德國在2000年以後便將聯邦政府補助的其中一個方向集中在鼓勵科技創業,主要推動機關為聯邦教育暨研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF)與聯邦經濟暨能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi)。其中BMWi的EXIST計畫訴求建立一個科技創業有善的環境,並分三項子計畫運作:EXIST創業文化計畫(EXIST-Gründungskultur),EXIST創業補助計畫(EXIST-Gründerstipendium),EXIST研發成果移轉計畫(EXIST-Forschungstransfer)。
其中,EXIST創業文化計畫著重於在學研機構內塑造創業文化,誘發學研機構創業潛力與企業家性格;EXIST創業計畫則是鎖定學研機構內的個人(科學家、研究生、大學生),希望透過對這些個人的生活補助,使其商業發想可化為營運計畫書(Businessplan),進而開發成為商品或服務;EXIST研發成果計畫則是透過經費補助,鼓勵學研機構內的研究團隊利用設立衍生公司方式運用研發成果,在創業前的籌備階段與公司設立初期導入專業團隊,協助評估相關的創業理念、經營模式、財務評估與資金運用等規劃是否妥適,使公司創立的籌備更為妥善且禁得起市場考驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
諾華(Novartis)旗下學名藥廠山德士(Sandoz)和美國學名藥廠Momenta,同意支付1.2億美金,使涉及其暢銷救命藥Enoxaparin之反托拉斯集體訴訟達成和解。本案原告為非營利醫院Nashville綜合醫院和紐約州公務員工會醫療計畫組織DC 37,於2014年美國田納西中區聯邦地方法院起訴。根據訴訟文件提到,Enoxaparin原是訴外人賽諾菲(Sanofi-Aventis)以Lovenox為品牌名販售的抗凝血劑,用於預防和治療深部靜脈血栓、肺栓塞及急性冠心症等症狀,2010年Momenta證明其學名藥Enoxaparin和Lovenox具相同療效,申請簡易新藥上市(Abbreviated New Drug Application,ANDA)獲准。 原告指稱2008年Momenta欺瞞美國藥典委員會(United States Pharmacopeial Convention,USP),使其開發之Enoxaparin檢測方法,成為美國食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration,FDA)指定的檢測方法之一,但在此過程中未向藥典委員會揭露自己正為該檢測方法申請專利。隔年Momenta之檢測方法取得專利(No.7,575,886),因該檢測方法無法迴避,故其它欲生產Enoxaparin的學名藥廠皆可能侵害該專利,而難以進入市場。又Momenta和山德士早在2003年就簽有合作協議,Momenta將該專利授權給山德士,共同創造一個壟斷的學名藥市場,以抬高售價賺取暴利。 未來和解金將用於賠償醫院、保險公司、為員工支付醫療費用的公司,及田納西州其它29區受山德士和Momenta反競爭行為影響的人們。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
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。
GSM 協會公布未來行動電話市場的規範原則建議在面對未來3G行動通訊市場的激烈競爭中,主管機關應如拿捏管制的強度?GSM協會於2006年2月6日公布未來行動通訊市場的規範原則建議有執法者應持續注意管制干預手段可能造成的成本及效益;管制目標及政策應該被清晰定義,且管制手段應符合最小干預及必要性;管制的內容必須是可公開即可受公評;應以市場現況,並從微觀及宏觀角度進行規範;在發照政策上應鼓勵新進業者對於電信設施的建設並促進有效市場競爭;頻譜的核配應從促進經濟上的效率、有效競爭及從市場結構面進行考量;對於行動通訊網路的限制應基於以科學、技術或確實研究結果,而不以公共顧慮為考量;對於客戶資料的不當用途,應設計安全防範措施等等。
台韓生技數位內容產業 將正面衝突南韓及台灣在產業界的競爭日趨激烈,南韓十大新一代成長動力產業,多數與我國產業重點發展項目重疊,尤其我國全力發展兩兆雙星產業半導體、影像顯示、數位內容及生技產業及近期政府大力推動第三兆通訊及第四兆數位電視產業,也都是南韓十大主力產業,未來將面臨南韓產業嚴厲挑戰。 南韓選定十大新一代成長動力產業,包括生物科技、數位電視/廣播、影像顯示、智慧型機器人、未來型汽車、新一代半導體、新一代行動通信、智慧型家庭網路、數位內容/軟體產業、新一代電池;這些產業都以二○一二年為目標,以建立全球產業霸主或強國為期許,顯現南韓的民族性具強烈挑戰性及好勝心。 南韓的十大產業中的新一代半導體、影像顯示、數位內容及生物科技,與目前我國大力發展的半導體、影像顯示、數位內容及生物技術產業完全相同,目前兩國在影像顯示及半導體產業已展開激戰,未來在生技及數位內容產業也將正面衝突,其中又以TFT─LCD(薄膜電晶體液晶顯示器)為主的影像顯示產業,競爭最為激烈,我國希望在二○○六年搶下全球第一大TFT顯示器供應國,南韓也以全球第一為目標,雙方都將搶攻全球寶座。