德國聯邦議會於2015年12月3日通過「健康制度安全數位通訊與應用法」 (下稱數位健康法,Gesetz für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, e-Health-Gesetz),本法無須經過聯邦參議院同意,最快將於2016 年初生效。
該法係以患者的權益和隱私為中心而制定。其中安全的數位基礎設施將改善健康照護、加強病患的自我決定權。數位健康法要求於全德範圍內,從2016 年中期開始至 2018年中,依法定之資訊技術基礎設施的時間表引進相關技術與設施,在醫療診所和醫院之間全面進行電信基礎設施的連結。
本法案要點摘要如下:
• 最新一代的主資料管理(Stammdatenmanagement) (被保險人主資料(Versichertenstammdaten)的測試及更新) 將提供醫生最新資料和防止醫療給付濫用。這個數位健康卡第一個線上應用,將在2018 年中全面引進。而 2018 年 7 月 1 日起未參加線上被保險人主資料驗證之醫生,其補貼亦將削減。
• 醫療用緊急資料(Notfalldaten)應從 2018 年開始依被保險人意願在數位健康卡上儲存,以避免危險藥物的交互作用。因此,從2016 年 10 月開始,使用三種以上藥物患者,將收到藥物治療計畫(Medikationsplan)。而藥劑師自始即有義務在被保險人變更處方時更新之。從 2018 年開始,用藥計畫可以以電子傳輸方式從數位健康卡卡中檢索。
• 數位健康法將促進電子病歷(Arztbriefe)的推動。病患可以對其主治者告知其最重要的健康資料,並以數位資料形式儲存使用。另外,病患的權益和自主決定是本法重點,患者不僅可自行決定何種醫療資料應以卡片儲存,並可決定誰有權查閱。病患亦得提取卡片中儲存之資料。如血糖測量值、從可穿戴裝置或隨身手圈所量測的資料。
• 為提倡遠距醫療(Telemedizin),從 2017 年4 月開始遠距 x 光診斷評估和從 2017年7 月起,線上視訊諮詢時段納入醫療合約給付中。使病患更易獲取醫療訊息,同時在預後諮詢和監控諮詢中亦能得到醫療服務。
• 為進入遠端醫療時代,必須確保各種 IT 系統可以進行溝通,故須在 2017 年 6 月 30 日前提出互通性指引(Interoperabilitätsverzeichnis),使衛生部門不同的 IT 系統所採用的標準簡明化。
• 智慧手機和其他行動裝置使用健康APP已漸普及,到 2016 年底前應確認,被保險人是否可以使用相關設備來行使他們的醫療資料存取權限以及資料是否能夠相互連結進行傳輸。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
日本內閣官房提出未來投資戰略報告加速機器人實用及活化日本內閣官房日本經濟再生總合事務局(内閣官房日本経済再生総合事務局)在2017年6月9日第10次「未來投資會議」中提出未來投資戰略2017報告(未来投資戦略2017~Society 5.0 の実現に向けた改革~),在成長的戰略成果(5)日本第四次產業革命及新經濟的展開中,分別對於機器人實用、物聯網(IOT)、大數據(BIG DATA)、人工智慧(AI)等提出成果及未來計畫。 機器人加速實用化:首先,機器人廣泛利用在商業設施、機場等日常生活空間,於2016年9月羽田機場設置機器人實驗室「Haneda Robotics Lab」,利用機器人改善服務並補充勞動力。有關打掃清潔、協助移動、查詢服務等17種機器人,將進行實證實驗。而路面協助行走型機器人「RT.1」已經完成,於2015年生活協助型機器人之安全性得到國際認證,其後發展之「RT.2」將使用於長期照顧層面。其次,開發農業使用之自動駕駛拖車,並提供工作實際狀況和土壤狀況之電子管理服務。今年6月開始商業化之自動駕駛顯示器,可以監控自動駕駛耕作機器進行自動耕作等。在物流管理方面,於2018年將於山間部等地區進行無人機的包裹遞送,2020年將在都會區全面無人包裹遞送。預計將與日立等相關公司,進行物流管理系統之開發及活用福島機器人測試場域。
發展再生能源 農委會推展生質能源作物管制全球溫室氣體排放量的京都議定書生效,發展再生能源成為趨勢。行政院農業委員會投入生質能源作物開發,規劃利用北、中、南三地共九十公頃的休耕農田,種植向日葵、大豆及油菜等三種油料能源作物,研發生質柴油,期盼提高農業「綠色產值」。 農委會指出,農業部門在再生能源領域中也有發揮空間,國內外生質能源相關研究認為可利用植物將太陽能、水力及二氧化碳轉化為生質能源,台灣每年有不少農地休耕,可利用推展能源作物,發展生質能源,同時提升休耕農田的附加價值,開創台灣農業發展新契機。 農委會官員指出,研究發現這些作物製成的生質柴油使用於汽車與一般柴油相同,而且排放的廢氣、二氧化碳較少,不過,生質油成本較柴油高,相關技術尚待進一步研究。
英國「創新持續貸款」英國創新局(Innovate UK)於2020年11月8日公布「創新持續貸款」(Innovation Continuity Loans)申請指南,作為COVID-19疫情應對計畫的工作項目之一,英國創新局將提供2.1億英鎊的貸款予在疫情影響下持續進行創新活動之國內中小企業。本貸款目標對象為因疫情導致出現資金缺口的中小企業,每一間公司將可申請25萬至160萬英鎊不等之創新持續貸款。 「創新持續貸款」源自2017年的創新貸款實驗計畫(Innovation loans pilot),藉由七項創新競賽篩選出約100位申請人,提供總額約7500萬英鎊的創新貸款;此次創新持續貸款則不採競賽方式,而是針對受疫情影響的中小企業創新活動,透過審查機制提供貸款予申請人。申請人資格為正在執行受創新局補助之創新活動者、過去36個月曾受創新局補助而目前正在進行其他創新活動者或是過去36個月並未獲得創新局補助之創新活動的執行、完成或延續性工作者,且確實因COVID-19疫情影響出現資金短缺之中小企業,即可向創新局申請創新持續貸款。 創新局將藉由審查申請者提交至今的工作成果與品質、受疫情影響程度與資金需求情形,評估該創新活動的後續發展潛力,向合格的申請人提供年利息僅3.7%的創新持續貸款。合格的申請人能在2022年3月31日或約定日期前,直到產品首次商業銷售為止,分階段領取貸款,以年利率3.7%計息;產品首次商業銷售後可額外有兩年的寬限期,在產品首次商業銷售或寬限期結束後五年內,申請人必須償還貸款,未償還部分則改採年利率7.4%計息。藉由低利貸款的資金挹注,協助從事新創活動之英國中小企業得以紓困以度過疫情難關。