中國大陸於2015年8月29日修改了其《促進科技成果轉化法》,為了該法的實施,中國大陸國務院於今年2月17日的常務會議中,即發表了其對於鼓勵研究機構及大專院校之科技研發成果運用的相關措施;而針對這些措施,中國大陸國務院於同月26日制定了相關的具體規定,並在3月2日時發布,並行文於各相關機關。
該規定分作16點,主要分三個大方向,包括促進研究機構及大專院校的科技研發成果轉移於民間企業、鼓勵科技研發人員發展創新技術以及創業活動,與科技研發環境的營造等等。
具體而言,其主要措施包括允許研發機構得自主決定其科技研發成果的運用,原則上不需要向政府申請核准或報備、其運用後的收入不需繳交國庫,得全部留於研發機構內,用於對研究人員之獎勵及機構內科技研發之用、其並對該收入用於對研究人員獎勵之比例下限作出明文規定、允許國立研發機構及大專院校之研究人員在一定條件下得保留原職位在一定期間內至民間企業兼職,或進行創業活動,以從事科技研發成果的運用,以及對研發機構的考核標準應納入對機構之科技研發成果及運用的評鑑等等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
加拿大數位隱私法(Digital Privacy Act)於2015年6月18日獲得皇室御准,該法目的係為修訂規範私部門運用個人資料的聯邦個人資料保護及電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)。該法有多個章節於公告時便即刻施行,但仍有部分章節需待日後其他行政機關公告配套之法規後始能正式施行,例如該法的重點章節之一:「安全防護措施之違反」(Breaches of Security Safeguards)。 歷經約莫兩年,加拿大創新、科學及經濟發展部(Innovation, Science and Economic Development Canada)於2017年9月2日公告安全防護措施違反之規則草案(Breaches of Security Safeguards Regulations),以及規則衝擊分析聲明(Regulatory Impact Analysis Statement)。草案自公告時起開放30天供相關利益關係人發表意見,未來將和數位隱私法的「安全防護措施之違反」同時生效施行。 草案制定目的在於確保加拿大本國人若遇有資料外洩且具有損害風險時,可收到精確的相關資訊。私部門對本人的通知應包含使本人可理解外洩的衝擊和影響的詳細資訊。草案確保加拿大個人資料保護公署(Office of the Privacy Commissioner of Canada)之專員亦能獲得有關資料外洩的確實且對等資訊,並可監督、確認私部門遵守法規並執行。草案詳載私部門於通報個人資料保護公署時應提交的資訊,以及通知本人時應提供的資訊,且不限制私部門額外提供其他資訊。遇有資料外洩情事而故意不即時通報個人資料保護公署或通知本人者,最高將可處十萬美金罰鍰。
美國法院判決歐巴馬政府幹細胞政策違法餘波蕩漾美國哥倫比亞地方法院於今(2010)年8月23日發出暫行性禁制令(preliminary injunction),判定由聯邦政府經費補資助進行的人類胚胎幹細胞研究應暫時停止,此裁判嚴重打擊歐巴馬政府在去年新發布的幹細胞研究政策(Executive Order 13505 - Removing Barriers to Responsible Scientific Research Involving Human Stem Cells)。新政策允許對胚胎幹細胞株進行研究,不論該幹細胞株為前布希政府所允許的有限細胞株,或使用人工授精過程中經明文同意且無償提供研究用之剩餘胚胎。 本禁制令源於去年在新政策公布後,部分反對胚胎研究的團體及成人幹細胞研究科學家主張,美國國家健康研究所(NIH)根據歐巴馬政府新政策所制定的指導方針(NIH Guidelines on Human Stem Cell Research),違反Dickey-Wicker修正案,並侵蝕成人幹細胞的研究經費分配,因此對NIH提出此項訴訟。 Dickey-Wicker修正案禁止NIH從事破壞生命的研究,其為1996年以來國會每年在審理聯邦政府的綜合撥款法時所附帶通過的法律,等於是對NIH研究自由的界線設定。本案承審法官認為,人類胚胎幹細胞研究可能涉及摧毀人類胚胎,違反Dickey-Wicker修正案,因此這項告訴可能勝訴,法院因此同意發出暫時性禁制令。 地方法院此項裁判引發不少爭議,除相關利害關係人悲觀表示美國幹細胞研究因此將受到重創外,對於裁判內容究竟代表什麼意義,各方看法也不盡相同。裁判法官稱此裁判不過使幹細胞研究「維持現狀」(status quo),然而對於所謂的「現狀」,卻有不同解讀,有認為裁判結果意味全面禁止胚胎幹細胞的研究,亦有認為是回歸到布希政府的政策態度。 歐巴馬政府方面認為,其幹細胞政策並不違反Dickey-Wicker修正案,因其資助的研究使用的是「已經製造」出來的胚胎幹細胞株,而非資助破壞胚胎的「程序」,目前聯邦司法部已對此裁判提出上訴;另為了徹底解決此項爭議,眾議院於9月新會期一開始,已有議員正式提出法案(Stem Cell Research Advancement Act of 2010, S. 3766),內容除將歐巴馬總統之政策予以法制化外,也明文排除Dickey-Wicker修正案於幹細胞研究之適用,希冀徹底解決美國胚胎幹細胞研究爭議。
RFID應用發展與相關法制座談會紀實 全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。