美國發布網路事件協調準則
隨著網路技術的進步，資安事件亦日益加增，為了因應日趨頻繁的網路攻擊，美國總統歐巴馬於2016年7月26日發布了對於美國資安事件發生時聯邦部門間協調之指令（PRESIDENTIAL POLICY DIRECTIVE/PPD-41），該指令不僅提出聯邦政府對於資安事件回應的處理原則，並建立了聯邦政府各部門間對於發生重大資安事件時之協調指引。
指令中就資安事件及重大資安事件進行了定義：資安事件包含資訊系統漏洞、系統安全程序、內部控制、利用電腦漏洞的執行；而重大資安事件則指可能對國家安全利益、外交關係、美國經濟、人民信心、民眾自由或大眾健康與安全發生明顯危害的有關攻擊。 此外，就遭遇資安事件時，列舉出下列幾點作為聯邦政府因應資安事件時之原則：（A）責任分擔；（B）基於風險的回應；（C）尊重受影響者；（D）政府力量之聯合；（E）促進重建及恢復。
聯邦政府機關於因應資安事件時，需同時在威脅、資產及情報支援三方面上做相關之因應。其中司法部透過轄下聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)、國家網路調查聯合行動小組(National Cyber Investigative Joint Task Force, NCIJTF)負責威脅之回應；國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)則透過轄下的國家網路安全與通訊整合中心(National Cybersecurity and Communications Integration Center, NCCIC)負責保護資產之部分，而情報支援部分，則由國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence)下之網路威脅情報整合中心(Cyber Threat Intelligence Integration Center)負責相關事宜。如係政府機關本身遭受影響，則機關應處理該資安事件對其業務運作、客戶及員工之影響。另在遭遇重大資安事件時，為使聯邦政府能有效率因應，指令指出聯邦政府應就國家政策、全國業務及機關間為協調。此外，指令中亦指示國土安全部及司法部應建立當個人或組織遭遇資安事件時得以聯繫相關聯邦機關之管道。
該指令加強了現有政策的執行，並就美國機構組織上於資安事件與現行政策之互動做了進一步之解釋。
施弘文
專案經理 編譯整理
Presidential Policy Directive/PPD-41, Presidential Policy Directive -- United States Cyber Incident Coordination, https://www.whitehouse.gov/the-press-office/2016/07/26/presidential-policy-directive-united-states-cyber-incident (last visited Aug. 29, 2016).
Countering the Cyber Threat, New U.S. Cyber Security Policy Codifies Agency Roles,https://www.fbi.gov/news/stories/new-us-cyber-security-policy-codifies-agency-role (last visited Aug. 30, 2016).
Statement By Secretary Jeh C. Johnson Regarding PPD-41, Cyber Incident Coordination,https://www.dhs.gov/news/2016/07/26/statement-secretary-jeh-c-johnson-regarding-ppd-41-cyber-incident-coordination (last visited Aug. 30, 2016).
美國衛生及公共服務部（U.S. Department of Health and Human Services, HHS）民權辦公室（Office for Civil Rights, OCR）於2023年10月18日發布了兩份文件，針對遠距醫療情境下的隱私和資訊安全保護，分別給予病人及健康照護服務提供者（下稱提供者）實務運作之建議。本文主要將發布文件中針對提供者的部分綜合整理如下： 1.於開始進行遠距醫療前，提供者應向病人解釋什麼是遠距醫療及過程中所使用的通訊技術。讓病人可瞭解遠距醫療服務實際運作方式，若使用遠距醫療服務，其無須親自前往醫療院所就診（如可以透過語音通話或視訊會議預約看診、以遠端監測儀器追蹤生命徵象等）。 2.提供者應向病人說明遠距醫療隱私和安全保護受到重視的原因。並且向病人告知為避免遭遇個資事故，提供者對於通訊技術採取了哪些隱私和安全保護措施，加以保護其健康資訊（如診療記錄、預約期間所共享資訊等）。 3.提供者應向病人解釋使用通訊技術對健康資訊帶來的風險，以及可以採取哪些方法降低風險。使病人考慮安裝防毒軟體等相關方案，以防範病毒和其他惡意軟體入侵；另網路犯罪者常利用有漏洞之軟體入侵病人裝置，竊取健康資訊，因此可於軟體有最新版本時，盡快更新補強漏洞降低風險；若非於私人場所預約看診，病人則可透過調整裝置或使用即時聊天功能，避免預約資訊洩漏。 4.提供者應協助病人保護健康資訊。確保病人知悉提供者或通訊技術供應商聯絡資訊（如何時聯絡、以什麼方式聯絡等），使病人遭網路釣魚信件或其他方式詐騙時可以加以確認；也應鼓勵病人有疑慮時都可洽詢協助，包括如何使用通訊技術及已採取之隱私和安全保護措施等。 5.提供者應使病人了解通訊技術供應商所採取之隱私和安全保護措施。告知病人通訊技術供應商名稱、採取之隱私和安全保護措施，及如何得知前開措施內容；使病人了解進行遠距醫療時是否使用線上追蹤技術。 6.提供者應告知病人擁有提出隱私投訴的權益。若病人認為自身健康隱私權受到侵犯，得透過OCR網站進行投訴。
美國CAFC透過Abbvie, Inc. v. Kennedy Inst.案確認顯而易見重複專利制度 世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（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。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）於藥品生命週期各階段的應用快速發展，有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而，AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題，為確保AI產出結果準確且可靠，並保障藥品安全且有效，有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》（Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development），建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則，包括： 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準，包括優良實務規範（GxP） 4.明確界定使用情境（Context of Use） 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調，該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎，並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。