去(2006)年12月6日,澳洲眾議院核准之前參議院所通過的人類胚胎複製解禁法案,此法案由前健康部長亦是現任參議員Kay Patterson所提出,由於投票所涉及議題過於敏感,故各政黨開放其所屬議員自由投票,最終結果為贊成82票,反對62票。解禁法案主要是准許醫療性複製,但複製出來的胚胎不得植入子宮,且需於14天內被破壞或銷毀。另外,Kay Patterson表示,解禁法案將於健康及科學主管機關草擬卵子捐贈與研究授權指導方針的六個月後,開始施行。最後,此一修法應於3年後接受檢視。 目前澳洲與複製技術相關之法規有:人類複製禁止法(Prohibition of Human Cloning Act 2002)及人類胚胎研究法(Research Involving Human Embryo Act 2002)。人類複製禁止法顧名思義,即不允許任何形式的人類複製,而禁止項目包括:製造人類複製胚胎、將人類複製胚胎植入人類或動物體內、進出口人類複製胚胎………等等。前述修法通過後,澳洲國內將可進行為醫療目的之複製胚胎行為,為其國內胚胎幹細胞發展開一扇窗。 近年來,由於複製技術及胚胎幹細胞研究正逐漸成為顯學,加上醫療應用潛力極大,故即使於社會輿論壓力下,仍有許多國家修立法准許醫療性複製,包括:瑞典、英國、韓國等等。澳洲這次的修法,是否代表全球對於複製技術規範之態度有了某種程度之轉變?值得持續觀察。
歐盟出資贊助開放原始碼研究歐盟決定斥資 66 萬歐元的經費研究全球的開放原始碼軟體與標準。 歐盟在為期兩年的 FLOSSWorld 專案中,首度贊助的國際性開放原始碼軟體研發與政策發展計畫,先前的 FLOSS 專案主要只著重在歐洲的開放原始碼部分。 FLOSS 即為自由 / 開放原始碼軟體的縮寫 (free/libre/open source) ,藉由本專案,歐盟希望能夠強化歐洲在自由軟體領域的領導力,與增加國際合作夥伴。 FLOSSWorld 召集人 Rishab Aiyer Ghosh 向對外表示,歐盟通常是不贊助國際性專案的。而此次計劃共區分五大區域,而合作的國家包括中國 ( 東亞 ) 、印度與馬來西亞 ( 南亞 ) 、非洲 ( 南非 ) 、東南歐 ( 保加利亞與克羅埃西亞 ) 、中南美洲 ( 阿根廷與巴西 ) 。 研究將專注在三大領域:開放原始碼對於技能發展的影響,以及對經濟與新增職缺的影響;軟體開發的區域差異性;政府與公家單位對使用開放原始碼的態度。 Ghosh 指出 FLOSSWorld 的目標在增加國際層次的合作,增加對其他國家對於開放原始碼的使用與影響的了解程度。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。