日本內閣官房所屬之健康‧醫療戰略室於2017年3月, 向國會提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》(医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療資訊に関する法律案)。「健康‧醫療戰略室」係於2013年2月成立,並於同年8月根據《健康‧醫療推進法》設置「健康‧醫療戰略推進本部」。該部於2017年3月10日提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》,針對醫療資訊匿名加工業者進行規制,使他人可安心利用經過去識別化處理之資訊,以便促進健康、醫療方面之研究及產業發展,形成健康長壽社會。上開法案主要可分為兩個部份︰
針對上述第2點之認定,為確保資訊安全,政府應設置認定機構,以便確認業者符合一定基準,並具備足夠之匿名加工技術,可為醫療個資去識別化。此外,在醫療資訊處理方面,該法案則規定醫療機關可在事先告知本人,且本人未拒絕提供時,將醫療資訊提供給業者。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
自2011年歐巴馬政府頒布《食品安全現代化法》(Food Safety Modernization Act, FSMA)以來,美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)研擬多項配套法規和施行細則藉以強化FSMA食品安全標準之具體落實。此外,為形成產業、工協會各方之修法共識,FDA開啟為期一年之意見徵集期間。另於今年度(2013)11月15日,美國全國農民工會(National Farmers Union, NFU)正式向美國食品藥物管理局提交食品安全現代化法案(Food Safety Modernization Act, FSMA)具體意見書,該項意見書要點歸納如下: 1.全國農民工會表示此修法方向,有助於事前預防食源性疾病(foodborne illness)擴散與食品風險之控管,有效達成法規建構之目的。 2.由於配套法規涉及食品鏈供應商、農民與生產者之具體責任,建議政府應評估多階段意見諮詢期(comment period)之規劃,廣納各利益相關者具體建議。 3.全國農民工會針對農業用水的品質標準、檢測措施與規範提出不同之見解,亦建議縮短農產品禁用生物土壤改良劑的時間。
美國FDA計畫舉辦3D列印技術於醫療運用下之法制探討會議隨著3D印表機的價格日趨親民、3D列印設計檔案於網際網路交流越趨頻繁,以及預期3D列印技術在未來的應用會更加精進與複雜化,3D列印技術於醫療器材製造面所帶來的影響,已經逐漸引起美國食品藥物管理局(FDA)的關注。 在近期FDA Voice Blog posting中,FDA注意到使用3D列印所製造出的醫療器材已經使用於FDA所批准的臨床干預行為(FDA-cleared clinical interventions),並預料未來將會有更多3D列印醫療器材投入;同時,FDA科學及工程實驗辦公室(FDA’s Office of Science and Engineering Laboratories)也對於3D列印技術就醫療器材製造所帶來的影響進行調查,且CDRH功能表現與器材使用實驗室(CDRH’s Functional Performance and Device Use Laboratory)也正開發與採用電腦模組化方法來評估小規模設計變更於醫療器材使用安全性所帶來的影響。此外,固體力學實驗室(Laboratory of Solid Mechanics)也正著手研究3D列印素材於列印過程中對於醫療器材耐久性與堅固性所帶來的影響。 對於3D列印就醫療器材製造所帶來的法制面挑戰,在Focus noted in August 2013中,其論及的問題包含:藉由3D列印所製造的醫療器材,由於其未經由品質檢證是否不應將其視為是醫療器材?3D列印醫療器材是否需於FDA註冊登記?於網路分享的3D列印設計檔案,由於未事先做出醫療器材風險與效益分析,FDA是否應將其視為是未授權推廣等問題。 針對3D列印於醫療器材製造所帶來的影響,CDRH預計近期推出相關的管理指引,然FDA認為在該管理指引推出前,必須先行召開公聽會來援引公眾意見作為該管理指引的建議參考。而就該公聽會所討論的議題,主要依列印前、列印中與列印後區分三階段不同議題。列印前議題討論包含但不限於材料化學、物理特性、可回收性、部分重製性與過程有效性等;列印中議題討論包含但不限於列印過程特性、軟體使用、後製程序與額外加工等;列印後議題討論則包含但不限於清潔/多餘材料去除、消毒與生物相容性複雜度影響、最終裝置力學測定與檢證等議題。
英國交通部推出MaaS實務準則,達成兼顧永續與包容的次世代MaaS服務英國交通部(Department for Transportation, DfT)於2023年8月30日提出「交通行動服務(MaaS)實務準則(Mobility as a Service: code of practice)」,內容針對MaaS之提供商,提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向,以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議: 1. 交通包容性與近用性(accessibility),例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差;產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能;針對身障民眾應提供適當之交通路線建議,以及應提供偏鄉、無網路區域非線上(offline)服務管道; 2. 低碳運輸之推廣,如納入更多步行、單車等環保交通選項; 3. 友善之多元支付方式,如現金、數位支付、定期套票,並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統; 4. 資料分享與資料安全並重,保障使用者隱私,如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約; 5. 重視消費者權益保障,鼓勵平台間公平競爭,如釐清各參與者間之責任,避免消費者投訴無門,以及提供線上及非線上聯絡窗口,及時處理消費者需求等。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。