日本內閣於2017年6月閣議決定「經濟財政營運與改革基本方針2017」,設定醫藥品項倍增目標,並計畫檢討在2020年9月前達成學名藥使用率80%以上之推動政策。基於上開方針,為實現「安定供應國民優良品質醫藥品」、「醫療費效率化」、「產業競爭力強化」等目的,厚生勞動省於2017年12月22日修訂「醫藥品產業強化綜合戰略~著眼全球展開之新藥研發」,希望日本醫藥品產業能從依賴「長期收載品」之商業模式,轉向具備更高新藥開發能力之結構。
「醫藥品產業強化綜合戰略」主要修訂內容如下︰(1)改善日本技術、相關知識等研究開發環境︰如推動癌症基因醫療、資料庫整備、利用AI進行醫藥品研究開發等;(2)透過藥事規制改革減低醫療成本和提高效率︰如善用附條件認可制度,以及先驅審查制度之制度化等;(3)醫藥品生產、製造等基礎設施之整備︰如制定相應之新技術品質管理等規範;(4)適當評價之環境、平台整備︰如各種臨床指引之整備;(5)向海外推廣日本製造之醫藥品︰如制定國際法規調適戰略等;(6)促進新藥開發業界之新陳代謝和全球化創新企業︰支援新創企業之人才育成、金融市場之整備等;(7)改善醫療用醫藥品之流通︰如制定流通改善指引等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲通訊暨藝術部(Department of Communication and the Arts)在2019年10月宣布,依據通訊部(Department of Communications,為通訊暨藝術部的前身)在2015年所發布頻譜檢視報告(Spectrum Review Report)之建議,推行頻譜改革(Spectrum Reform)措施,以落實改善頻譜管理並建立更有效的頻譜監管框架。其中最重要者為分階段修正現行之無線通訊法(Radiocommunication Act 1992),包含為頻譜使用者提供更高的抗干擾保護,並減除其投資頻譜的不確定風險,例如消除頻譜分配與重分配過程中不必要的限制、延長頻譜許可期限至20年、提供清楚明確的頻譜許可更新指引,並盡可能使設備執照(Apparatus Licence)與頻譜執照(Spectrum Licence)保持一致性。 因應現代通訊技術的發展,澳洲政府自2018年來持續推動頻譜管理現代化(Modernising spectrum management in Australia),包含提高頻譜管理的透明度與定價效率,以達成提高頻譜的使用效率,並建立單一的頻譜釋照框架,這些都將納入現正推動無線通訊法的修正中。此外,澳洲通訊與媒體局於2019年10月25日宣布將釋出26 GH頻段中的2.4 GHz(25.1至27.5 GHz),預計在2021年以拍賣方式分配頻譜執照,除了頻譜釋出外,通訊與媒體局計畫藉由設備執照、類別執照(Class Licence)以及頻譜執照三者的靈活組合,滿足澳洲5G技術應用的頻譜需求,並符合無線通訊法第3條「透過確保有效分配與使用無線電頻譜以最大化其使用效益,進而提升使用無線電頻譜之整理公共利益」之目標,來推動5G技術與創新應用的早期部署。
Google根據加州消費者隱私保護法,允許屏蔽個人化廣告Google近期宣布更新廣告政策,以遵守將於2020年1月1日生效之「加州消費者隱私保護法」(California Consumer Privacy Act, CCPA),要求符合該法規之事業體(不論是否於加州開設實體據點):年度總收入超過2,500萬美金、年度收入50%以上源自於出售加州居民之個人資料、每年收到或分享總計超過5萬筆加州居民、家庭或裝置之個人資料、若公司之母公司或子公司符合CCPA所定條件者,允許消費者得選擇並行使退出其個人資料銷售權利。 Google表示使用其網站廣告工具與應用程式將能屏蔽個人化廣告,個人化廣告,係依消費者瀏覽紀錄、興趣及過去行為投放予消費者,廣告商有時花費高達10倍價錢置入,惟互聯網相關企業先前所進行之遊說未能使該法規排除個人化廣告,從使最受歡迎及利潤豐厚之線上廣告面臨行銷危機。 依Google新合規條款,透過Google工具(如AdSense和Ad Manager)銷售廣告之網站及應用程式目前無需進行重大更改,廣告商亦可選擇停止所有來自加州網址之消費者或阻擋全球使用個人資料之個人化廣告銷售,該合規條款除於線上發布外,並已通知予各廣告商。 Google表示,當觸發「限制數據處理」時,廣告將僅基於一般數據,例如用戶所在城市位置或廣告所在頁面主題等;此外,Google亦不會在受限制模式下記錄個人資料而用於未來之廣告行銷。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
歐盟食品安全與標示近期發展-以歐盟法院Teekanne案為例