專利連結(patent linkage,亦有稱patent registration linkage)是1984年美國《藥品價格競爭及專利期回復法(Hatch-Waxman Act, HWA)》所創設。傳統上,醫藥主管機關與專利主管機關的權責是有所區分的。然而,醫藥主管機關因為醫藥管理制度與專利制度的連結,使得醫藥主管機關須審查專利相關事務,即醫藥主管機關在審查學名藥上市許可申請時,必須同時判斷該藥品是否侵害專利藥公司就該藥品所掌握的專利。 專利連結制度可以採取幾種形式,最簡單形式的專利連結可能涉及了以下的要求:當有學名藥廠對專利藥公司所生產的的專利藥品提出學名藥,並尋求醫藥主管機關批准時,則應向專利藥公司告知學名藥廠的身份。強度較強的專利連結,在該專利藥品的專利到期或者無效之前,可以禁止醫藥主管機關核發上市許可給學名藥品。而更強的專利連結不僅可以禁止核發上市許可,也可以禁止在專利期間內對學名藥品的審查。 我國目前並未採納專利連結制度,但在我國目前擬積極參與的《泛太平洋夥伴協議(TPP)》中則要求成員應採納專利連結制度,故未來我國動向將值得關注。
打擊網路犯罪 歐美強化資料保存法制繼歐盟於 2006 年通過資料保存指令( Directive on the retention of data )後,美國司法部亦開始關注資料保存的議題,但不同於英歐盟資料保存之目的乃著眼於對抗恐怖主義及打擊嚴重犯罪,美國資料保存的目地則偏重於根除兒童色情相關的問題。 為因應科技時代的犯罪, 檢察官常需要透過 ISP 業者提供客戶通聯紀錄等資訊以協助犯罪偵察 , 因此美國在 United States Code, Section 2703(f) 便早已規定 , 有線或電子通信服務業者必須配合政府要求提供調查犯罪所須的資訊。但由於該法並未明白要求業者應主動收集哪些項資訊,因此美國 ISP 業者僅保存與商業利益有關之網路使用記錄,美國司法部長 Alberto Gonzales 4 月 20 日於國家兒童權益保護中心( National Center for Missing and Exploited Children , NCMEC ) 表示,目前 ISP 業者能提供的資料相當有限,這相當程度地阻礙犯罪調查工作的進行,因此他認為應研擬更利於法庭證據取得之資料保存法令。 為避免人權團體以資料保存侵害個人的隱私權為由,而妨礙立法的進度,因此美國目前資料保存法令的推動方向可能有兩種不同的發展方向,其一是僅由 ISP 業者記錄特定期間內民眾的活動紀錄,另一種方向則是與歐盟相似,保存電話通聯、網頁瀏覽以及 mail 、即時通訊等內容。
美國2018年5月14日拜杜法修法生效,NIH同年10月因應修法公布對應修正的研發成果經費資助政策美國拜杜法案修改由美國商業部的國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology;簡稱NIST)於2018年5月14日發布生效,美國各界稱此次修法案為新拜杜法或是2018拜杜法(new Bayh-Dole Act Regulations)。除此之外;國家衛生研究院(National Institutes of Health;簡稱NIH)也於同年10月公布對應修正的研發成果經費資助政策,並調整IEdison系統以符合新法規。本次修法釐清多項定義、減低法規負擔、解決受資助單位與資助單位共有發明的問題、簡化電子控管程序。修法內容簡要說明如下: 適用範圍不限組織規模,包括非營利機構、小企業、個人,並擴及大企業。 若聯邦雇員是研發成果的共同發明人,其所有權由聯邦資助單位擁有。 一連串時間修正。包括(1)聯邦政府取得研發成果所有權改為無時間限制(原來是60天)。(2)研究機構須在專利申請期限60天前回復聯邦不申請專利的決定(原來是30天)。(3)美國臨時案申請轉為正式專利申請案的時限改為10個月,因為還需要加上提前60天通知聯邦機構不申請專利。 研究機構有權在工作合約要求職員將研究發明權利讓與給研究機構。 最初專利申請的範圍擴及PCT申請以及植物發明品種申請(原本僅限專利申請以及臨時案申請)。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).