美國國土安全部保護物聯網策略原則簡介

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第29卷,第2期,2017年02月
 
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※ 美國國土安全部保護物聯網策略原則簡介, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7811&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/14)
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日本也有EUA了!新修《藥機法》通過藥物緊急許可制度

日本也有EUA了!新修《藥機法》通過藥物緊急許可制度 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年06月13日   去(2021)年12年底日本厚生勞動省發布「緊急時藥物許可制度總結[1]」(緊急時の薬事承認の在り方等に関するとりまとめ)文件,就日本藥物緊急許可制度(緊急承認)進行提案,並建議修法。接著,以該制度為中心之《藥物及醫療器材品質、有效性及安全性確保法》(医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律)(下稱藥機法)修正案,在今(2022)年3月經眾議院通過,4月經參議院通過成立,5月20日公布並即日開始發生效力[2]。主要條文規範在新法第14條之2之2及第23條之2之6之2。 壹、立法背景說明   修法之前,日本藥物上市審查有四種管道:一般許可(通常承認)、先驅審查指定制度(先駆け審査指定制度)、附條件許可(条件付き承認)、特例許可(特例承認)。「一般許可」係無特殊情形下之通常上市管道;「先驅審查指定制度」是針對治療嚴重疾病的劃時代創新藥物所創設之優先審查制度[3];「附條件許可」則是針對有效治療方法少、患者數量少的嚴重疾病的藥物審查制度[4];若遇緊急事件需使用藥物則是走「特例許可」管道使藥品能提早上市[5]。   根據去年日本厚生勞動省之調查[6],在傳染病大流行等類似緊急情況之下,日本當時對於藥品核准的對應方式存有兩大問題。   首先是對應的速度不夠快。在緊急狀況下,對於疫苗及藥物等的優先核准制度,即使是日本當時最快的「特例許可」管道,相較於歐美也較為耗時。以對抗新型冠狀病毒的莫德納疫苗為例,該疫苗在美國取得緊急使用授權(Emergency Use Authorization,下稱EUA)之後,約過了5個月才在日本獲得承認;而新型冠狀病毒的治療藥物Sotrovimab於日本國內的核准也晚於美國4個月[7]。   其二是特別許可的適用對象較窄,「特例許可」管道是為已在國外流通之藥品而設計,因此若是日本藥廠自行研發的疫苗、藥物或是療法,均無法依此管道上市。如日本藥廠塩野義所開發的新型冠狀病毒口服藥,即需要透過附條件許可之制度,或新的緊急許可制度加快上市速度。   鑒於前述原因,日本厚生勞動省參考美國EUA,提出了藥物的「緊急許可制度」。此二制度最大共通特點在於其均非藥品的正式上市制度,通過審查之後僅能在一定期間內上市流通,到期之後原則上應下架[8]。 貳、重點說明   緊急許可制度有四大重點[9],說明如下:   一、發動要件:為防止重大影響國民生命和健康之疾病蔓延,及防止其他健康損害狀況的擴大,有緊急使用之必要,且無使用該藥物以外替代手段時,得申請緊急許可。此處所稱之藥物包括了疫苗、治療藥物、普通藥品、醫療器械等產品。且緊急情況並不限於大規模流行性疾病,核事故、放射性污染、生化攻擊等情況亦適用緊急許可制度。   二、運用標準:在臨床試驗確認安全性的前提下,可以不需要完成有效性的完整試驗,得僅就現有的數據及資訊進行有效性之推定。舉例而言,若在海外進行的大規模驗證臨床研究中獲得了顯著的結果,則以日本受試者為主的臨床研究結果為非必要。   三、核准條件及期限:由於在有效性的階段給予核准,為了確保正確使用核准的藥物,應附上條件以及二年內之期限(有再延長一年之可能)。獲得許可後一定期限內若無法確認有效性,且判斷該醫藥品或器材不適合維持許可狀態時,將撤銷許可。   四、加速特別措施:對GMP檢驗、國家認證、容器包裝等採取特殊措施以加快核准速度。如在申請緊急許可當下,GMP檢驗有實施上困難,可以先暫緩,待核准後再補上檢驗程序。 參、與現存制度差異評析   特例許可是在緊急許可推出之前,在緊急情況下能在短期間內讓藥品上市之方式。特例許可是藥品正式上市流程,而緊急許可是在符合條件後暫時性准許上市,故兩者在範圍、運用基準以及期限等規定上存有明顯差異。   首先在範圍方面,特例許可係為了已在國外流通的醫療用品引進國內而設置,因此日本國內企業自行研發的新疫苗或是新治療藥等,無法透過特例許可上市[10],原則上需要透過一般藥物上市管道,因此新制度對於日本藥廠來說,形同多開闢了一條產品上市的道路。其次,在運用基準方面,特例許可應完整確認安全性及有效性,無法如新制般能僅由現存數據及資料推定該藥物之有效性[11],因此新制可以縮短臨床試驗所花費的時間。最後,由於特例許可為正式之上市許可,僅在簡化一般藥物之審查流程至2-3個月,故其無有效期間之規定[12],而依新制度上市之藥品在有效期間內仍須完成剩下的臨床試驗,否則期限屆至時原則上應下市。 肆、未來展望   由於緊急許可制度剛修法通過,日本國內目前尚未有以此管道核准上市之藥物或疫苗,因此核准程序所花費之時程,能否成功縮短至如美國EUA的三週內尚未可知。目前最有可能以此管道核准上市之藥物為日本藥廠塩野義的新型冠狀病毒口服藥,審查結果預計於7月發表[13],其發展究竟如何,值得我們拭目以待。 [1] 〈緊急時の薬事承認の在り方等に関するとりまとめ〉,厚生勞動省,https://www.mhlw.go.jp/content/11121000/000873996.pdf(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [2] 日本參議院網站,https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/208/meisai/m208080208042.htm(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [3] 〈先駆的医薬品等指定制度(先駆け審査指定制度)〉,獨立行政法人醫藥品醫療機器總合機構,https://www.pmda.go.jp/review-services/drug-reviews/0002.html (最後瀏覽日:2022/06/27)。 [4] 〈医薬品条件付早期承認制度への対応〉,獨立行政法人醫藥品醫療機器總合機構https://www.pmda.go.jp/review-services/drug-reviews/0045.html (最後瀏覽日:2022/06/27)。 [5] 同前註1。 [6] 同前註1。 [7] 〈緊急時の薬事承認の在り方について〉,厚生勞動省,https://www.mhlw.go.jp/content/11121000/000856077.pdf(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [8] 同前註。 [9] 〈令和4年の医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律(薬機法)等の一部改正について〉,日本厚生勞動省網站,https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000179749_00006.html(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [10] 医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律(昭和三十五年法律第百四十五号)第14條之3第2項。 [11] 同前註4。 [12] 周晨蕙、施雅薰,《科技法律透析》,〈COVID-19疫情下我國藥事法專案核准制度議題-以國際藥物緊急核准上市機制為借鏡〉,第33卷第10期,頁58(2021)。 [13] NHK,〈コロナ飲み薬 塩野義製薬「ゾコーバ」有効性や副作用 承認の可否は〉,2022/06/23,https://www.nhk.or.jp/shutoken/newsup/20220623a.html (最後瀏覽日:2022/06/27)。

Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構

  Thomson Reuters於11月14日當週,宣佈全球前100家最具創新機構,美國持續領先,而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而,中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素,未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案,透過專屬方法分析專利資料及相關指標,來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。   Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示:「創新使企業和國家成長繁榮,主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。   2011全球百大最具創新企業的市場資料,與2009年比較顯示,2010年百大企業增加了超過400,000工作機會,較前年提高3%,增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示:「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外,2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%,而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。   排名企業依地域分佈,其中40%來自為美國,31%為亞洲,29%為歐洲,亞洲主要為日本和南韓,前者占27%,後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%),德國(4%),荷蘭(4%),列支敦斯登侯國(1%),瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先,但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素,故未進入前百大名單。   Thomson Reuters排名的方法,主要是以四大衡量基準:專利獲證比率(patent approval success rate),專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio),對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume),選出前百大名單,如:Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola,全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。

美國財政部制裁向俄羅斯運送伊朗製無人機之空運業者及製造商

  美國財政部外國資產管制辦公室(Office of Foreign Assets Control,簡稱OFAC)根據《防止大規模殺傷性武器擴散與恐怖主義》(Preventing Weapons of Mass Destruction Proliferation and Terrorism, 50 U.S. Code Ch. 43)聯邦法律之授權、第13382號總統行政命令(Executive Order,下稱行政命令)以及第14024號行政命令,於2022年9月8日將向俄羅斯運送伊朗製無人機(Unmanned Aerial Vehicles,簡稱UAVs)之空運業者納入制裁清單;另將3家公司與1位參與無人機及其零組件研究、開發、生產與採購之個人納入制裁清單,避免非來自伊朗及俄羅斯之實體支持伊朗製無人機之研發,或向俄羅斯出售任何用於對付烏克蘭的軍事裝備。   此次列於清單中之空運業者Safiran Airport Services,總部位於伊朗德黑蘭,其將伊朗製無人機、人員和相關設備從伊朗運送到俄羅斯。根據情報顯示,俄羅斯軍隊打算將伊朗製無人機與俄羅斯無人機運用在對烏克蘭的戰爭中,故OFAC依據第14024號行政命令,將該空運業者納入制裁清單。另針對無人機製造商,以Paravar Pars為例,其參與伊朗Shahed-171無人機研發和生產,故OFAC依據第13382號行政命令,將其列入制裁清單。   上述空運業者及製造商在遭受制裁後,可能會受到的影響包括: (1)在美國或由美國籍公民或企業所有或控制的所有財產和財產利益皆被凍結;禁止與美國籍公民或企業交易;或禁止與在美國境內被制裁對象的任何財產或利益交易(如金流過境美國的交易);與前述列為清單對象進行交易之人,亦可能會被列為清單對象。 (2)任何外國金融機構故意與前述列為清單制裁對象,促成重大交易或提供重要金融服務,都可能受美國相應的制裁或對「支付過渡帳戶」(payable-through account)的制裁。而此「制裁」不限於凍結帳戶,參考OFAC官網中的第36則FAQ之說明(https://home.treasury.gov/policy-issues/financial-sanctions/faqs/topic/1601),某些案例中之交易應該被禁止,但該交易沒有可凍結的利益時(如該帳戶已為制裁清單所列對象或已被凍結的個人或政府),OFAC會以「要求美國金融機構拒絕非制裁以外的第三國企業間的交易」或以「透過禁令使美國金融機構拒絕處理該交易且退回款項予匯款人,除非有得到事前個別授權」等方式處理。

日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度

2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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://www.tips.org.tw)

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