證難度,雖已於1998年修正專利法第102條[4]之規定,但於司法實務上並未能充分運用,加以民法上對不法行為之賠償側重實際上造成之損害,而未能從研究開發投資所得之專利權受損之角度思考,造成日本在專利權等智財糾紛中損害賠償額普遍偏低,此一問題仍有待解決。

4.中小企業專利權人不易勝訴

  根據日本知的財產戰略事務局之統計,日本專利侵權訴訟中有約六成為中小企業提起,但扣除和解之部分單以終局判決而言,中小企業的原告勝訴率在二成以下,其中對大企業的勝訴率更不到一成,探究其原因,日本認為除了中小企業與專利、法律專業人員間合作程度有所不足外,在權利取得的階段就未能針對未來權利行使、保護充分進行戰略性規劃也可能是問題所在,故應對中小企業的權利取得、行使及訴訟進行上給予一定的支援。

(二)今後施政方向

  日本為強化智財紛爭解決體系的機能,於2015年智財推進計畫中指出三個方向:首先是「強化智財紛爭處理體系的機能」,在權利人及侵害嫌疑人間地位平衡的前提下,對證據收集手續、損害賠償額、權利安定性和禁制令的核發等各方面為綜合性的檢討;其次是「促進智財紛爭處理體系的活用」,針對中小企業與大企業的往來過程中,就智財保護、紛爭預防、訴訟對應等面向提供進一步的支援,例如廣設據點提供充分的諮詢、提供具有訴訟實績的專家團隊、減輕進行訴訟之負擔等。此外針對「智財紛爭處理有關之資訊普及化」,為創造能因應經濟全球化之商業環境,除有必要將日本智財相關法令翻譯為英文提供予世界各國,尚應持續針對各國法院、專利局、及訴訟外紛爭解決等智財紛爭處理體系,與日本制度間的異同進行調查研究並公開揭露。

(三)小結

  智慧財產權的保護和國家經濟發展息息相關,而僅有優質的專利申請程序及審查品質,仍無法達到健全智慧財產制度及其相關產業之目的,完善的智慧財產爭議解決程序,乃其中不可或缺之一環。有鑑於此,我國於2008年7月參考德、美、日等智財先進國家之作法成立智慧財產法院,目的即在於藉由專業的審判人員及程序,解決具備國際性及高等專業性的智慧財產案件,進而達到智慧財產案件審判的專業化、效率化。

  而在智慧財產法院成立已滿七年的今日,學術界和產業界仍持續對提出各項檢討意見,例如法院於專利侵權訴訟中可自行就個案認定專利無效影響專利安定性、專利權人勝訴率偏低、損害賠償數額偏低、訴訟當事人審級利益保障不足等[5],此等議題和前揭日本智財推進計畫中所提出「活化智財紛爭處理機制」,當中的各項現況與課題同質性甚高,由此可知我國及日本目前在強化智財紛爭處理機制上,均面臨類似的問題有待克服。

  二十一世紀為知識經濟時代,由於科技發展及商業型態的多元化,以知識產能為基礎所形成的專利、商標及著作權等智慧財產權,不僅 性質上與傳統的財產權有異,在權利保護上亦有不同的面貌。尤其高科技產業發達與否,攸關國家競爭力,而以鉅額投資研發取得高科技成果,常存有多種智慧財產權,必須藉由法律程序的保護,始能確保該產業在國際市場的競爭力。因此,就法律層面而言,必須建構妥適保護智慧財產權的制度程序,方足以維持國家在國際社會的競爭力[6]。我國後續或可參考前述日本作法,從事前紛爭預防和事後案件處理兩個面向同時著手,降低智財紛爭的發生率並提高解決效率和滿意度,逐步實現活化智財紛爭處理機制之目標。


[1]〈知的財産推進計画2015〉,知的財産戦略本部,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf(最後瀏覽日:2015/08/14)

[2] 特許法(昭和三十四年法律第百二十一号)第百四条の三(特許権者等の権利行使の制限):「特許権又は専用実施権の侵害に係る訴訟において、当該特許が特許無効審判により又は当該特許権の存続期間の延長登録が延長登録無効審判により無効にされるべきものと認められるときは、特許権者又は専用実施権者は、相手方に対しその権利を行使することができない。 2 前項の規定による攻撃又は防御の方法については、これが審理を不当に遅延させることを目的として提出されたものと認められるときは、裁判所は、申立てにより又は職権で、却下の決定をすることができる。 3 第百二十三条第二項の規定は、当該特許に係る発明について特許無効審判を請求することができる者以外の者が第一項の規定による攻撃又は防御の方法を提出することを妨げない。」

[3] 日本於2003年廢止原有之專利異議制度,2015年專利法修正時雖再度納入,但其內容及性質與舊法時之規定略有不同。

[4] 特許法第百二条第一項(損害の額の推定等):「特許権者又は専用実施権者が故意又は過失により自己の特許権又は専用実施権を侵害した者に対しその侵害により自己が受けた損害の賠償を請求する場合にお いて、その者がその侵害の行為を組成した物を譲渡したときは、その譲渡した物の数量(以下この項において「譲渡数量」という。)に、特許権者又は専用実施 権者がその侵害の行為がなければ販売することができた物の単位数量当たりの利益の額を乗じて得た額を、特許権者又は専用実施権者の実施の能力に応じた額を 超えない限度において、特許権者又は専用実施権者が受けた損害の額とすることができる。ただし、譲渡数量の全部又は一部に相当する数量を特許権者又は専用 実施権者が販売することができないとする事情があるときは、当該事情に相当する数量に応じた額を控除するものとする。」

[5] 李素華,〈智慧財產法院運作之觀察與檢討-以專利侵權訴訟為中心〉,《全國律師》,第18卷第10期,頁18以下。
[6] 同註5,頁42。

※ 日本智慧財產推進計畫2015分析(中), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7034&no=16&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/10)
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[2] 依據歐洲聯盟運作條約第288條規定,規章(Regulation)具有一般的效力;並直接適用於每個會員國。參考自陳麗娟,《里斯本條約後歐洲聯盟新面貌》,五南圖書出版,第二版,頁63(2013)。 [3] BEREC, BEREC Guidelines on the Implementation by National Regulators of European Net Neutrality Rules, BoR (16) 127, Aug. 2016, available at http://berec.europa.eu/eng/document_register/subject_matter/berec/download/0/6160-berec-guidelines-on-the-implementation-b_0.pdf (last visited Apr. 02, 2018). [4] European Commission, Open Internet, https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/open-internet-net-neutrality (last visited Mar. 19, 2017). [5] OFCOM, Own-initiative enforcement programme into fixed and mobile Internet Service Provider traffic management measures, and other practices covered by the EU Open Internet Access Regulation, Mar. 06, 2018, https://www.ofcom.org.uk/about-ofcom/latest/bulletins/competition-bulletins/open-cases/cw_01210 (last visited Mar. 26, 2018). [6] Supra note 3. [7] Id. [8] Company Overview of Hutchison 3G UK Limited, Bloomberg, https://www.bloomberg.com/research/stocks/private/snapshot.asp?privcapId=26671318 (last visited April 03, 2018). [9] Company Overview of Vodafone Limited, Bloomberg, https://www.bloomberg.com/research/stocks/private/snapshot.asp?privcapId=8186589 (last visited April 03, 2018). [10] Vodafone Passes為Vodafone推出之零費率(zero-rating)產品,該產品可以將使用者經常使用之特定高流量服務排除於基本流量之計算,例如Netflix、YouTube、Facebook等。Vodafone Passes又分成四種子類別,包括視聽類(video pass)、通訊類(chat pass)、音樂類(music pass)及社群類(social pass),各類別的零費率項目皆不相同。資料來源:Vodafone, Vodafone Passes, https://www.vodafone.co.uk/pass/ (last visited Mar. 29, 2018). [11] Supra note 1. [12] Supra note 3, at 15. [13] Id, at 4. [14] Id, at 15. [15] Id, at 9. [16] Ibid. [17] Supra note 3, at 8. [18] Ibid. [19] Supra note 3, at 14. [20] Regulation 2015/2020在第3條第5項第1段定義特殊服務(specialised services),該條款允許ISP業者基於服務特性、內容應用之特別品質要求(specific quality requirements),如遲延(latency)、封包遺失(packet loss)等,得提供特殊服務。 [21] Supra note 3, at 31. [22] 零費率的實施不得與Regulation 2015/2020第3條抵觸,亦即當消費者已達其可使用數據服務之流量上限(data cap),而被服務提供者降速或停止使用數據服務時,如果零費率的應用依舊可以使用或其使用相較於其他應用有不同的傳輸速度,則服務提供者即違反第3條應公平對待所有傳輸數據之規定。易言之,只要消費者在未達到其資費方案之數據傳輸上限前,零費率並不違反前揭第3條的規定。Supra note 3, at 11-13. [23] Id, at.6.

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  兩年前蘋果選擇開放原始碼成像引擎( rendering engine ) KHTML 做為 Safari 瀏覽器的基礎;兩年後,蘋果則打算以自己的程式碼取代該引擎,藉以解決相容性的問題。 KHTML 成像引擎──也是其瀏覽器的核心,考慮在其架構上放棄 KHTML 的程式庫( code base ),或者所謂的「樹狀圖」( tree ),改用蘋果自己的版本,也就是所謂的 WebCore (網頁核心)。 KHTML 原本是為了要在 KDE ( K Desktop Environment )上執行而撰寫的──這是 Linux 和 Unix 作業系統的介面。   Safari 並不是蘋果唯一以開放原始碼為基礎的軟體,其麥金塔( Macintosh )作業系統就是以達爾文( Darwin )開放原始碼計畫為基礎。   企業在某些方面受到限制,而開放原始碼社群以不受限制為傲。蘋果自己內部有些問題搞不定,以致銜接不上 KDE 開發 KHTML 的模式,導致 KHTML 與 Safari 逐漸產生分歧,後來情況則越來越嚴重。

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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