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」
瑞典最高法院(Högsta domstolen)於2015/11/18 針對集管團體Copyswede 與瑞典電信公司Telia Sonera 之訴訟案發出審查允許(prövningstillstånd)之決定。此案之爭點在iPhone手機若屬於瑞典著作權法 § 26 k上之為私人重製之工具(en produkt som är särskilt ägnad för privatkopiering),則應納入私人重製補償金之對象。 Copyswede是依瑞典著作權法管理私人重製補償金之團體,於本案中向Telia Sonera 請求繳納補償金,理由在於瑞典電信公司Telia Sonera自2009/01/01進口iPhone各型式手機,Copyswede主張iPhone手機型式為一種適合用於私人重製之工具,故Telia Sonera應繳納補償金,於是向此案一審法院Södertörns tingsrätt提出訴訟。一審法院以iPhone手機之功能及其實際使用情形為判斷基準,以中間裁定方式(Mellamdom)認定iPhone手機確屬瑞典著作權法上之「私人重製之工具」,二審法院Svea hovrätt亦採相同見解。不服此一認定之Telia Sonera於是請求瑞典最高法院進行審查。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
德國提出「對外貿易條例」修正草案德國聯邦經濟與能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie,BMWi)在2017年7月提出「對外貿易條例」(Außenwirtschaftsverordnung)修正草案,以規定基於德國的公共政策安全或基本安全利益,對於外國人(或企業)收購國內公司,在必要時得予以禁止或增加強制條件。 如果交易完成後(一)歐盟之外的收購方將直接或間接持有目標公司25%以上的表決權以及(二)出於公共秩序或安全原因有必要採取上述措施,聯邦經濟與能源部可禁止對德國公司的收購交易。 該法修正草案亦進一步規定,聯邦經濟能源部將在本法律框架下對於涉及以下(技術)領域相關企業併購案之合約談判的各方進行審查程序,以確保國家實質安全利益: 部分能源電力領域,例如:電廠控制技術、電網工程技術、電廠系統或系統操作的控制技術(供電、供氣、燃油或集中供熱等)。 部分用水領域,例如:用水控制、調配或自動化技術(飲用水供應或污水處理設施)。 訊息技術和電信軟體領域,例如:語音和數據傳輸、數據儲存系統及處理系統)。 金融和保險部門、其運營的軟體或現金系統。 涉及醫療保健軟體部門或醫院管理訊息系統、處方藥和實驗室訊息系統的運行等領域部分。 涉及運輸和交通領域內的控制系統、工廠或設施的運行、航空運輸、乘客和貨物系統、鐵路運輸、海運和內河運輸、公路運輸、公共交通或後勤物流等領域。
加拿大安大略省通過修正健康資訊保護法加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法(Health Information Protection Act, HIPA)。該法案藉由一連串措施,包括增加隱私保護、問責制與提升透明度,以提高病人地位。 1.在符合指令定義內,將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員; 2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程,刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定; 3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元,組織則為250,000元至500,000元。 而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法(Quality of Care Information Protection Act, QCIPA),有助於提升透明度,以保持醫療系統的品質,更新內容包括: 1.確認病患有權得知其醫療相關資料; 2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實; 3.要求健康與長照部(Minister of Health and Long-Term Care)每五年定期審查照護品質資訊保護法。 安大略省亦正著手研究由專家委員會提出,所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。 藉著透過該目標,將可提供病患更快的醫療,更好的家庭與社區照顧,安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。