「美國食品和藥物管理局(FDA)」於2017年4月6日准許「23and me個人基因遺傳健康風險服務測試(簡稱GHR)」進行行銷,FDA要求該測試方法可以一定準確度檢測出十種疾病及可能條件。GHR是第一個被美國食品藥物管理局授權允許直接對消費者進行測試並提供個人遺傳傾向及醫療疾病條件資訊給消費者的測試。 GHR試圖提供遺傳風險資訊給消費者,但這個測試無法確定人們發展成疾病或發病條件的總體風險,因為除了某些遺傳變體的存在,還有很多因素會影響健康條件的發展,包含環境以及生活方式的因素,因此該檢測可能可以幫助人們做選擇生活方式的決定或告知消費者專業的健康照護。 23and me的GHR測試是運作自隔離唾液樣品中的DNA,此檢測被測試超過500000個遺傳變體,其檢測關於發展成以下十種疾病或發病條件增加風險的存在與否,包括帕金森氏症(Parkinson’s disease)、阿茲海默症(Late-onset Alzheimer’s disease)、自體免疫問題(Celiac disease)、α-1抗胰蛋白酶缺乏症、早發性原發性肌張力障礙(early-onset primary dystomia)、因子XI缺乏症(factor XI deficiency)、高血病1型(gaucher disease type1)、葡萄糖6-磷酸脫氫酶缺乏症(glucose 6- phosphate dehydrogenase defiency)、遺傳性血色素沉著症(hereditary hemochromatosis)、遺傳性血栓形成(hereditary thrombophilia)。 此外,FDA更要求所有DTC測試在醫療用途目的上之使用必需要能跟消費者溝通,使消費者可以充分了解該測試法後選用。其中一個研究顯示,23andMe的GHR測試的相關資訊是容易被理解的,有90%的人能夠了解報告中所呈現的資訊。
BSI公布個人資料管理系統標準之草案英國國家標準組織(British Standard Institution)於2009年1月8日公布個人資料保護管理系統標準(標準標號為DPC BS 10012)之草案,使組織在個人資料儲存管理工作上符合個人資料保護法(Data Protection Act 1998,DPA)之要求。 有鑑於利用個人資料管理系統(personal information management system,PIMS)管理業務上取得之資料之情形日益增多,而觀諸該資料之性質,通常多為DPA所規範定義的「個人資料」。因此,為使個人資料管理有其標準規範,並得以運用在任何規模之公私部門,使組織內之個人資料管理系統符合DPA之規範且具有一定程度之安全性,BSI試圖提出有關個人資料管理一致性之標準規範,以供組織在個人資料處理程序工作上之遵循。該標準規範如同BS EN ISO 9001:2000之品質管理系統(Quality Management System)及BS ISO/EC 27001:2005之資訊安全管理系統標準,以PDCA週期(Plan-Do-Check-Act)進行規劃,並透過執行所規範之流程落實個人資料之保護。 目前該草案已經公布,BSI於2009年3月31日前將接受各界對於該草案之諮詢及舉辦公聽會,以求標準規範之完善。
金融科技(Fintech)專利戰局:那斯達克申請備份交易紀錄之區塊鍊專利近年來,大型銀行及信用卡公司爭相為其核心技術及在創新上的投資尋求專利保護。從2013年截至今日,數個大型金融機構在美國已至少申請近2700項專利,這些專利涵蓋目前最火紅的領域,包含:區塊鍊、分析以及資訊安全等。金融領域的專利申請量相較前三年已達到約百分之八十三的驚人成長。 全球最大的證券交易所之一那斯達克(NASDAQ)近年來亦投入區塊鍊技術的研發及應用。去年(2015)起,那斯達克便以區塊鍊技術搭建了私募股權的智能平台Linq,今年(2016)更提出了利用區塊鍊技術備份交易紀錄以保證交易安全的專利申請。 今年十月六日,美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)公布一項新的專利申請「區塊鏈交易紀錄之系統與方法」(Systems and methods of blockchain transaction recordation)。這個專利在今年三月三十一日提出,發明人為那斯達克的企業結構資深副總裁Tom Fay,及企業結構協理副總裁Dominick Paniscotti。 具體而言,這個專利是由:一個電子錢包、一個委託簿(order book),以及配對引擎所組成。該配對引擎包含一項用來紀錄、且能夠及時更新交易紀錄的「封閉區塊鍊」。 該專利申請詳細介紹了這項技術:在這個系統中,當數據交易請求間之配對被辨認出來後,系統就會生成電子錢包及相應數據交易請求的hash值。當交易的一方收到另一方的hash值與相應資訊,各交易方的交易就會被增加至區塊鍊計算系統的區塊鍊上。在這個系統下,交易所查核區塊鍊的內容,尋找與這些電子錢包相關的數據。此外,這些數據資料會被額外備份於獨立的資料庫。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).