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」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
美國政府與業者合作補助低收入戶學童低價的寬頻網路與電腦美國聯邦通訊委員會FCC於2011年12月13日宣布新的補助計畫，提供低價的寬頻網路及電腦給計百萬戶之低收入戶，以消除數位落差。 美國聯準會（Federal Reserve）的研究報告指出，在同樣條件下，家裡擁有電腦與寬頻網路的學生比未擁有的學生，畢業率高出6％至8％。由此可見數位發展普及化的重要性。 與新加坡和南韓高達90%的寬頻普及率相比，美國現今仍有將近三分之一的人口，亦即約一億名美國民眾無法在家使用寬頻網路，因此FCC與相關業者成立一個名為「Connect to Compete」的非營利組織（private and nonprofit sector partnership），以提高寬頻網路的普及，並改善弱勢團體與一般民眾的落差。且此一計畫所需的經費非由政府支出、全民買單，而是全數由業者負擔。 此項計畫的補助標準為，任何符合公立學校午餐補助資格的家庭即可受補助，其每個月補助9.95美元以接取寬頻網路，並可購買最高150美元的電腦、並獲得免費的數位知識訓練。 此計畫規劃自2012年春季開始實施，部份城市率先執行，並預計於2012年9月前延伸至全國各個城市實施。
何謂「專利審查高速公路」?「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署，當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後，申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間，參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料，降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。 台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫，日後專利申請人得利用此機制，縮短取得專利之時程，專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計，至2016年6月底，平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天，平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。
美國法院於 8 月 9 日判決「隱私權合理期待不及於網際網路用戶資訊」在 Freedman v. America Online 一案中，原告 Freedman 使用 AOL(ISP 業者 ) 的電子郵件帳號匿名寄送一封載有「末日近了 (The end is near) 」之郵件給另外兩個康乃迪克州之居民，該郵件之收文者將其視為對於安全威脅之信件並立即報警處理。警員 Young 和警官 Bensey 雖製作了筆錄與提出搜索令 ( 授權令 ) 之申請，然而在將該等文件送交州檢察官辦公室並經同意前， Young 即將該等文件傳真給 AOL 法務部門，一周後 AOL 即提供 Freedman 之姓名、地址、電話號碼與其他許多與原告之 AOL 電子郵件帳號有關之訊息，原告因而提起訴訟，主張提供其帳戶資料之行為侵犯其隱私權，已違反美國憲法修正條文第四條。 法院認為在美國憲法修正條文第四條之意旨下，網路使用者不能合理期待其用戶資訊為其隱私權所及範圍，主要理由為當網路使用者申請使用服務前，用戶本身已在其本身知悉之情況下將其資訊提供給 ISP 業者，使該 ISP 業者得以提供相關服務，且 AOL 已在其使用合約中註明，倘於其用戶或他人受有人身威脅 (physical threat) 之個別案例之情況下 ( 如同本案例事實 ) ， AOL 將提供用戶資訊，而「電子通訊隱私權法案 (The Electronic Communications Privacy Act) 」第 2510 條以下條文亦規定，於有人身損害之虞 (the risk of physical injury) 之情況下，用戶資料之揭露即具正當性。