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%。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
- 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)
加拿大聯邦政府與亞伯達省（Alberta）及英屬哥倫比亞省（British Columbia）的隱私委員會針對一般企業，聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具，該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取，開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示，該線上工具可用於任何私人組織，特別是小型及中小型企業，而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估，並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外，為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性，故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分，亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又，該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論，而使用者可以獲得該分析得出之結論，並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性，並藉以提高個人資料保護的安全。
智慧聯網基礎設施與應用服務之法制建構－資訊安全與車聯網之例 挪威和瑞典簽署綠色認證協議書近年，全球普遍掀起以永續經營為科技創新研發指導方針的構想，世界各國無不竭盡心力思考各種可行的實踐方式，以求國家科技研究發展的同時，亦能達成與自然和諧共存的目標。為落實可再生能源(renewable energy)的使用，挪威和瑞典兩國已於2009年秋天針對綠色認證(green certificates)進行相關的討論，並於2010年12月8日簽署合作議定書。 綠色認證是針對使用可再生能源（如風力、太陽能、和水力發電等）所生之特定電力認證。因其目的乃為強調再生能源的使用，故相關環保團體期待藉由此種認證方式來提升再生資源的使用率。早在2003年5月1日開始，瑞典即已有綠色認證市場的存在，而該跨國合作議定書之簽署，對於瑞典而言，不僅能擴張其既有之相關市場版圖外，兩國更能藉此進行跨國合作，提高能源生產量並提升與其他競爭國家之市場競爭力。更重要的是，雙方皆期待能提供其國民更穩定的能源價格。 目前，挪威和瑞典皆同時傾向以風力發電為該合作議定書未來發展的主要方向。不過，在考量兩國自身的環境條件後，挪威會輔以水力發電為其發展方向，而瑞典則會著重在以生物面向為發電基礎的方式為其第二發展方向。該綠色認證系統預計於2012年1月1日正式啟動，並且為期至2020年止。未來，此綠色認證系統上路後，對於挪威和瑞典兩國之可再生能源發展和永續經營的落實，究竟會產生何種火花，值得持續關注。
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架，並將其框架申請美國專利，其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發，惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks，簡稱框架)為其營業秘密之主張，理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時，是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中，法院認為，原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施，且基於接受OpenAI的使用條款，也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊，而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴，其收到法院傳票後使用Claude AI，將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI，使用AI產出法律分析報告)，則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護，因為在AI平台記錄的對話內容，在沒有與平台合約約定保密義務時，這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍，法院認為Claude AI並非律師，兩位非律師之人的法律討論並不享有特權，且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人：實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外，被告與Claude AI之間的通訊並非機密，因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料，利用這些資料訓練 Claude，並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」，故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代，AI工具可提高生產力及工作效率，而對企業而言，開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二： 作法其一是：建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中，並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束，此種做法可提供強而有力的保護，但也需要公司投入大量財務資源，惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二：企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式，例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款，此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時，通常只有簽訂相關保密條款並不足夠，法院通常會審查是否有其他保護措施，例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外，企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊，而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此，企業應建立明確政策，限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台，並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解，在未有適當合約與相關保密措施的情況下，於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊，法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此，對於AI工具的使用，企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台，制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊，提供員工相關訓練，並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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/）