何謂「數位藥丸(digital pill)」?

  「數位藥丸(digital pill)」顧名思義就是將藥物與數位科技結合,藥丸上載有感測器(sensor),在進入人體後傳輸訊號至病人身上的訊號接收器貼片,相關資訊再被傳送給醫療人員。由於許多研究顯示約有半數病人並不會完全遵照醫師指示服藥,使治療效果不彰,並造成醫療資源之浪費。而電子藥丸有助需長期頻繁用藥的族群定時服藥與協助醫療機構追蹤病人服藥狀況,並在臨床試驗中持續觀察病患用藥後的生理反應。

  日前美國食品藥物管理署(Food and Drug Association)已接受Proteus Digital Health公司之上市審核申請,不久之後人們將有望享受到此數位藥丸帶來的便利。不過其亦存有一些疑慮以及待克服的技術問題,例如:個人資料之保護措施、控制藥物釋放之系統故障或遭惡意攻擊時之應變等等問題。同時,雖然許多人都認為數位藥丸對病人之疾病控制有利,但是病人之拒絕治療權卻可能因而犧牲,雖然醫生不能強迫病人服藥,但法院強制處分常會牽涉特定的治療程序,此時若病人拒絕服藥,其假釋可能被撤銷,該技術將可能成為一個監視的手段。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂「數位藥丸(digital pill)」?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7322&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/11)
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AuthenTec被控侵權勝訴

  Atmel 於2006年3月美國南加州地方法院對世界首屈一指的指紋辨識功能機器的供應商AuthenTec提出告訴,宣稱AuthenTec侵害Atmel兩項專利,今年五月五日法院的即決判決中確定AuthenTec的產品並未侵害Atmel的專利。   AuthenTec 副總裁兼法律顧問 Frederick Jorgensen表示:「從一開始被起訴,對於Atmel的指控,我們十分有信心公司的產品沒有侵權,也十分樂見此次法院的判決。我們相信我們的科技及智慧財產在市場居有領先的地位,為了保護這些資產,我們將會進行保護的措施。」   AuthenTec藉著指紋辨識器增加了很多資產,目前有超過三億個指紋辨識器運用在電腦、手機、PDA及門禁系統上。所有的指紋辨識器都是依據TruePrint的技術精確判斷指紋影像,TruePrint不僅僅可以辨識人類皮膚表層,還可以辨識皮膚表層以下,此項獨一無二的技術不論在任何時間或任何指紋下,都可準確的辨識任何人。目前AuthenTec的客戶包含宏碁、華碩、惠普、三星、LG等等。   除此案之外,AuthenTec尚有許多懸而未決的案子,在三月時,AuthenTec針對Atrua網站上所秀出的智慧型觸控面板手機,提出侵害AuthenTec指紋辨識技術的訴訟。

Comcast可能因違反FCC之網路開放原則而受罰

  美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)主席Kevin Martin於今年(2008)7月11日表示,就Free Press、Public Knowledge、ConsumersUnion等消費者權益促進團體向FCC投訴有線電視系統業者Comcast故意阻擋BitTorrent之流量違反FCC之網路開放原則一案,他將建議FCC要求Comcast揭露其相關行為,並提醒用戶其過濾流量之行為與方式。   2007年11月時,Free Press、Public Knowledge、ConsumersUnion等消費者權益促進團體向FCC投訴有線電視系統業者Comcast故意阻擋P2P流量的行為已經違反FCC於2005年時發佈之網路開放原則。該網路開放原則包括消費者有權透過網路接近任何合法內容;消費者可透過網路自由使用任何合法之應用服務;消費者可自由將任何合法之設備與網路連接;消費者有權在各網路、應用服務或內容提供者間自由選擇。   針對前述投訴,一開始Comcast矢口否認有任何阻擋P2P資料流量之行為,隨後Comcast則改口其對於P2P資料流量之「延遲」乃是一種合理的網路管理(reasonable network management),並不違反FCC之原則。   嗣後,FCC於今年(2008)1月份公開徵求公眾意見,並持續就此一申訴進行調查。Comcast亦在6月份公布新的網路管理政策,其表示未來將不再針對特定伺服器進行網路管理,而是改以網路流量使用較高之用戶為目標,以過濾垃圾郵件、偵測惡意程式或流量以防止病毒散佈、限制或暫時延遲P2P資料流量等方式以控制或限制網路使用。

澳洲「頻譜改革」(Spectrum Reform)

  澳洲通訊暨藝術部(Department of Communication and the Arts)在2019年10月宣布,依據通訊部(Department of Communications,為通訊暨藝術部的前身)在2015年所發布頻譜檢視報告(Spectrum Review Report)之建議,推行頻譜改革(Spectrum Reform)措施,以落實改善頻譜管理並建立更有效的頻譜監管框架。其中最重要者為分階段修正現行之無線通訊法(Radiocommunication Act 1992),包含為頻譜使用者提供更高的抗干擾保護,並減除其投資頻譜的不確定風險,例如消除頻譜分配與重分配過程中不必要的限制、延長頻譜許可期限至20年、提供清楚明確的頻譜許可更新指引,並盡可能使設備執照(Apparatus Licence)與頻譜執照(Spectrum Licence)保持一致性。   因應現代通訊技術的發展,澳洲政府自2018年來持續推動頻譜管理現代化(Modernising spectrum management in Australia),包含提高頻譜管理的透明度與定價效率,以達成提高頻譜的使用效率,並建立單一的頻譜釋照框架,這些都將納入現正推動無線通訊法的修正中。此外,澳洲通訊與媒體局於2019年10月25日宣布將釋出26 GH頻段中的2.4 GHz(25.1至27.5 GHz),預計在2021年以拍賣方式分配頻譜執照,除了頻譜釋出外,通訊與媒體局計畫藉由設備執照、類別執照(Class Licence)以及頻譜執照三者的靈活組合,滿足澳洲5G技術應用的頻譜需求,並符合無線通訊法第3條「透過確保有效分配與使用無線電頻譜以最大化其使用效益,進而提升使用無線電頻譜之整理公共利益」之目標,來推動5G技術與創新應用的早期部署。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

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