澳洲詮釋自動駕駛「恰當駕駛」內涵

  澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)2017年11月提出「國家自駕車實施指南(National enforcement guidelines for automated vehicles)」,協助執法單位適用目前道路駕駛法規於自駕車案例上。由於澳洲道路法規(Australian Road Rules)第297條第1項規範「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制(A driver must not drive a vehicle unless the driver has proper control)」,此法規中的「恰當控制」先前被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。因此本指南進一步針對目前現行法規適用部分自動駕駛系統時,執法機關應如何詮釋「恰當駕駛」內涵,並確認人類駕駛於部分自動駕駛系統運作時仍應為遵循道路駕駛法規負責。

  本指南僅提供「恰當控制」之案例至SAE J2016第一級、第二級和第三級之程度,而第四級與第五級之高程度自動駕駛應不會於2020年前進入市場並合法上路,因此尚未納入本指南之詮釋範圍之中。本指南依照採取駕駛行動之對象、道路駕駛法規負責對象(誰有控制權)、是否應將一隻手放置於方向盤、是否應隨時保持警覺以採取駕駛行動、是否可於行駛中觀看其他裝置等來區分各級自動駕駛系統運作時,人類駕駛應有之恰當駕駛行為。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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日本政府公布「日本再興戰略2016 (草案) 」,並以實現第四次工業革命為主軸

  日本首相官邸之「日本經濟再生本部」於2016年5月19日召開第27次「產業競爭力會議」,並於該會議上提出「日本再興戰略2016(草案)」進行討論。再興戰略以實現「第四次工業革命」為主軸,透過活用IoT、巨量資料、人工智慧(AI)、機器人等技術,目標在2020年創造出30兆日圓的市場附加價值。為了推動相關政策,今年夏天將會成立具備統整指揮機能之「第四次工業革命官民會議」,該會議下並設置「人工智慧技術戰略會議」、「第四次工業革命 人才育成推動會議(暫定名稱)」,以及「機器人革命實現會議」。   「日本再興戰略2016(草案)」,特別對於製造業相關之議題提出討論。再興戰略指出,日本相較他國,雖然在網路空間的「虛擬資料(バーチャルデータ)」平台方面發展較晚,然而在健康資料、交通資料、工廠設備運轉等「即時資料(リアルデータ)」領域有潛在的優勢,因此為了讓日本的企業超越目前的框架,將以建構取得「即時資料」之平台為目標。綜整「日本再興戰略2016(草案)」具體重要政策方面如述,包括: (1)日本政府認為,第四次工業革命普及的關鍵,在於根據中小企業的現場需求,導入IT及機器人等技術,因此將請機器人專家支援,在兩年內將技術導入1萬家以上的企業。 (2)人工智慧的研發係屬第四次工業革命的基礎技術,因此要建構提供AI軟體模組工具,以及推動標準化的完善環境,並於今年內提出研發及產業化的具體施政內容,並留意開發人工智慧的透明性、控制可能性等原則及國際動向。 (3)關於產業活用區塊鏈技術(Block chain)、整備制度促進資料流通等議題,預計於今年秋天提出對應方針。 (4)於「機器人革命倡議協議會」檢討製造業之商業模式改革、與德國共同提案國際標準化及先進案例。 (5)於2020年以前,運用傳感器蒐集資料,創造50件以上,工廠和總公司間,企業和企業間等超越組織框架的先進案例,並提出國際標準。 (6)進行智慧工廠實證,建構具備AI技術的自動化模組以及智慧的產業保全。此外,為超越既有企業間的框架,將於機器設備進行資料共有及活用的實證,並根據實證結果修正相關制度。 (7)整備促進資料利用的環境,特別著重能夠蒐集、分析的資料平台,形成健全的資料流通市場。因此,為釐清彼此的權利義務關係,今年內個人資料保護委員會將提出相關交易指針。 (8)強化智財紛爭處理系統,將徵詢產業界的意見,於今年提出法制改革的結論。 (9)強化中小企業的智財戰略以及必要審查體制,協助其申請及活用專利權,預計明年度開始擴大支援業務,負責機關為獨立行政法人工業所有權資料‧研修館(INPIT)。

科技大廠被控剝削開放原始碼社群

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簡介〈歐盟提供合格信任服務者依循標準建議〉

簡介〈歐盟提供合格信任服務者依循標準建議〉 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年6月25日 壹、事件摘要   歐盟於2014年通過「歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章」(簡稱eIDAS規章)[1],並於2016年7月正式生效。eIDAS規章是在歐盟1999年電子簽章指令[2]的基礎上,進一步建構一個更安全、更具信賴、更易於使用電子簽章的法律框架,以促進整個歐盟跨境間的電子交易環境,進而達到歐盟數位單一市場的目標[3]。   eIDAS規章共有六章,其核心包含兩大部分[4],在第二章中規範了電子識別機制(Electronic Identification),並於第三章中建構一系列電子交易中相關信任服務(Trust Services, TS)的法律架構,包含電子簽章(Electronic signatures)、電子封條(Electronic seals)、電子時戳(Electronic time stamps)、電子註冊傳輸服務(Electronic registered delivery services)、網站認證(Website authentication)。每種信任服務,又可以區分由一般的信任服務提供者(Trust Service Provider, TSP)或由合格信任服務提供者(Qualified Trust Service Provider, QTSP)提供,要成為QTSP必須經各成員國的監督機關授予合格地位後,才能提供該類合格信任服務(Qualified Trust Service, QTS),在eIDAS規章中合格信任服務具有更高的法律效力。譬如,根據eIDAS規章第25條第2項規定,合格電子簽章(qualified electronic signature)與手寫簽章具有同等的法律效力。   歐盟網路安全局(European Union Agency for Cybersecurity, ENISA[5])於2021年3月發布一份報告,提供合格信任服務者依循標準的建議(Recommendations For QTSPs Based On Standards) [6],給想要申請成為QTSP的業者參考。 貳、重點說明   承前所述,eIDAS規章的目的是要建構一個促進跨境、跨產業的電子交易的環境,為弭平各會員國對於電子識別服務的落差,報告中指出,必須透過法律框架(Legal framework)、信賴框架(Trust framework)、標準化框架(Standardisation framework)共同達成,以提升歐盟數位單一市場中企業和消費者的信任,並促進信任服務和產品的使用。 (一)法律框架   eIDAS規章中規定了9種QTS的安全要求及其提供者的義務,包括: 1.電子簽章的合格憑證; 2.電子封條的合格憑證; 3.網站認證的合格憑證; 4.合格電子時戳服務; 5.合格電子簽章的合格驗證服務; 6.合格電子封條的合格驗證服務; 7.合格電子簽章的合格維護服務; 8.合格電子封條的合格維護服務; 9.合格電子註冊傳輸服務。 (二)信賴框架   其次,eIDAS規章透過事前(ex ante)和事後(ex post)監督的方式,來確保QTSP及其提供的QTS符合eIDAS規章中的法律要求。欲申請成為QTSP須先經過符合性評估機構(Conformity Assessment Body, CAB)的評估,由其出具評估報告後,再由各成員國的監督機關決定是否授予QTSP資格;取得QTSP資格後會受到不定期稽核,且至少每24 個月須再次自費通過CAB評估審核[7]。 (三)標準化框架   eIDAS規章中對各項TS的安全要求是採取技術中立(technology-neutral)的態度,並未限定要採用何種特定技術。換言之,TSP可以透過不同的技術達到eIDAS規章中要求的必要安全程度。事實上,歐盟希望在eIDAS規章所建構的法律框架和信賴框架中,透過產業自律,慢慢形成相關的標準共識。   歐盟從2009年開始,就由歐洲標準化委員會(European Committee for Standardization, CEN)、歐洲電信標準協會(European Telecommunications Standards Institute, ETSI)等歐盟標準化組織協助擬定和更新電子簽章的相關標準,希望可以建立一個更完整的標準化框架,以解決歐盟跨境使用電子簽章遭遇的問題,至今已經建構出一系列電子簽章和相關信任服務的標準,以滿足國際及eIDAS規章的要求,ETSI/CEN與數位簽章有關的標準包含七個面向。 1.介紹性   此類標準主要是關於各類簽章的共通定義、研究、其他關於整體性架構的介紹。 2.簽章的建立與驗證   此類標準主要是關於簽章建立及驗證的政策與安全要求、所要遵循的規則和程序、格式、保護剖繪(Protection Profiles, PP)[8]。 3.簽章建立和其他相關設備   此類標準主要是與電子簽章產生的設備,以及其他與數位簽章相關服務的設備有關。 4.加密   此類標準主要是與簽章的加密有關,譬如金鑰產生演算法(key generation algorithms)和雜湊函數(hash functions)等。 5.支持數位簽章及相關服務的TSP   此類標準主要是關於核發合格憑證的QTSP、網站認證憑證的TSP、時戳服務的TSP、提供簽章驗證服務的TSP等。 6.信任應用服務提供者   此類標準主要與應用電子簽章提供加值服務的TSP有關,如電子傳輸服務、資料檔案長期保存服務等。 7.信任服務資格提供者   此類標準主要與eIDAS規章中信任名單(trusted lists)相關的程序和格式有關[9]。   其中,在ETSI/CEN關於數位簽章的標準中,主要與QTSP有關的標準如下: 1.電子簽章的合格憑證(eIDAS規章第28條)   ETSI EN 319 411-2(且要符合EN 319 401、EN 319 411-1、EN 319 412-2、EN 319 412-5)。 2.電子封條的合格憑證(eIDAS規章第38條)   ETSI EN 319 411-2(且要符合EN 319 401、EN 319 411-1、EN 319 412-3、EN 319 412-5)。 3.網站認證的合格憑證(eIDAS規章第45條)   ETSI EN 319 411-2(且要符合EN 319 401、EN 319 411-1、EN 319 412-4、EN 319 412-5)。 4.合格電子時戳(eIDAS規章第42條)   ETSI EN 319 421(且要符合EN 319 401)、EN 319 422。 5.合格電子簽章的合格驗證服務(eIDAS規章第33條)   ETSI TS 119 441(且要符合EN 319 401)、TS 119 442、EN 319 102-1、TS 119 102-2、TS 119 172-4。 6.合格電子封條的合格驗證服務(eIDAS規章第40條)   ETSI TS 119 441(且要符合EN 319 401)、TS 119 442、EN 319 102-1、TS 119 102-2、TS 119 172-4。 7.合格電子簽章的合格維護服務(eIDAS規章第34條)   ETSI EN 319 401、TS 119 511、TS 119 512。 8.合格電子封條的合格維護服務(eIDAS規章第40條)   ETSI EN 319 401、TS 119 511、TS 119 512。 9.合格電子註冊傳輸服務(eIDAS規章第44條)   ETSI EN 319 401、EN 319 521、EN 319 522、EN 319 531、EN 319 532。 參、事件評析   從歐盟ENISA的建議可以瞭解,歐盟希望透過介紹歐盟標準化組織所制定的相關電子簽章標準,來引導資通訊廠商申請成為QTSP,提供歐盟企業和使用者更安全、更值得信賴的電子簽章相關服務,以強化使用者的信心,進而促進整個歐盟電子交易的蓬勃發展。   近年來,我國企業也積極投入數位轉型,在邁向數位化的過程通常需要由外部的資通訊廠商協助。然而,由於企業對於資通訊技術不熟悉,因此在選擇資通訊廠商時,往往不知道如何判斷其專業能力,或許企業可以參考上述的介紹,以該廠商是否符合歐盟相關標準的要求,作為選擇資通訊廠商的參考依據,以確保資通訊廠商的能力具有一定水準,這樣對於企業數位轉型及進軍歐盟市場會相當有助益。    [1]Regulation (EU) No 910/2014 of the European Parliament and of the Council of 23 July 2014 on electronic identification and trust services for electronic transactions in the internal market and repealing Directive 1999/93/EC, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=uriserv%3AOJ.L_.2014.257.01.0073.01.ENG (last visited Jun. 24, 2021). [2]Directive 1999/93/EC of the European Parliament and of the Council of 13 Dec. 1999 on the a Community Framework for Electronic Signatures, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A31999L0093 (last visited Jun. 24, 2021). [3]參前註1,eIDAS前言(3). [4]中文介紹可參考李姿瑩,〈歐盟eIDAS對國內電子簽章和身分認證規範之可能借鏡〉,《科技法律透析》,第31卷第11期,25-32頁,(2019年11月)。 [5]「歐盟網路安全局」原名為「歐盟網路及資訊安全局」(European Union Agency for Network and Information Security),2019年更改為現名,但該局的英文縮寫仍維持舊稱ENISA。The European Union Agency for Cybersecurity - A new chapter for ENISA, ENISA, https://www.enisa.europa.eu/news/enisa-news/the-european-union-agency-for-cybersecurity-a-new-chapter-for-enisa (last visited Jun. 24, 2021). [6]European Union Agency for Cybersecurity [ENISA], Recommendations for Qualified Trust Service Providers based on Standards (2021), https://www.enisa.europa.eu/publications/reccomendations-for-qtsps-based-on-standards (last visited Jun. 24, 2021). [7]參前註1,eIDAS規章第20條。 [8]保護剖繪是指申請者依共同準則規章(common criteria, CC)製作之資通安全產品安全基本需求文件,可提供資通安全產品開發者開發產品之依據。〈常見問題/Q02.何謂保護剖繪?〉,國家通訊傳播委員會,https://ise.ncc.gov.tw/faq(最後瀏覽日:2021/06/24)。 [9]參前註1,eIDAS規章第22條第2項、第4項。

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

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)

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