日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策
日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」，為提升國民健康、提高平均壽命，以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中，在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下：
(1)醫療等領域中導入ID制度
日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会)，並於次月公布相關研究報告書，其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」，上述制度預計自2018年開始階段性運用，並於2020年正式實施，因此，本年度工作目標設定為，著手勾勒具體之應用系統機制，並針對實務面相關議題進行討論，自明年開始落實系統開發，整體而言，日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。
(2)透過巨量資料之利用，增進相關領域之創新
「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」，意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。
此外，在現行法規範下，為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標，應成立「代理機關（暫稱）」，以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料，並妥善管理與去識別化，日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目，期望透過協議會對相關制度之討論，能在明年訂定出具體的法律措施。
(3)個人醫療和健康資訊之綜合利用
日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料，並鼓勵民間依此開發新市場，但在此之前，政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先，為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」，保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等，得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊，該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動，由地區中小企業開始。
為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上，政府機關應訂定一些獎勵措施，鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。
此外，今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目，即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord，簡稱PHR)，讓相關醫療資料得以流通運用。同時，日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」，並普及到全國各地，這麼做的目的在於，過往因為醫療資訊不流通，以及重症照護上的斷層，使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境，新政策希望讓這些患者無論遷居何處，在全國各地皆能安心接受醫療服務，而不受限於地區限制。
葉小楓
法律研究員 編譯整理
「日本再興戦略2016-第４次産業革命に向けて-」が閣議決定されました（平成28年６月２日）本文（第一部 総論），首相官邸，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/2016_hombun1.pdf（最後瀏覽日：2016/07/15）。
「日本再興戦略2016-第４次産業革命に向けて-」が閣議決定されました（平成28年６月２日）本文（第二部 具体的施策），首相官邸，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/2016_hombun2.pdf（最後瀏覽日：2016/07/15）。
韓國中小企業暨新創事業部（Ministry of SMEs and Startups）於2025年12月23日宣布，國務會議已審議通過《有關區域發展之法規鬆綁特區及經濟特區法》（Act on Special Cases Concerning the Regulation of Regulation-free Special Zones and Special Economic Zones for Specialized Regional Development）修正案，修法目標在於降低參與業者的法規遵循負擔，活絡「特區」內之創新活動。 所謂「特區」，係指透過監理沙盒、暫時許可（Temporary Approval）等特別措施，使業者在特定區域內享有部分或全部之法規適用豁免，因而得以進行產品、服務及商業模式測試的「指定區域」。該制度在推動以創新為導向之區域成長方面發揮了重要功能，惟實務運作上，業者有時仍因主管機關基於安全考量所附加之額外條件，而面臨一定程度的法規遵循負擔。 根據修正法案規定，當主管機關擬對監理沙盒或暫時許可案附加額外條件時，必須明確證明該額外條件的必要性及比例原則。此一改變預期將大幅降低參與業者之法規遵循負擔，並提供更可預測的監理實驗環境。 此外，修正法案還包含多項制度性改善措施，以提升「特區」制度的有效性與問責性： 一、即使核准辦理實驗之期間屆滿或被撤銷，中央及地方主管機關仍得要求提供績效評估及後續管理措施報告，以確保政策經驗之延續性及成果導向管理。 二、政府得發布正式指引，說明特區計畫之審查標準，並在申請被駁回時告知申請人原因，以提升程序透明度及程序明確性。 三、為保障實驗期間因事故受影響人員之人身安全，新增人身傷害損害賠償條款。明定該項請求權禁止讓與或扣押，以落實保護受害者之基本經濟生活權益。 本次修正法案預計自公布後六個月施行。中小企業暨新創事業部表示，將配合修法，儘速修訂相關附屬法規，以確保制度順利落實發揮最大效益。 在加速創新應用落實之時，如何同時兼顧安全並促進創新，已成為各國重要政策課題。韓國此次修正《有關區域發展之法規鬆綁特區及經濟特區法》之實務作法，非常值得我國持續觀察與參考。
人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要 美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家，FDA轄下的數位健康計畫（Digital Health Program）小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式，在過去五年中，該計畫發布了若干指導文件 ，嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律，監管的不確定性依舊存在，因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫，望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革，便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》（21st Century Cures Act）。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍，一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁，或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來，實務上發現人工智慧的技術特質，會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時，產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》（Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。 本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容；在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析；最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明 2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》，在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品（Digital Health Products）之管轄範圍，將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材（medical device）定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。 根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）項，美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列，規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體： 行政管理目的[2]；或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3]；或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4]；或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5]；或 同時符合以下四點之軟體： (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊，或其他醫療訊息（例如：偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南）[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。 雖然大多數被排除的類別相對無爭議，但仍有一部分引起法律上不小的討論，即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體（Clinical Decision Support Software，以下簡稱CDS軟體）。 CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者（例如：醫師）做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型，比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》，CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外，取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定，則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確，FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》，該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]： 該軟體功能之目的或用途；及 預期使用者（例如超音波技師、心血管外科醫師）；及 用於產生臨床建議的原始資料（例如患者的年齡和性別）；及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據 後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時，能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之，指南草案所提的四點，為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外，指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷，並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解，並為公眾可得」[12]，進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）（iii）之規定；若該軟體亦同時符合第520節（o）（1）（E）之其他要件，則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。 由於規範內容較為複雜，指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果（例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果），並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義，可被FDA認定為「非醫療器材」[13]；而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體，則仍維持屬於醫療器材[14]。 另需注意的是，《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節（o）（3）（A）（i）項亦建立「彌補性納回（claw-back）」機制，FDA需遵守通知評論程序（notice-and-comment process）以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險，並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析 《21世紀治癒法》頒布至今兩年，FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體，例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞（large vessel occlusion, LVO），並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體：Viz.AI Contact application；又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機（Topcon NW400）所獲得的影像，快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。 然而，在CDS軟體以人工智慧為技術核心時，現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮： 一、「理解」演算法？ 根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，如果CDS軟體欲不受FDA監管，醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」（intended to）使醫師等專業人員理解演算法即可，並不論醫師是否真正理解演算法。然而，若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的，那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時，具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法？有學者甚至認為，CDS軟體是否受到FDA法規的約束，可能會引導至一個典型的認識論問題：「我們是怎麼知道的？（How do we know?）」[16]。對此問題，我們或許需要思考：當醫師無法理解演算法，會發生什麼問題？更甚者，未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員？[17] 二、如何要求演算法透明度？ 指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等，被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋，醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為，應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確，而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代？未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分？ FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題，惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋，即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能，或能部份取代醫師職能，因此需受FDA監管。是故，醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係，已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據，或需數年時間透過實證研究方能研判。往後，醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分，將會是一大難題。 肆、結語 隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展，傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色，但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水，但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架，以兼顧使用者安全與新技術開展，並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》，且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。 然而，新法實施後，關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言，倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體，在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體，關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊，FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋，然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解？」、「透明度該如何認定？」等問題。更甚者，從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之，未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代？未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分？都是醞釀當中的重要議題，值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017) https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)
產學合作的推動-以株式會社東京大學TLO為例-產學合作的推動 -以株式會社東京大學TLO為例- 資策會科技法律研究所 法律研究員 林思妤 105年07月12日 壹、前言 我國政府日漸重視產學合作，各部會也相繼推出各項產學合作研究計畫及提供各式獎補助金方案，供學研單位及產業界申請，期能使學界的研發成果符合產業界的需求，產業界再將該研發成果的運用發揮至最大效益，成為國家經濟發展的潛能[1]。當中，大學的育成、技轉中心扮演著重要角色，其業務包含協助新創事業的成立以及管理研發成果的授權與移轉。而鄰近於我國的日本，以東京大學為例，其不僅有校內的產學協創推進本部（The Division of University Corporate Relations，DUCR）（以下簡稱DUCR）[2]，支持著東京大學與企業之間的共同研究，也有因應文部科學省（相當於我國教育部）推動國立大學法人化相關政策[3]而設立的株式會社東京大學TLO（Technology Licensing Organization）（以下簡稱東大TLO），促進東京大學研發成果的商品化[4]，在這樣校內、外組織長期合作下，東大TLO及DUCR皆對大學的研發成果有著深入的認識，針對每種研發成果安排合適的運用方式，使東京大學在研發成果商業化上有著亮眼的成績。本文將介紹東大TLO的組織及業務範圍，以供我國相關單位參考。 貳、株式會社東京大學 TLO的發展與運作 日本大學所設立的技術移轉中心TLO是根據1998年10月所制定的「大學技術移轉促進法」（「大学等における技術に関する研究成果の民間事業者への移転の促進に関する法律」）所設立的[5]。該法明定TLO為法人組織[6]，可為股份有限公司型態，對外公開發行股票，TLO主要工作為：研發成果之技術評鑑、接受國有研發成果之專屬授權、向經濟產業省的特許廳（相當於我國智慧財產局）提出專利等智慧財產權申請、提供技術資訊予私人企業、回饋一定比例之技術移轉效益予原研發單位。此外，推動大學、研究單位之創新公司（Start-up Company）或衍生公司（Spin-off Company），促使大學、研究機構設立創業育成中心（Incubator），提供新設公司必要資金，擴展研究機構與私人企業間之合作計畫等，皆屬TLO的重要任務[7]。 一、東京大學百分之百持股的技術控股股份有限公司 1998年8月3日，東京大學根據「大學技術移轉促進法」的宗旨自發性合資，以2000萬日圓的資本額成立「先端科学技術インキュベーションセンター」（Center for Advanced Science and Technology Incubation，CASTI）[8]，而CASTI就是東京大學的TLO，係屬法人組織，負責東京大學技術授權的對外窗口。2004年以前，因為日本國立大學不具法人身份，故校內研發人員的研發成果，歸私人而非校方所有，如何運用該研發成果校方難以干涉。2004年4月，因應「國立大學法人法」[9]的制定，CASTI保留股份有限公司的身份，正式編納入東京大學組織中，更名為株式會社東京大學TLO（TODAI TLO. Ltd.）[10]，是東京大學唯一百分之百持股的技術控股股份有限公司[11]。東大TLO藉由技術移轉扮演著學術界以及產業界間仲介橋樑任務，將大學及研究人員之研發成果進行智慧財產權信託[12]與專利申請等事務，將東大本身擁有的技術移轉至民間企業。透過技術移轉開創新產業目標，並將所得之收入再投入研發資金並回饋予大學，使大學之研發成果成為知識循環以及創新原動力[13]。 二、東大TLO的業務範圍 國立大學法人化後，教授的研發專利權歸屬校方而非教授本人，東大TLO會先與校方簽約，再代表東京大學與產業界洽談專利授權事宜。東大TLO一方面協助東大申請校內研發成果的專利權，依校方立場，判斷其是否具申請價值，並引導研發人員修整其專利申請方向，另一方面主動向企業界推銷校方公佈的專利，並將企業提出的需求意見整理供校內人員參考。 詳言之，東京大學研發產出之專利申請、取得及授權係由校外組織的東大TLO與校內組織DUCR協同運作完成，其處理流程為：（一）東京大學研究人員提出發明揭露給DUCR 作初步審查；（二）初步審查通過後發明揭露由DUCR轉給東大TLO；（三）東大TLO 與研究人員面談研議發明內容之專利性（Patentability）與市場性（Marketability）；（四）與研究人員面談後，東大TLO針對發明內容之專利性與市場性自為調查；（五）東大TLO 根據面談與調查結果提出專利申請建議給DUCR；（六）DUCR 決定是否續行專利申請；（七）東大TLO再聘請外部專利事務所進行專利申請；（八）專利申請提出後，東大TLO 即可著手進行授權作業[14]。東大TLO目前共有25位成員負責其業務。 另外，校內發明人創立新事業的過程中，資金的來源、人員的組成或創立的地點，東大TLO不會介入。但是涉及使用校內研發技術的部分，就必須透過東大TLO協助申請專利之後，再授權給發明人所開創的新事業[15]。 三、東大TLO享有的特別措施 日本的技術移轉中心TLO，因TLO本身「是否歸屬大學」分為承認型TLO以及認定型TLO。承認型TLO為大學所創設的技術移轉中心，係由大學同時向文部科學省及經濟產業省提出申請[16]。承認型TLO具申請獎補助金之資格，得接受政府各類獎助措施，且研發成果所有權移轉至TLO。認定型TLO則不屬大學機構所有，無法提出部分獎補助金之申請，但協助技術移轉之角色不變。再者，承認型TLO又根據其「存在方式」分為校內及校外TLO[17]；東大TLO即是承認、校外型的TLO。 而承認型TLO在「大學技術移轉促進法」、「產業技術力強化法」[18]以及「國立大學法人法」的規定下，有多項特別措施[19]，亦即東大TLO享有的特別措施。例：專利費用的減免[20]、專利處分的自主[21]、可獲國立大學法人出資[22]、信託業務的實施[23]及資金借款債務保證[24]，相信這樣的特別措施是有助於東大TLO將研發成果商業化的。 東大TLO自1998年運作至今，已完成了3,549件的技術移轉契約，達到約61億日圓的收入[25]，特別是2013年時，因為PeptiDream Inc.上市（藥物研發公司），使得該年度授權金收入達到將近7億日圓[26]。 參、評析 由東大TLO的運作發展觀之，可了解到產學合作的推廣，要注重學研單位及產業界之間的訊息流通，研發成果才有商品化的潛力。執行上，東京大學藉由校內DUCR對研發成果做出初步審查，佐以校外東大TLO對於技術移轉市場的專業判斷力，扮演著媒合的角色，使授權案件數量持續增長。更重要的是，政府對於設置TLO的支持與鼓勵，不僅放寬了限制，還給予多項特別措施，讓日本TLO有著穩定的發展，目前日本共有37個享有特別措施的承認型TLO[27]。 反觀我國，縱使根據經濟部於今年4月發佈的函釋[28]，國立大學可以擔任公司發起人，可以設置像東大TLO這樣的智慧財產研發成果管理公司，但卻受「國立大學校務基金設置條例」的規定，校方必須以自籌收入作為設立的資金來源[29]，無法將其從政府獲得的補助用於成立該類型公司。再者，若一國立大學將其因政府補助而取得的技術，固定交由其自身設立的TLO，是否仍適用現行的政府採購法等。總而言之，我國國立大學已有資格設立像東大TLO這樣的技術控股公司，但是相關的配套措施、因應機制及相關規範的調適仍待政府引領規劃。 [1] 經濟部中小企業處在各大專院校以及研究機構成立中小企業創新育成中心；科技部在各校成立技術移轉中心；教育部推出產學合作中心，為的都是促進產學合作。 [2] 日本東京大學産学協創推進本部DUCR，http://www.ducr.u-tokyo.ac.jp/（最後瀏覽日：2016/05/05）。 [3] 日本文部科學省國立大學法人化相關政策簡介，http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/houjin/03052704.htm，(最後瀏覽日：2016/06/27)。 [4] 株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.)，http://www.casti.co.jp/en/#sect01 （最後瀏覽日：2016/05/04）。 [5] 「大學技術移轉促進法」（Act to Facilitate Technology Transfer from Universities to the Private Sector ），1998年，http://www.japaneselawtranslation.go.jp/law/detail/?ft=2&re=02&dn=1&yo=universities&x=0&y=0&ia=03&ky=&page=2 （最後瀏覽日：2016/5/4）。 [6] 日本「大學技術移轉促進法」第二條明定多項技術意轉組織成立方式，包含資金規模與公司人數（條文全文請參考前註連結）。 [7] 李素華，「日本施行大學及研究機構技術移轉促進法」，科技法律透析，1999年5月15日。 [8] Taking new challenges-RCAST historical Facts，http://www.rcast.u-tokyo.ac.jp/about/history/index_en.html（最後瀏覽日：2016/5/4） [9]国立大学法人法，2003年7月16日， http://law.e-gov.go.jp/htmldata/H15/H15HO112.html （最後瀏覽日：2016/06/29）。 [10] 林秉毅，論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」，2003年，頁3（肆、案例分析）。 [11]株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.)，“TLO stands for Technology Licensing Organization, and TODAI TLO, the only wholly-owned subsidiary of the University of Tokyo, acts as a contact point for industry to access technologies developed at the University of Tokyo.” http://www.casti.co.jp/en/，（最後瀏覽日：2016/06/28）。 [12] 根據日本信託業法第52條，承認型TLO(東大TLO)得為信託業者。 [13]有鑒於TLO之特殊性，其不僅在組織型態上不限於股份有限公司，也不要求其必須使用商號，同時對於董事之兼職或主要股東之限制等規定亦均無適用餘地。（李智仁，「從日本經驗談智慧財產權信託與技術移轉問題」，銘傳大學法學論叢，7期，2007年6月，頁98。） [14] 經濟部中小企業處，「行政院所屬機關科長級以上跨領域科技管理研習國外專題報告」，日本東京大學智財管理、技轉與產學合作模式，2013年11月，頁27-28，http://goo.gl/jzEviM（最後瀏覽日：2016/5/5）。 [15] 林秉毅，論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」，2003年，頁10（肆、案例分析）。 [16]「特定大学技術移転事業の実施に関する計画承認実施要綱」（2008年最後修訂）第2條第1項：「法第四条第一項の規定に基づき実施計画の承認を受けようとする事業者は、様式第一による申請書を文部科学大臣及び経済産業大臣に提出するものとする」。 [17] 林秉毅，論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」，2003年，頁35~37。 [18]「産業技術力強化法」Industrial Technology Enhancement Act(Tentative translation)，2000年4月發佈，http://www.japaneselawtranslation.go.jp/law/detail/?ft=2&re=02&dn=1&yo=%E5%BC%B7%E5%8C%96&x=0&y=0&ia=03&ky=&page=3 （最後瀏覽日：2016/06/29）。 [19] 日本特許廳，特許料等の減免制度，http://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/genmensochi.htm (最後瀏覽日：2016/5/4)。 [20] 大學等技術移轉促進法第8條，承認TLO第1年到第10年的專利費得減免二分之一。 [21] 產業技術力強化法第19條，政府委託研究成果由大學取得之專利權，讓售（讓與）或授權他人實施時，不必經過國家認可。 [22] 國立大學法人法蒂22條，承認TLO可從國立大學法人獲得出資。 [23] 信託業法蒂52條，承認TLO實施信託業務時，不需要取得內閣總理大臣之執照。 [24] 大學技術移轉促進法蒂6條，承認TLO所需要的資金借款，可受到獨立行政法人中小企業基礎整備機構的債務保證。 [25] 株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.)，Licensing Track Record，http://www.casti.co.jp/en/about/results.html (最後瀏覽日：2016/06/29)。 [26] 科技部中部科學園區管理局盧科員素璧日本考察報告，日本筑波科學城、相模原育成中心招商及產學合作研討會，2015年4月7日。 [27] 日本特許廳，承認、認定TLO（技術移轉機關）一覽，https://www.jpo.go.jp/kanren/tlo.htm（最後瀏覽日：2016/06/29）。 [28]經濟部函釋，國立大學可以擔任公司發起人，2016年4月19日，https://gcis.nat.gov.tw/elaw/query/ConSearchRLT.jsp?CONS_CD=8793 （最後瀏覽日：2016/06/29）。 [29]國立大學院校校務基金設置條例第10條第1項：「為確保校務基金永續經營，並提升其對校務發展之效益，國立大學校院於提出年度投資規劃並經管理委員會審議通過後，得投資下列項目：一、存放公民營金融機構。二、購買公債、國庫券或其他短期票券。三、投資於與校務發展或研究相關之公司及企業，除以研究成果或技術作價無償取得股權者外，得以自籌收入作為投資資金來源。四、其他具有收益性及安全性，並有助於增進效益之投資。」
Facebook支付5.5億美元解決涉及侵犯隱私的訴訟案使用過Facebook（臉書）上傳照片時，不難發現其內建功能可透過臉部辨識「自動標記」（tag）好友的功能，建議用戶標記照片內的人物，而自從該功能於2011年啟用後，始終存有侵害用戶隱私權的疑慮。本案訴訟自2015年開始，及針對臉書「自動標記」的標籤建議功能爭論。美國於2018年經美國聯邦法院裁定，該功能在未經用戶同意的情況下蒐集並存儲相關使用者的生物特徵資料（biometric data），違反美國伊利諾州（Illinois）生物識別資料隱私法（Biometric Information Privacy Act）。雖然臉書已開始公開與用戶說明其可選擇關閉其識別功能，並針對上述聯邦法院判決提出上訴，卻仍於2019年8月敗訴。因此臉書同意以5.5億美元和解，用於支付伊利諾州的用戶（符合條件的）及訴訟相關費用。