德國聯邦最高法院(BGH)判決醫師評價平台「Jameda」須刪除受評醫師個人資料
德國聯邦最高法院(Bundesgerichtshof, BGH)在2018年2月20日的判決(Urt. V. 20.02.2018 – Az. VI ZR 30/17)中認定，網路評價網站(Bewertungsportale)之業務雖未違反聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz, BDSG)規定，但其評價立場必須維持中立。醫師評價平台「Jameda」(www.jameda.de)之商業行為違反此項原則，故須依原告要求，刪除其在該網站之所有個人資料。
本案中，原告為執業皮膚科醫師，且非醫師評價平台「Jameda」之付費會員。然「Jameda」不僅將該醫師執業簡介列入其網站，且同時在其個人簡介旁，列出與其執業地點相鄰，具競爭關係之其他同為皮膚科醫師之付費會員廣告。反之，付費會員不但可上傳個人照片，且在其執業簡介旁，不會出現與其診所相鄰之競爭者廣告。
聯邦最高法院依據聯邦資料保護法第35條第2項第2款第1號 (§35 Abs. 2 S. 2 Nr. 1 BDSG) 規定，並經衡量同法第29條第1項第1款第1號 (§29 Abs. 1 S. 1 Nr. 1 BDSG) 規定之效果後，同意原告對「Jameda」提出刪除網頁所列個資之請求。法院見解認為，「Jameda」的廣告策略使其失去資訊與意見傳遞者之中立角色，並以自身商業利益為優先，故其言論自由不得優於原告之資訊自主權(informationelle Selbstbestimmung)。
該判決強制網路評價平台嚴格審查本身之廣告供應商務，並與聯邦憲法法院(Bundesverfassungsgericht)見解一致，用於商業目的之言論表達僅有低於一般言論自由的重要性。儘管如此，評價平台仍被視為介於患者間不可或缺的中介者(unverzichtbare Mittelperson)，可使互不相識的病患，藉此獲得經驗交流的機會。
儘管本案判決同意原告刪除評價網站中所儲存個人資料之請求，但見解中，仍肯定評價網站具有公開醫療服務資訊之功能，符合公眾利益，受評價醫師被公開之個人簡介亦僅涉及與社會大眾相關之範圍。針對網站評分及評論功能之濫用，醫師仍可對各種不當行為分別採取法律途徑保障自身權益。由此可知，德國聯邦最高法院仍認定，評價網站之評分與評論機制，仍符合聯邦資料保護法規範之宗旨，惟若該評價網站以評價機制作為商業行銷手段，則不得主張其言論及意見表達自由高於受評價者之資訊自主權。
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彭睿仁
資深法律研究員 編譯整理
Bundesgerichtshof zur Speicherung und Übermittlung personenbezogener Daten im Rahmen eines Artzsuche- und Arztbewertungsportals im Internet(www.jameda.de) http://juris.bundesgerichtshof.de/cgi-bin/rechtsprechung/document.py?Gericht=bgh&Art=en&Datum=Aktuell&nr=80981&linked=pm （最後瀏覽日：2018年2月22日）。
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美國總統川普於2019年2月11日簽署一項行政命令，發布「美國AI倡議」（American AI Initiative），旨在確保美國在AI領域的領導地位，川普並說道：「美國在AI領域的領導地位對於維護美國的經濟和國家安全至關重要」。「美國AI倡議」從五大方面來促進美國在AI領域的領導地位，包括： （一） 投資AI的開發 指示聯邦機構在研發任務及編排預算時，將AI作為優先投資項，確保美國對於AI基礎研發的長遠重視，此外，政府機構並應說明如何將預算用於AI研發開支，以增進對於AI投資的評估。 （二） 數據和資源共享 將聯邦政府中所擁有的統計數據資料、運算模型及運算資源提供給AI研發人員，促進交通和醫療保健等領域的AI發展。 （三） 建立政府標準及監管 白宮科技政策辦公室和美國國家與技術研究院（NIST）制定標準，以提升AI系統的「可靠、穩健、值得信賴、安全、可移轉和具協同性」。透過為不同技術和產業的AI制定使用指南，確保AI的使用安全和適當監管。 （四） 人才培訓 要求各機構為AI進步形成的就業市場變化做好準備，並考慮透過技能培訓課程、獎學金和學徒制度，因應市場人力產生之變化。 （五） 國際參與 與其他國家制定合作策略，協同AI技術的開發，同時確保AI領域之開發符合和不損及美國人的價值觀和利益。 此項倡議雖提及許多面向之發展，但仍然缺少發展細節，亦未提及計畫新資金的投入，因此，許多人對此倡議皆提出質疑。曾協助歐巴馬政府制定AI報告的哈佛大學教授Jason Furman即表示，此「倡議」雖令人鼓舞，但僅是邁出第一步，關鍵的考驗將在於是否能以強而有力的方式確實貫徹執行倡議中的內容，此倡議仍欠缺細節及執行面之部分。
歐盟因應數位簡化革命通過Omnibus VII法案：放寬產業合規時程與強化兒少人權保障之《歐盟人工智慧法》修法歐盟因應數位簡化革命通過Omnibus VII法案：放寬產業合規時程與強化兒少人權保障之《歐盟人工智慧法》修法 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月22日 今（2026）年6月16日，歐洲議會（European Parliament）以423票贊成、57 票反對、174 票棄權，通過「第七號數位綜合法案」（Omnibus VII）下對《歐盟人工智慧法》（EU AI Act，下稱AIA）的修正案[1]。隨後於6月29日，歐盟理事會（Council of the European Union）批准了歐洲議會的審議決議。最終於7月8日，經歐洲議會議長及歐盟理事會主席共同簽署，該修正案正式通過[2]。 壹、事件摘要 自2024年10月起，歐盟理事會為因應萊塔（Enrico Letta）與德拉吉（Mario Draghi）報告中指出的歐洲競爭力危機，於2024年11月8日發布《布達佩斯宣言》（Budapest declaration）要求「發起一場簡化革命」，希冀為企業提供一個清晰、簡單且具備彈性的法規治理框架，並減輕企業面臨的法遵成本與合規摩擦。為此，歐盟執委會自2025年2月起陸續提出十項「綜合法案」（Omnibus packages），旨在鬆綁永續發展、投資與農業的申報程序、擴大對中小企業的制度支持、推動數位化轉型與統一技術規範、調和國防、化學產品、環境、汽車產業、食品與飼料安全，以及包含人工智慧在內的數位新興議題。其中，「第七號數位綜合法案」核心目的即在於簡化歐盟的數位立法框架，並落實全歐盟統一的人工智慧調和規範[3]。 另一方面，鑑於當前兒少網路參與度大幅提升及科技的急速發展，除加劇刑事執法之訴追難度外，亦衍生新型態之數位侵害手段，包括犯罪者利用人工智慧等新興技術將兒少視為下手目標。雖然歐盟現行主要規範兒少性侵害與性剝削之刑事法制，為2011年通過之《打擊兒童性虐待與性剝削指令》（Directive 2011/93/EU on combating the sexual abuse and sexual exploitation of children and child pornography），但為填補此一科技漏洞，歐盟亦於「第七號數位綜合法案」修正案中，針對深偽影像（deepfake）氾濫問題提出對策，並於《打擊兒童性虐待與性剝削指令》中進行修法研議[4]。 貳、重點說明 此次修法有兩大重點，一為延後AIA設定的義務期限，並在修訂事項中調整與其他產業法規的競合關係；二為在《歐盟人工智慧法》第5條「不可忍受之風險」增訂一項新條文，禁止生成未經當事人同意的性私密影像內容，以及兒童性剝削素材（child sexual abuse material, CSAM），同時亦在其他相關法律有配套之修法研議共同打擊涉及之AI數位性暴力犯罪，保障兒少人權。 一、簡化歐盟的數位法制監管框架 （一）調整AIA之合規時程 本次修法在於動態調整AIA設定的合規時程，包括延後高風險AI系統的義務期限，將「獨立型高風險AI」延至2027年12月2日適用，以及將「產品嵌入型高風險AI」延至2028年8月2日適用[5]。同時，將會員國應建置「國家級AI監理沙盒」的法定期限延展至2027年8月2日[6]，以提供企業及政府機關更充裕的準備期間，完成技術、治理及法遵機制的調整，降低法規適用初期的合規負擔，並確保新制度得以順利銜接與落實[7]。 （二）釐清不同法律之適用關係 為促使企業能有效遵守AIA的監管相關規定，於修法上明確劃分與其他特定產業法規（如醫療器材、玩具、電梯及船舶等產業）的適用關係，並課予歐盟執委會制定指引之義務，協助涉及高風險AI系統的開發商或經營者，能依據指引遵循AIA的高風險AI治理規範並同時降低其法遵成本[8]。換言之，如特定產業法規已明定與AIA相仿之AI法律規範，但會與AIA產生競合問題，如要排除AIA之適用則須於歐洲議會就產業法規進行修正。為降低修法成本，AIA此次修法賦予歐盟執委會「授權法規」（delegated acts）之權限[9]，得制定法規命令協調產業法規與AIA之適用關係，並在特定範圍內限制或排除AIA之適用[10]。同時要求歐盟執委會應發布相關指引，指導企業遵守人工智慧風險治理相關規範[11]。藉由此類機制，確立特定產業法規的優先適用原則，並藉此排除AIA與其他法規的競合矛盾，以避免企業因身陷法規的多頭馬車而面臨沉重的法遵負擔[12]。 二、強化AI治理下的兒少人權與性別平等措施 （一）AI衍生之數位性暴力納入不可忍受風險 於「第七號數位綜合方案」修正案中，針對深偽影像部分，修法強化業者導入「人工生成內容」的透明度標示義務，將原本的合規寬限期從6個月縮短至3個月[13]，亦即提前至今年12月2日全面施行[14]。同時，將非自願的生成式性私密影像及兒少性剝削生成式素材列為AIA第5條之不可忍受風險，並將會生成真實人物裸照，或修改現有照片衣物以暴露私密部位的AI系統，定於今年12月起全面禁用[15]。 （二）配套法律之相關修正 無獨有偶，歐盟理事會與歐洲議會代表亦於6月22日，針對《打擊兒童性虐待與性剝削指令》之修正法案，達成暫時性政治共識（provisional agreement）[16]。擬將凡是設計或改造AI系統以產出兒童性剝削素材，以及散布此類系統之行為，或以「AI 提示詞（prompt）」製作兒童性剝削素材之教學指引行為，納為刑事犯罪。後續，該修正法案若獲得歐盟理事會與歐洲議會的通過，會員國必須在3年內修改其國內刑法的相關規範，以符合修訂後之歐盟指令，藉此提升歐盟境內對兒少人權之保護，避免遭受新型態數位性暴力而影響其身心健康發展[17]。 參、事件評析 整體而言，「第七號數位綜合法案」就AIA的修正法案主要是透過義務時程的調整來緩和硬法（hard law）監管之治理模式，亦及體恤企業並維持歐洲競爭力，因此放寬並延後了醫療、機械、金融等高度涉及高風險AI應用相關產業的適用時程，避免沉重的法遵成本與合規摩擦，藉由「時間換取空間」之方式，讓企業在數位轉型上有較大的經營空間。儘管如此，歐盟亦堅守其基本人權底線，對於兒少權益、性別平等採取堅硬態度，除將生成式AI透明度義務的合規時程提前，更將AI的數位性暴力納入不可忍受風險，同時封殺AI脫衣（nudification）系統，並配合相關修法，研議將運用AI涉及兒少數位性暴力之行為列為刑事犯罪，其鐵腕手段正印證歐洲對人工智慧「以人為本」之精神。 對臺灣而言，雖然《人工智慧基本法》於今年1月14日施行，大部分的作用法及配套措施仍待規劃當中，我國之法律框架也並非採取歐洲治理模式，但歐盟就境內企業發展所採取之法規調適，值得我國留意，比如中小企業會面臨導入人工智慧的法遵成本與合規摩擦，政府應研議其配套措施。此外，對於兒少人權之保障，《人工智慧基本法》亦反映相同之立法精神，比如第5條規定：「政府應以兒少最佳利益為原則，人工智慧產品或系統經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用者，應明確標示注意事項或警語」，我國仍需留意針對兒少而衍生之新型態數位性暴力議題，不論是否要行政管制或以刑罰相繩，此類風險必須被認真對待，並思考出適當的應對機制。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] 第七號數位綜合法案涉及兩個領域的法律修正案，其中一個針對人工智慧領域，即AIA的修正案，另一個則是涉及個人資料保護與網路資訊安全的法律修正案，包括《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）與歐盟NIS 2指令。前者已通過，後者因未取得共識尚在審議中。因此，本文討論的修法僅限於AIA的修正法案。詳細內容可以參考European Council, Simplification of EU rules, https://www.consilium.europa.eu/en/policies/simplification/(last visited July 13, 2026). [2] European Parliament, AI Act: EP approves simplification measures and “nudifier” app ban, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20260611IPR45207/ai-act-ep-approves-simplification-measures-and-nudifier-app-ban(last visited July 13, 2026). [3] European Council, Artificial Intelligence: Council gives final green light to simplify and streamline rules, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/06/29/artificial-intelligence-council-gives-final-green-light-to-simplify-and-streamline-rules/(last visited July 13, 2026). [4] European Council, Combatting child sexual abuse: EU agrees stronger criminal law rules and enhanced support to victims, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/06/22/combatting-child-sexual-abuse-eu-agrees-stronger-criminal-law-rules-and-enhanced-support-to-victims/(last visited July 13, 2026). [5] 修正AIA第113條，原本實施日期是2026年8月2日。立法文件see European Parliament & European Council, Regulation of the European Parliament and of the Council amending Regulations (EU) 2024/1689, (EU) 2018/1139 and (EU) 2023/1230 as regards the simplification of the implementation of harmonised rules on artificial intelligence (Digital Omnibus on AI), PE 30/2026 INIT, 2026, p. 33. [6] 修正AIA第57條，原本實施日期是2026年8月2日。立法文件見同前註5，頁60。 [7] 同前註3。 [8] 簡單來說，若該產業法規已提供等同或更高程度的健康、安全或基本權利保護，歐盟執委會得限制或排除AIA中特定義務，包括對高風險AI系統的「系統性要求」，如風險管理系統、系統上市前的技術文件資料、資料保存義務等，詳細內容參考，同前註5，頁42。 [9] 歐盟之授權法規（delegated acts）在性質上類似於我國基於法律授權之法規命令。依據《歐洲聯盟運作條例》第290條之規定，歐洲議會及理事會得於立法中授權歐盟執委會，由其自行制定非立法性且具普遍適用性之法規，用以補充或修正該法律之特定非核心要素。see Consolidated Version of the Treaty on the Functioning of the European Union art. 290, 2016 O.J. (C 202) 1, 172). [10] 新增AIA第2條第13項，同前註5，頁42。另外，歐盟理事會以機械產品法規（machinery regulation）為例說明，歐盟執委會得制定授權法規增訂關於高風險AI機械產品的健康與安全規範要求以免除適用AIA，同前註3。 [11] 修正AIA第96條第1項，要求歐盟執委會必須在2027年8月1日前發布指引，同前註5，頁86。 [12] 同前註3。 [13] 僅限於AIA第50條第2項機器可讀的數位浮水印或技術標籤的標示義務，同前註3。 [14] 新增AIA第111條第4項，同前註5，頁90。 [15] 同前註5，頁47。 [16] 暫時性政治共識（provisional agreement），係指歐盟立法程序中，歐洲議會（European Parliament）、歐盟理事會（Council of the European Union）及歐盟執行委員會（European Commission）進行三方協商（trilogue）後，由歐洲議會與歐盟理事會就法案內容達成的初步政治協議。該協議尚須依各機構內部程序正式批准，始完成立法程序並具法律效力。 [17] 同前註4。
強化驗證技術以遏止網路犯罪美國聯邦政府與企業界正朝向增加驗證技術的使用，以遏止線上詐騙的盛行，所謂「雙重驗證（ ”two-factor” Authentication）」機制，為美國聯邦財政機構檢測委員會(Federal Financial Institutions Examination Council, FFIEC )與美國芝加哥直銷協會( The Direct Marketing Association, DMA )推行，主要要求檢查除用戶名稱和密碼以外的東西來確認顧客的身份。 美國聯邦財政機構檢測委員會 —包括聯邦儲備（Federal Reserve）和聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corp.，FDIC）等管理者在內，要求銀行2006年底皆必須加強網上身份驗證措施，如給每個顧客一份加密的憑證，這些憑證會向銀行證明用戶的真實身份。且該加密的憑證不會向發放該憑證的其它網站做出回應，這樣既保護了用戶，也保護了銀行。此外，美國聯邦財政機構檢測委員會審查員亦會定期檢查銀行的執行情況；而以美國芝加哥直銷協會為例，其要求會員於交易時所使用之電子郵件，須取得電子郵件系統的驗證，以確保電子郵件係由該協會成員所發出。 如同美國芝加哥直銷協會執行長 John A. Greco 所言，消費者可藉由此種驗證方式增加更多信心，對於其所取的資訊係來自可靠來源並具有合法性，可使市場減低網路犯罪之產生並對於政府、企業及消費者有更多保障。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).