加拿大安大略省通過修正健康資訊保護法
加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法（Health Information Protection Act, HIPA）。該法案藉由一連串措施，包括增加隱私保護、問責制與提升透明度，以提高病人地位。
1.在符合指令定義內，將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員；
2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程，刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定；
3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元，組織則為250,000元至500,000元。
而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法（Quality of Care Information Protection Act, QCIPA），有助於提升透明度，以保持醫療系統的品質，更新內容包括：
1.確認病患有權得知其醫療相關資料；
2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實；
3.要求健康與長照部（Minister of Health and Long-Term Care）每五年定期審查照護品質資訊保護法。
安大略省亦正著手研究由專家委員會提出，所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。
藉著透過該目標，將可提供病患更快的醫療，更好的家庭與社區照顧，安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。
蕭崴仁
法律研究員 編譯整理
Ontario Passes Legislation to Protect Patient Privacy and Improve Transparency https://news.ontario.ca/mohltc/en/2016/05/ontario-passes-legislation-to-protect-patient-privacy-and-improve-transparency.html (last visited May.25, 2016)
Ontario health privacy breach notification bill passes third reading http://www.canadianunderwriter.ca/insurance/ontario-health-privacy-breach-notification-bill-passes-third-reading-1004091046/ (last visited May.25, 2016)
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。
美國參議員提案鬆綁天使投資人須揭露自身財務資料的規定美國民主黨參議員Chris Murphy在2015年4月16日捲土重來提出「榮光法案」（Helping Angels Lead Our Startups Act，以下簡稱HALOS Act）。HALOS法案在上個會期胎死腹中，此次重新提出，旨在強調暢通管道以投資新創公司之重要性，Murphy表示：「我們應該尋求更便利的管道，讓各種財務狀態但具備財務知識的投資人（knowledgeable investors of any financial status）都能投資新創公司，利用他們的專業和資金來增強新創公司成功的可能性。」 舉辦「Demo Days」或「Pitch Events」，是現行許多美國創業家藉以增加與天使投資人（Angel Investors）連結的方式。在「Demo Days」此種場合，創業家通常僅向與會者展示其產品或服務，而不主動進行籌資，避免提及或發送與公司財務預測、業務成長等等與招募投資人有關的資訊、文件。 在「Pitch Events」的場合，其主要目的則為發掘潛在投資人，進而籌募新創公司所需之資金。但此種類似投資說明會的「Pitch Events」必須受到美國2012年「新創企業啟動法」（Jumpstart Our Business Startups Act，以下簡稱JOBS法）的規範，也就是會議進行方式是否涉及1933年證券交易法Rule 502(c) of Regulation D所指之「公開徵求」（general solicitation）、參與者是否為「合格投資人」（accredited investor）等問題。所謂的合格投資人是指符合一定的資格而足以被認定具有充分財務決定能力，JOBS法因此要求這些天使投資人必須交出一定的個人財務資料作為佐證。 批評者認為這些規定無助於讓新創公司籌募所需資金，也因此無法創造更多就業機會，因為許多投資人對於必須將自己的財務狀況分享給新創公司，甚至是活動策展人，往往是感到不太自在的。Murphy參議員認為這些規定是「繁瑣的第三方審核程序」、「是一種對隱私的侵犯，嚇跑了那些想要想要支持新創公司的投資人，特別是在新創公司最需要資金的時刻」。 Murphy參議員提出此法案回應了批評者的建議，主張法規對於這些天使投資人團體（Angel Investor Group）應該有不一樣的規範方式，因為這些天使投資人與新創公司通常早已具有家族或朋友等人際網絡關係。
中國大陸科學技術部《關於促進新型研發機構發展的指導意見》中國大陸科學技術部於2019年9月12日公布《關於促進新型研發機構發展的指導意見》，目標是提升國家創新體系整體效能。在2016年5月中國大陸國務院發布的《第十三個五年規劃綱要》提及，為強化科技創新的引導作用，必須優化創新組織體系，藉由發展市場導向的「新型研發機構」，推動跨領域偕同創新。故「新型研發機構」必須聚焦在科技創新需求，主要從事科學技術創新與研發服務，具備投資主體多元化、管理制度現代化、營運機制市場化、用人機制靈活的獨立法人機構，得依法註冊為科技類民辦非企業單位（社會服務機構）、事業單位和企業。 中國大陸科學技術部本次公布的指導意見，主要係針對「新型研發機構」在未來政策上之具體運作與發展方向提供指引，包括新型研發機構能夠申報的國家科研項目、鼓勵設立科技類民辦非企業單位的新型研發機構政策、政府獎勵科研措施等說明。 （一） 新型研發機構申報國家科研項目 本指導意見第11條，符合條件的新型研發機構，可申報國家科技重大專項、國家重點研發計劃、國家自然科學基金等各類政府科技項目、科技創新基地和人才計劃。 （二） 鼓勵設立科技類民辦非企業單位的新型研發機構 本指導意見第12條，科技類民辦非企業單位應依法進行登記管理，營運所得利潤主要用於機構管理運作、建設發展和研發創新等，出資方不得分紅。並得依據《中華人民共和國企業所得稅法》及非營利組織企業所得稅、職務科技成果轉化個人所得稅、科技創新進口稅收等規定，享受稅收優惠。 （三） 支持與獎勵科研措施 本指導意見第14條，地方政府得根據區域創新發展需要，支持新型研發機構建設發展，包括給予基礎建設、購買科研設備、人才住房配套服務；採用創新券（innovation vouchers），推動企業向新型研發機構購買研發創新服務。第15條，更鼓勵透過國家科技成果轉化引導基金，支持新型研發機構推動科研成果轉化。
紡織業大革命 減少石油消耗美國杜邦公司歷經十餘年研究，利用萃取玉米中的葡萄糖為原料，取代以石化製程而研發出紡織用的SORONA生物基聚合物，並取得二十七項專利。以此方法生產的SORONA，除了可降低對石油的依賴，對於全球溫室效應及環境保護將有重大的影響。 位在田納西州首座生化PDO（丙二醇，是生產高分子聚合物的主要原料，可用於製造塑膠、衣物紡織品或其他產品 ）明年三月正式投入生產後，將前進亞洲設置第二座PDO廠，並尋求替代玉米的新再生能源。而正式量產後，將供應台灣遠東紡織及大陸廈門翔鷺紡織等十家大廠使用。