IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用
根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告，IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍，其中多著重在人工智慧（artificial intelligence）、認知運算（cognitive computing）、及雲端（cloud）等技術領域，也有健康醫療相關專利。
近期IBM Health與美國食品藥品管理局（U.S. Food and Drug Administration）展開兩年期之合作研究，透過區塊鏈技術（blockchain）以安全且去中心化的方式進行數據共享，如：交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網（Internet of Things）數據等。
傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構，造成資訊管理效率及互通性較低，在區塊鏈技術的架構下，有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整，並藉審查追蹤紀錄以防止竄改，提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下，有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。
此外，過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據，不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題，如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示，預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。
其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合（medication reconciliation）及供應鏈管理等。IBM預估，至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具，並預測十年內採用比例將達72%。
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- Jing Cao & Susan Decker, IBM Breaks Record in U.S. Patents With Cloud, AI and Health Bets, BLOOMBERG, Jan. 9, 2107
- Jessica Emond, IBM Watson Health Announces Collaboration to Study the Use of Blockchain Technology for Secure Exchange of Healthcare Data, PRNEWSWIRE, Jan. 11, 2017
- Jennifer Bresnick, IBM Watson Health, FDA Partner for EHR, IoT Blockchain Project, HEALTHIT ANALYTICS, Jan. 11, 2107
龔芳儀
專案經理 編譯整理
Jing Cao & Susan Decker, IBM Breaks Record in U.S. Patents With Cloud, AI and Health Bets, BLOOMBERG, Jan. 9, 2107, https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-01-09/ibm-breaks-record-in-u-s-patents-with-cloud-ai-and-health-bets (last visited Jan. 17, 2017)
Jessica Emond, IBM Watson Health Announces Collaboration to Study the Use of Blockchain Technology for Secure Exchange of Healthcare Data, PRNEWSWIRE, Jan. 11, 2017, http://www.prnewswire.com/news-releases/ibm-watson-health-announces-collaboration-to-study-the-use-of-blockchain-technology-for-secure-exchange-of-healthcare-data-300389160.html (last visited Jan. 17, 2017)
Jennifer Bresnick, IBM Watson Health, FDA Partner for EHR, IoT Blockchain Project, HEALTHIT ANALYTICS, Jan. 11, 2107, http://healthitanalytics.com/news/ibm-watson-health-fda-partner-for-ehr-iot-blockchain-project (last visited Jan. 20, 2017)
新加坡於今（2026）年5月20日發布《國家人工智慧戰略2.0》（Singapore National AI Strategy 2.0, NAIS2.0）更新版。由於AI發展快速（多模態模型、AI代理），2023年12月發布的NAIS2.0並無法因應變化，於是新加坡在兩年半後就NAIS2.0的內容進行更新，並針對優先事項調整，提出十大「賦能因素」（Enablers）作為滿足新加坡「為公共福祉運用AI」願景的達成手段。十大賦能因素可分為以下三大支柱： 一、活動驅動者（Activity Drivers）：賦能因素包括「產業」、「政府」與「研究」，其定位在於目標設定與需求創造，透過「國家AI任務」確立產、官、研領域的核心課題，並鼓勵全球人才針對相關問題進行研發與創新。 二、人才與社群（People & Communities）：賦能因素包括「人才」、「能力」與「生態系統整合」，其目標在於執行與連結，透過培育AI領域專業的雙語人才，以強化國際合作，提供研發創新所需的專業技術與支持環境。 三、基礎設施與環境（Infrastructure & Environment）：賦能因素包括「算力」、「資料」、「信任環境」以及「思想與行動領導者」，其目的作為AI技術發展的重要基礎，提供AI發展充足的算力、資源及完善的信任治理框架，確保 AI 應用能在安全環境下被大規模部署。 此外，為了十大賦能因素的推動，新加坡於今（2026）年2月成立的「國家人工智慧委員會」（National AI Council, NAIC）將會作為國家級的統籌單位，確保NAIS2.0更新版可以落實與推動。 綜上，NAIS2.0更新版作為AI新興技術的治理調適，透過優先議題的規劃安排，將AI技術問題上升到國家競爭力、技術主權與國家安全層面，並從國家治理、人才培育到基礎設施的全方位調整以建構新加坡的AI戰略藍圖。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/）
美國聯邦通訊委員會新通過的隱私規範這是客戶的資訊，該資訊如何被使用應為客戶的選擇。」於此一理念下，美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission，FCC）於2016年10月27日通過了寬頻客戶隱私規定（Broadband Consumer Privacy Rules），該規定要求寬頻網路服務提供者（broadband Internet Service Providers，ISPs）應保護其客戶之隱私，該新通過的隱私規範非禁止使用及分享客戶的資訊，而係給予客戶有更多的選擇去決定自身的資訊該如何被分享及使用。以下簡介規範內容： 一、規範對象：寬頻網路服務提供者及其他電信營運商，例如Comcast、Verizon、AT&T等。規範對象未包含聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）所管轄的隱私保護措施下的網站或其他邊緣服務商（edge service），例如Google、Facebook、Amazon等。亦未規範寬頻網路服務提供者營運的社交媒體網站或政府監管、加密，執法等問題。 二、 主要規範內容：將ISP所蒐集得使用及分享的資訊分為三類，建立客戶同意要件，分類如下。 （一）敏感性資訊須事前取得客戶肯定地選擇同意加入（opt-in），才得為使用及分享。敏感性資訊包含精確的地理位置、金融資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全碼、網站瀏覽紀錄、app使用紀錄及通訊內容。 （二）非敏感性資訊，例如電子郵件地址或服務層資訊，得使用及分享，惟當客戶選擇退出（opt-out）則不得使用及分享。 （三）同意要件之例外。除了在建立客戶與ISP關係外，針對特定目的將會被推定為已取得客戶同意，包含寬頻服務之提供或針對服 三、 其他重要規範內容：清楚告知客戶收集的資訊、將如何使用、向誰分享；實施合理的資料安全準則；保密性違反之通知。 然而針對FCC是否具有相關管制權限，質疑聲浪仍存於本次規範之通過。亦有認為該規範與FTC的管制同時運行將形成疊床架屋，造成社會大眾之混淆。並且該規範未能真實反映網路生態，未將網路公司或社交網站公司列入管制對象，無法真正保護客戶隱私。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則： 一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。 二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。 六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
「美國FTC處罰mHealth App不實廣告」美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission，以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發，以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能，透過App使用即可在日常生活中的各種活動中，感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而，FTC起訴認為，App所稱之使用療效，缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明，包含臨床試驗或盲測等方式，且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準，否則，該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述，將造成民眾誤認。為此，Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解，並且經FTC要求，若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除，即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例，然而，可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆，後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國，目前雖無相關案例發生，然在鼓勵發展之際，亦應考量是否有違反消費者保護之情形。