2016年11月澳洲國家交通委員會(簡稱NTC)公布「自駕車政策革新報告」(Regulatory reforms for automated road vehicles Policy Paper),當中釐清對自駕車各項可能遭遇的法規障礙並設定修正時程,2017年4月16號NTC並進一歩依前份文件規劃提出「控制自駕車相關規範建議」討論文件,釐清自駕車的控制定義與相對應規範,並提出法制規範修正內容。
2016年澳洲政府並通過了關於陸路交通科技的「政策原則」(Policy Principles),其中包括政府決策時應基於改善交通安全、效率、永續發展和成果的可能實現,並且應以消費為中心等原則,這些原則構成了澳洲政府的政策框架。
澳洲NTC此份討論文件中,提出應釐清能「控制(in control)」自駕車的對象,此將影響自駕車事故的負責人為誰。NTC提出目前仍應定義人類駕駛為控制自駕車的一方而非自駕系統,以避免人類駕駛做出不適當的操作行為。
NTC並釐清「恰當控制」的定義。「恰當控制」為澳洲道路法規第297條第1項:「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制」中所規範。恰當控制被目前的執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。但「恰當控制」將因自動駕駛系統的操作方式受到挑戰。因此NTC認為「恰當控制」不一定需要將手置於方向盤上,而是要有足夠的警覺性和能即時進行干涉,此定義並應隨著科技發展而修正。
本次政策文件意見徵詢至2017年6月2日,收到意見後NTC將會意見納入未來的全國性實施政策方針,提交給澳洲交通與基礎建設諮議會(Transport and Infrastructure Council)通過,預計於2017年年底前完成此自駕車方針。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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)
美國的全球食品追溯中心(GFTC)提出食品追溯的「關鍵追蹤事項」及「重點資料元素」架構在近來國際食安問題事件頻傳的氛圍下,如何透過食品供應鏈相關資料的紀錄、串接與分析,達到食品追溯(Food Traceability)目的已成為全球性議題。有鑑於此,美國的全球食品追溯中心(Global Food Traceability Center, GFTC)在跨種類的食品供應鏈中針對數位資料的採集和追蹤,以建立共通架構為目的,提出食品追溯的「關鍵追蹤活動」以及「重點資料元素」,作為監管機構和產業界在建立追溯系統時可依循的標準。 由於現今食品供應系統涉及範圍大部分已擴及全球,其複雜性大幅提升了各國政府對整個食品產業的監管以及促進追溯實踐的困難度。隸屬美國食品科技研究所(IFT)的GFTC於2014年8月19日發表了一篇「食品追溯最佳實踐指南」(A Guidance Document on the Best Practices in Food Traceability)報告,指出當食品相關疫情爆發時進行食品追溯即有全球性的需求;該指南主要以食品安全及追溯相關規範的立法者和食品產業界為對象,針對六大類食品產業-烘焙、奶製品、肉類及家禽、加工食品、農產品和海產類提供一個可茲遵循的追蹤架構。在一條食品供應鏈中,有許多環節是進行追蹤時必要的資訊採集重點,被視為「關鍵追蹤活動」(Critical tracking events, CTEs),而各種「關鍵追蹤活動」的紀錄項目即為「重點資料元素」(Key data elements, KDEs)。 根據該指南所定義的CTEs包含: 1.運輸活動(Transportation events)-食品的外部追蹤,包括「運送活動」(Shipping CTE)和「接收活動」(Receiving CTE),指食品在供應鏈的點跟點之間藉由空運、陸運或船運等物理性的移動。 2.轉換活動(Transformation events)-食品的內部追蹤,連結食品經過各種結合、烹煮、包裝等加工的輸入到輸出過程,包括「轉換輸入活動」(Transformation Input CTE)和「轉換輸出活動」(Transformation Output CTE)。 3.消耗活動(Depletion events)-係將食品從供應鏈上去除的活動。其中,「消費活動」(Consumption CTE),指食品呈現可供顧客消費狀態的活動,例如把新鮮農產品放在零售店供顧客選購;「最終處置活動」(Disposal CTE)指將食品毀棄、無法再作為其他食品的成分或無法再供消費的活動。 而紀錄上述CTEs的KDEs例如各項活動的擁有人、交易對象、日期時間、地點、產品、品質等,應將該指南所列出之各項KDEs理解為紀錄CTEs的最基本項目。目前最大的問題是食品監管的要求和產業界執行可行性間的差距,故如何縮小此差距仍為各國政府當前最大的挑戰。
淺談台灣行動寬頻覆蓋率議題淺談台灣行動寬頻覆蓋率議題 科技法律研究所 法律研究員 黃志雯 2013年11月26日 壹、事件摘要 我國4G頻譜拍賣在歷經40天、393回合的「同時多回合上升」競標後,終在2013年10月底結束。這次的競標價金不僅高達1186.5億元外,也加入了國碁電子(鴻海集團)與台灣之星(頂新集團)兩家新進電信業者,使整體產業競爭性提高。預計民眾最快在2014年中時,即可享受靜態1Gbps、行動間100Mbps的高速網路,在無線寬頻的高速下,許多新興服務可孕育而生。 根據我國政府的規劃,4G營運時間越早,無論對產業、或是民眾皆是利大於弊。但是,從我國3G發展經驗可知,行動寬頻基地台建置的普及程度,攸關整體產業發展的關鍵。因此,行政院於今(2013)年11月成立「加速無線寬頻基礎設施小組」,依據電信法第32條第2項的規定,並透過跨部會協調,逐步落實公有建築物開放建設基地台之政策,增加4G業者涵蓋率,督促其儘速開台服務。同時,立法院為讓公有建物建設基地台能順利推行,於同年11月三讀通過修正電信法第32條。依據新修正之條文,未來除了因應輿論認為電磁波可能影響青少年發展,故允許高中職以下學校「得不同意」第一類電信事業設置室外基地台外,其餘公有建築物之主管機關,無正當理由不得拒絕業者申請。 透過落實公有建築物開放的政策,不僅可加速未來4G的發展外、亦可提升既有3G的覆蓋率。除此之外,當4G涵蓋全台後,其高速、穩定的特性將可被視為具有如固網般最後一哩(Last Mile)之效益,進而協助政府克服偏遠地區鋪設寬頻的困境,使全國居民皆可享有網際網路的便利。 貳、重點說明 政府透過落實公有建築開放架設基地台之政策,協助4G業者加速開台義務(5年內達人口涵蓋率50%),更希望能降低協商、架設基地台的成本,減少我國行動寬頻在都會區基地台數量不足、非都會區距離過遠之問題。其實,如何增加行動寬頻涵蓋率,是當前每一個國家致力發展的目標。新加坡與英國政府為了實現無所不在網路的目標,在管制的手段上分別是: (一)新加坡:為了協助電信服務業者可利用建物空間架設通訊設備,達到「行動寬頻訊號戶外覆蓋率99%、室內覆蓋率85%」的目標,新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」。本條例要求開發商或屋主在建設大型建案時,必須依據建案大小設置「行動通訊設備布放空間」,以提供電信業者使用,增加行動寬頻覆蓋率。本條例落實後,預期可協助4G業者在既定時間內(2.5GHz須最早實現)完成全國、所有捷運/公路隧道內必須可接收4G訊號的要求。 (二)英國:英國為了改善既有行動寬頻涵蓋率,在今(2013)年11月提出5點改善措施。其中,在相關規範上,Ofcom除了直接提高3G業者涵蓋義務、在訊號難以達到區域建設基礎設施、定時提供行動寬頻速率報告,以及與交通部(Department for Transport and Network Rail)共同改善行動寬頻於鐵路、道路的覆蓋率與品質外,Ofcom認為4G寬頻亦扮演重要角色。當時,Ofcom即透過4G頻段拍賣,賦予一張2017年須提供98%人口於室內、95%人口能於英國境內取得行動寬頻服務義務之執照,希冀實現偏遠地區亦能擁有寬頻服務之理想。 參、事件評析 綜合上述,各國為了讓4G覆蓋全國,使所有民眾皆能享有高速、穩定的網路,無不透過兩階段方式,拍賣前賦予部分頻段提前完成涵蓋率普及的義務、拍賣後透過政策、法律協助、要求業者維護網路品質。台灣屬於地狹人稠的國家,行動寬頻業者對政府賦予的涵蓋義務,絕非是行動寬頻發展困境。但是,業者是否可提供如同牌告的速度與品質,一向倍受挑戰。我國3G產生這個問題,除了民眾在居家附近拒絕建置基地台之住抗問題外,其主因亦是在3G拍賣時並未賦予相關頻段義務、在「第三代行動通信業務管理規則」又僅要求涵蓋率達人口50%,導致業者不積極面對都會區基地台數量,少於負荷使用人數的事實;非都會區則是消極處理基地台與使用人距離過遠,造成訊號品質不佳、或是接收不到等問題。 因此,即使這次電信法32條修正後,排除高中職學校得以架設室外基地台,根據我國「行動寬頻業務管理規則」第66條規定,電波涵蓋範圍應達營業區人口50%,合理推測業者可一舉解決都會區架設基地台的問題。但是,在我國4G頻譜拍賣前,並未與新加坡、英國相同,賦予所謂的「黃金頻段」(700MHz)與「帝王頻段」(1800MHz)普及全國(含偏遠地區)之義務。在管理規則涵蓋率僅訂為整體人口50%,將可窺見多數業者終將先行投資都會區,造成部分非都會區仍存有網路延遲、或是難以接收的問題,使4G難以成為全國性最後一哩。 本文認為4G頻譜拍賣結束已成事實,現階段主管機關唯有透過「行動寬頻業務管理規則」第40條第二項第三款的規定,鼓勵業者積極建置偏遠地區高速基地台,並承諾於事業計畫書中。再者,從資通訊科技發展的角度,新加坡強置新建物必須具備、開放「行動通訊設備布放空間」,使業者得以自由建置基地台,對於4G、或是未來5G發展而言,建築物開放使用確實具有前瞻性。不過,在我國民眾目前仍對電磁波有所疑慮的情況下,現階段僅能開放公有建築建置基地台,唯待透過具權威的報告證明電磁波無害、且全民達成一定共識後,我國政府方能逐步推動既有建築開放、或是新建築必須具備「行動通訊設備布放空間」。最後,主管機關除了繼續支持推動相關行動上網速率測速計畫外,關於電信法第32條第1、2項,要求公有建築開放架設基地台,是否要朝向正面表列機關拒絕條款,亦是未來可探討的地方。