日本專利法中舉發和異議制度之沿革及現況
日本專利法中舉發和異議制度之沿革及現況
資策會科技法律研究所
法律研究員 蘇彥彰
104年11月30日
日本於2014年基於「促進創新以催生優秀技術和商品，作為產業競爭力的源頭」之目的，在兼顧國際化和中小企業使用需求的前提下，就整體智慧財產法制包括發明專利法（特許法）、新型專利法（実用新案法）、設計專利法（意匠法）、商標法、國際專利申請法、專利師法等進行相當程度的修正，而其中專利法的修正重點之一為重新建立專利[1]的異議程序，並修正原有舉發程序之主體資格。由於日本產業種類和專利法制均與我國相近，其產業界對於專利之運用策略亦為值得我國業者參考之對象[2]，因此我國對於日本在相隔超過十年後再次恢復異議程序，使專利撤銷重新回歸異議和舉發雙軌制度之修正背景和具體作法，應有進行了解之必要。
一、日本專利撤銷制度沿革
日本於2003年時，基於以下原因[3]，廢除了原已實行超過80年的專利異議制度，將異議制度的功能整合於專利舉發制度中：
(1)異議和舉發在制度設計上的區別性不足，以致於實務上同樣都被視為解決私權紛爭的方式；
(2)當時的異議制度，在過程中並未能充分給予異議人具夠的意見表達機會，使整體異議人對處理結果滿意度低落；
(3)異議和舉發實際上常同時繫屬於專利廳（特許庁），且由於制度結構不同無法合併處理；又或者異議人在異議被駁回後再提出舉發，造成紛爭解決時程的拖延，增加當事人之負擔且不利專利之安定性。
然而日本廢除異議程序後發現，以言詞審理為原則的專利舉發程序，對於當事人間的人力、時間、金錢負擔較過去異議程序為大，尤其對於非都會區的使用者，或是偏向研發而不進行製造的大學單位更不易進行運用，造成專利撤銷制度的受使用數下降。如此一來雖然短時間內專利核准數量和速度可因而提昇，但長此以往恐將增加有瑕疵的專利在市場上存在和流通的可能性，而更令日本方面憂心的是若事業者於獲得專利後已大舉進行投資，經過相當時日與競爭者間發生侵權糾紛後才被專利廳或法院認定專利無效，將可能對事業造成致命的損害[4]。因此在商業活動全球化，國際專利也透過專利高速公路而加快取得速度的現在，提高專利權安定的必要性也與日俱增。
基於上述背景，日本於2014年修正之專利法中，重新納入了異議制度，允許任何人（包括利害關係人及其他第三人在內），在專利公告後六個月內以不符專利要件、不符權利互惠原則、不應核發專利之發明、重複核發專利、欠缺說明書支持等涉及公眾利益之理由，向專利廳聲明異議並進行書面審查。若專利廳審查後初步認定異議有理由，將向專利權人發出撤銷理由通知，專利權人則可在縮限專利申請範圍、訂正誤記誤譯、就不明瞭記載進行釋明等不使專利範圍擴大的前提下，提出專利內容的更正；另一方面，異議人也可就專利廳的撤銷理由通知以及專利權人的更正請求提出意見書。此作法除可有效落實異議制度提昇專利品質、排除不適當專利外，亦可提高異議人對於異議結果的滿意度；此外在恢復異議程序的同時，新制也針對舉發程序進行修正，將發動舉發程序的權利主體限於利害關係人。
二、修正後日本專利異議和舉發程序分析
修正後的日本專利法，針對已公告核准的專利權再次設有異議和舉發兩道事後審查程序
(1)異議程序[5]
異議程序之目的在於就已成立之專利權儘早進行內容檢討修正，因此除限於公告後六個月內提出、異議理由限於與公眾利益有關之事項外，並採取完全書面審查方式，以加快審查速度且減低程序上支出。若專利廳認為異議有理由並撤銷專利時，專利權人可向高等智財法院起訴尋求救濟，但若專利廳認為異議無理由時，異議人不得聲明不服。附帶一提，雖然異議人具備利害關係人身份時可另行發動舉發程序，但就制度設計目的和精神而言，舉發並非異議結果之救濟程序。(2)舉發程序
相較於以公益為目的之異議程序，修法後舉發程序之目的更加明確導向解決當事人間的具體權利紛爭。新制下，舉發主體限縮為利害關係人，但相對在時點方面，則容許於專利公告後任何時點提出（包括專利權期滿消滅後），理由亦不限於公眾利益事項，包括專利權人實際上並非專利申請權人之權利歸屬事項在內亦可作為舉發之理由，且審查過程以言詞審查為原則，若當事人對舉發結果不服，無論權利人或舉發人，均可向高等智財法院起訴尋求救濟。
三、小結：對我國專利撤銷制度之啟發
(1)以舉發程序取代異議程序之成效似乎有限
我國於2003年修正專利法之規定，廢除異議制度，整合原有異議與舉發之法定事由，期望能簡化程序並使權利及早確定[6]。
然而如同日本方面經過統計後得知，其國內舉發案件量在異議程序廢除前後幾乎沒有區別。若分析我國智慧財產局自1996年至2014年所進行之專利統計資料後可發現，1996年至2003年間每年約有近2000件異議案件及600餘件之舉發案件提出，自2004年起，異議案件提出量當然完全歸零，但舉發案件之數量雖在初期大量增加，隨後便如同日本情形，舉發案件量呈現快速減少之趨勢，近兩年已回歸2003年異議程序廢除前每年約600餘件之舉發量[7]。在異議案件量完全歸零，而舉發案件量無明顯成長的情況下，原本以舉發程序取代異議程序之目的是否有效達成，實不無疑問。(2)區別權利主體設計不同的專利撤銷制度
與日本較強調當事人間紛爭解決功能、強化當事人程序上保障、甚至專利法中明文準用民事訴訟法上證據調查之相關規定[8]相比，我國舉發制度或因從職權撤銷專利權制度逐步補充而形成，故較著重於原處分之糾正和撤銷不合法之專利權，對當事人紛爭解決的關注度程度較低[9]。
就此，近來即有實務意見指出，公眾審查制度的設計可依請求審查對象區分為任何人（不包含專利權人）與利害關係人兩種。其中，不涉及利害關係的第三人僅能在專利公告後一段期間內提出無效請求，而利害關係人只要在專利權存續期間均能提起無效請求，甚至在專利權消滅後亦能提出，使得無效爭議案件集中限制在現行涉訟優先審查的專利舉發案，如此可促使專利無效案件審查的加速化、高品質化。且無論該專利無效爭議案件的審理結果是否確定，均可作為智慧財產法院在審理專利有效性的依據，使得第一次判斷權回歸至專利專責機關。同時，也能保障專利權人的救濟機會與審級利益[10]，此一意見實與日本2014年專利法之修正方向一致。我國在專利法制研擬上或可參考之，就專利撤銷制度以權利主體和程序目的為出發點，再次進行類型化的區分。
[1] 和我國將發明專利、新型專利、設計專利均置於單一「專利法」中規範的作法不同，日本的「特許法」、「実用新案法」、「意匠法」均為個別獨立之法規，故本文中之所稱「專利」均係指我國之「發明專利」，不包括「新型專利」和「設計專利」在內。
[2] 莊榮昌，〈從日本企業的立場看專利無效審判〉，《專利法制與實務論文集（95年）》，頁545（2007）。
[3] 高畑豪太郎，《新・特許異議申立制度の解説―平成26年特許法改正―》，経済産業調査会，初版，頁37（2014）。
[4] 同前註，頁5。
[5] 「特許異議の申立」規定於2014年修正後日本專利法第113條以下。
[6] 〈歷年專利相關法規〉，經濟部智慧財產局，https://www.tipo.gov.tw/fp.asp?fpage=lp&ctNode=6678&CtUnit=3205&BaseDSD=7&mp=1（最後瀏覽日：2015/12/14）
[7] 〈歷年統計〉，經濟部智慧財產局網站，https://www.tipo.gov.tw/lp.asp?ctNode=6721&CtUnit=3231&BaseDSD=7&mp=1（最後瀏覽日：2015/09/25）
[8] 特許法（昭和三十四年四月十三日法律第百二十一号）第百五十一条「第百四十七条並びに民事訴訟法第九十三条第一項 （期日の指定）、第九十四条（期日の呼出し）、第百七十九条から第百八十一条まで、第百八十三条から第百八十六条まで、第百八十八条、第百九十条、第百九十一条、第百九十五条から第百九十八条まで、第百九十九条第一項、第二百一条から第二百四条まで、第二百六条、第二百七条、第二百十条から第二百十三条まで、第二百十四条第一項から第三項まで、第二百十五条から第二百二十二条まで、第二百二十三条第一項から第六項まで、第二百二十六条から第二百二十八条まで、第二百二十九条第一項から第三項まで、第二百三十一条、第二百三十二条第一項、第二百三十三条、第二百三十四条、第二百三十六条から第二百三十八条まで、第二百四十条から第二百四十二条まで（証拠）及び第二百七十八条（尋問等に代わる書面の提出）の規定は、前条の規定による証拠調べ又は証拠保全に準用する。」
[9] 蔡鴻仁，《發明專利舉發之研究》，輔仁大學法律學研究所碩士論文，頁22至23（2004）。
[10] 陳政大，〈我國專利公眾審查制度之調整初探〉，廣流智權事務所，http://www.wipo.com.tw/wio/?p=4316（最後瀏覽日：2015/09/30）
蘇彥彰
法律研究員 編譯整理
美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」英國政府由數位文化媒體與體育大臣（Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport）與商業能源與工業策略大臣（Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy）代表，於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」（AI Regulation Policy Paper）。內容除定義「人工智慧」（Artificial Intelligence）外，並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面，英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上，人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」，造成現有法規可能不完全適用情形： （1）具有「適應性」，擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋，因此應對其學習方式與內容進行剖析，避免安全與隱私問題。 （2）具有「自主性」，擅於自動化複雜的認知任務，在動態的狀況下持續判斷並決策，因此應對其決策的原理原則進行剖析，避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面，英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針： （1）針對技術應用的具體情況設計，允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義，藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時，仍然能實現靈活性。 （2）主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範，以避免範圍過大扼殺創新。 （3）制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則，確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 （4）要求監管機構考量更寬鬆的選擇，以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面，英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則，以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織（OECD）的相關原則，並證明了英國對此些原則的承諾： 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外，英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」（AI Action Plan）文件，彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」（National AI Strategy）而施行的相關行動。前述計畫中亦指出，今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
韓國國家智慧財產人力培育綜合計畫初探韓國國家智慧財產人力培育綜合計畫初探 科技法律研究所 2014年08月05日 壹、事件摘要 韓國政府暨2008年4月提出「第一次國家智慧財產人力培育綜合計畫(2008~2012)」[1](以下簡稱第一次綜合計畫)後，於2012年12月提出「第二次國家智慧財產人力培育綜合計畫 (2013~2017)」[2](以下簡稱第二次綜合計畫)，以「創意人才、知識財產之管理與服務所需專門人才的培育」為目標，強化並提升韓國在全球化市場的競爭力。 韓國人才培育綜合計畫旨在培育優秀專利人才、智財實務人才，透過質與量的同步增加與水準提升，以期補足智財人力缺口。當中各項措施思維，是否有值得我國借鏡之處，本文將介紹第一次綜合計畫目標及主要成果，並以此為基礎說明第二次綜合計畫在政策說明、預期成果等規劃上的改進作法，進而歸納說明韓國在人才培育相關觀念想法，供國內相關政策發展之參考。 貳、重點說明 一、計畫背景 第一次綜合計畫於2008年提出，目的是為因應韓、美FTA締結與生效後，韓國企業將面臨全球化市場競爭，專門領域人才之需求量日益增加，但相對在以智慧財產法學為中心之人力供給與相關職務教育卻尚未成熟。 第一次綜合計畫目標有三，首先是擴充優秀之專利創造潛力、再者是增加企業智財實務人力數量及提升水準、最後則是要提高智財法律服務的素質，以期提高智慧財產的競爭力。主要四大政策包括：(一)強化智財研究人力培育；(二)培育企業智財實務人才；(三)培育智財服務領域人力資源；(四)擴充智財人才培育之基礎。 在第一次綜合計畫中，以大學生及企業人力為對象之智財教育課程，對於上述對象之能力有顯著幫助、獲得肯定。但除此之外，課程內容不夠多樣化、制度化，以及課程程度未達標準，所提供教育現場之實務界人才以及國際業務之專家亦不足，被認為是第一次綜合計畫不足之處[3]。於是在此背景下，第二次綜合計畫設定兩大計畫目標「以智財經濟為基礎，培育智財人才」、「體現智財之大眾化與智財文化的深層教育」，並以此設定五大政策，本文就其內容以及相關措施為具體說明。 二、政策架構 在第二次綜合計畫中，共分為五大政策，分述如下: （一）強化培育商業智財管理人才 韓國政府認為，若要強化人才的培育與供給、提升企業競爭力，在政策上第一步必須針對「智財管理人力」進行加強。包括促進企業內部成立智財專責部門，依據不同管理領域[4]給予理論與實務的教育課程、各國智財制度與紛爭解決有關專門教育[5]，乃至於碩士學位課程（如為因應海外智財紛爭應對，韓國企業提供學費百分之50補助，鼓勵在職進修之碩士課程「智慧財產專門學位課程(MIP)」）。同時，加強企業經營者智財經營意識亦屬至關重要之事。透過在大企業以及中堅企業設置專門智財部門及智財最高負責人，並讓各企業間可以針對智財進行合作、資訊共享[6]。或是直接派員前往各地區中小企業聚會，傳達IP經營優秀事例、經營訣竅，皆是韓國強化企業經營者IP經營概念之規劃作法。另外，則是擴大產學研合作與就業市場連結，透過「企業-大學-政府」合作，提供企業所需人才之教育，同時也讓企業透過採用優秀人才強化其智財能量。最後，則是在智財經營、發明、設計等領域，發掘、培育次世代的領導能力，為未來競爭力做準備[7]。 （二）培育全球化智財服務專門人才 第二個政策著重於智財服務人力的培育。國際智財紛爭加劇，需要有能夠因應時局改變之專利師養成教育以及考試制度改進。過去在第一次綜合計畫中，先著重於專利師的數量，以供給市場需求。而第二次綜合計畫中，透過「教育-考試-實務研習-多樣化專業課程」的專利師培育政策，期望在電子/通訊、化學/生命、機器/金屬等專業領域能夠提供專業化的服務，並能在法律市場開放的現實環境中，培育[8]可以進入海外法律服務的專利師，同時能夠為韓國企業處理海外智財紛爭。 再者，對於專利師該有的社會責任部分，韓國推動專利師與律師則共同組成「專利家庭醫生(patent home doctor)[9]」制度，透過才能分享(Pro Bono)專家池(pool)[10]，提供中小企業在發生紛爭時可以透過此一制度來諮詢。同時也與各地區智財中心連結，希望各地區都會有一專利師事務所，以深化智財教育。 此外，韓國政府已於今年7月完成專利師考試制度修正案[11]，預計增加實務考題以及改變計分方式。再者，對於律師智財教育部分，則與法學專門大學院[12]合作，提供其研究生智財業務實習的機會，以培育智財紛爭解決之專門人才。 （三）培育融合型智財創造人才 第三個政策著重於研究開發人才的智財意識。首先，針對理工科大學生以及研究生等預備人才，依據其領域別開設不同課程，並鼓勵申請輔系，期望培育出兼具技術與智財層面的專業人才。另外，針對一般大學學生則鼓勵主修與智財相關之課程，使大學畢業生兼具專業領域與智財領域的能力，以期提供相關研究機構具備專業與智財能力之研發人才。除部分大學已開設智慧財產專門學位課程(MIP)碩士班、智財課程放入大學正規科目外，學校亦會舉辦校園專利策略校運會(캠퍼스 특허전략 유니버시아드，Campus Patent Strategy Universiade[13])、大學創意發明大會、D2B（Design-to-business）等智財實戰活動。從各種活動中將智財的概念帶進校園，深化校園後，也期待能夠將智財的概念透過校園的傳遞普及於一般民眾，使智慧財產的概念不是遙不可及的專業領域。 （四）扎根基層智財教育 第四個政策著重於基層智財教育扎根，包括針對兒童開設各種發明體驗設施[14]、發明文化講座、發明體驗活動，於中小學教育課程中加入發明與智財教育，以深植智財觀念。針對青少年部分，則在高中課程中提供選修智財相關科目，以發掘培養有潛在力之英才[15]。同時結合發明教育與技術教育，培育創造活用之立即可以使用之人才。 （五）智財人才培育之系統化 第五個政策著重於人才培育系統，將培育之智財人力與就業市場結合，以提高人力培育之成果。透過智財人力綜合資訊系統(IP Human Network)[16]使新進人力可順利進入職場、既有人力能有效運用發揮。透過智財財產能力考試(IPAT)[17]，進而能開發智財領域國家職務能力標準(IP-NCS)[18]。並商討是否需要制定「智財教育振興法」[19]，使得韓國能在制度法規面上，完整規範智財人力培育的計畫制定、施行以及相關預算。 參、代結論 先進國家如美國，透過知識密集產業直接或間接促成4千萬件就業。並利用其高附加價值之特性，使創造出之產值甚至佔美國國內生產毛值(GDP)達35%[20]。故有系統的培育智財專門人力，有助於國家智慧財產領域的競爭力，對於經濟發展與產值提升亦有其正面影響。 爰此，韓國在第二次綜合計畫中，便目標設定在5年內(2013~2017)增加2萬名新進人力及其工作機會，累積培育5萬名專門人才，來填補智財專門人力的缺口。其面向則從管理人才、服務人才、研發(創造)人力三方面著手。在管理人才部分，首要著重的是企業如何從現有人力進行培育，提高其智財能力，以及如何透過產學研擴大合作，與就業市場連結來培育下一代管理人才。服務人才部分則是透過考試制度改革積極培育更符合需求之專利師，同時也透過智財教育培育律師的智財紛爭解決能力。針對研發(創造)人才部分，則強調在專業教育的同時，需兼顧智財意識的養成，以期提供相關研究機構具備專業與智財能力之人才。最後，則進一步透過「智財人力綜合資訊系統(IP Human Network)」將培育人才與就業市場連結，促使所培育之智財人才能有效運用。 整體而言，在第一次綜合計畫中，是由政府主導、推行智財教育政策，而在第二次綜合計畫中，則期望達到政府與民間合作進行智財教育，甚至形成民間可自行育成智財人力之循環，此等人力發展思維與作法，值得我們持續觀察與參考。 [1] 第一次國家智慧財產人才培育綜合計畫是韓國於2007年1月18日招開之「第21回 科學技術相關長官級會議」中確認之『智慧財產策略體系推動計畫(案)』之後續處理案。國家科學技術委員會，〈국가지식재산 인력양성 종합계획안〉(2008/04/24)。 [2] 專利廳，〈제2차 국가지식재산 인력양성 종합계획안(2013~2017)〉（2012/12/12）。 [3] 同前註 [4] 在職人力教育預計從2013年的4500名，期望於2015年達到6000名、2017年提升至8000名；新進人力教育則是期望可以達到年平均為1500名。 [5] 針對主要紛爭對象國家專門課程，海內外人力一年200名。 [6] 目前三星電子、LG有公司內部智財教育課程，發掘可能事例，並傳授他公司智財相關課程運作的方法。 [7] 每年選拔50名左右派往美國等先進國家進行交流、學習課程。 [8] 包含CLP(國際授權專門資格認證)培育課程等技術價值評價與授權相關課程。 [9] 특허 홈닥터(patent home doctor)，http://pcc.or.kr/pcc/。 [10] 재능나눔 전문가 Pool。才能分享的概念來自於捐款，除了捐助金錢可以幫助他人外，也可以貢獻自己的專業能力於社會，屬於社會服務之一環。http://pcc.or.kr/pcc/。 [11] 專利廳於預定於今年(2014)下半年提出修法，可望於2018年開始實施。專利廳報導資料http://www.kipo.go.kr/kpo/user.tdf?seq=13740&c=1003&a=user.news.press1.BoardApp&board_id=press&catmenu=m03_01_02 [12] 如同美國law school概念，韓國正式的名稱為法學專門大學院，碩士課程。 [13] http://www.patent-universiade.or.kr，Universiade一詞為結合University + Olympiade兩個字而來。 [14] 美國於華盛頓美國史博物館內的「發明體驗設施(Lemelson Center)」 [15] 「發明英才教育研究院」為有天分之學生及其家長提供諮詢，並提供該生未來志願諮商。英才教育，等同我國資優生教育。 [16] IP Human Network，http://www.iphuman.or.kr/ipes2013/front/gate/main/iphuman_main.do [17] IPAT(Intellectual Property Ability Test)於2010年11月6日正式開始，並於每年的5月與11月舉辦 [18] 韓國產業人力公團，http://www.hrdkorea.or.kr/ [19] 參考科學教育振興法、環境教育振興法、英才(資優)教育振興法 [20] 依據美國商務部(Dept. of Commerce)2012年3月，工作機會有4千萬件(全體28%、直接雇用2千7百萬件、相關雇用1千3百萬件)；產品輸出達＄775billion美金(全體61%、IP服務輸出佔全體19%)；創造出的附加價值為＄5.06trillion美金(GDP之35%)
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)