美國發起「投資報酬計畫」(Return on Investment Initiative, ROI)全面檢視科研成果商業化法制

  川普總統在2018年4月發布「總統管理議程」(President’s Management Agenda)將國家科研成果商業化之發展視為「聯邦跨機關優先目標」(Cross-Agency Priority Goal, CAP Goal)。為維持美國全球科技創新領先地位,美國政府每年投資約1500億美元於各聯邦所屬大學與研究機構進行科技研究。美國國家標準與技術中心(NIST)與白宮科技政策辦公室(OSTP)聯合發起「投資報酬計畫」(Return on Investment Initiative, ROI),宗旨為釋放美國創新(Unleashing American Innovation),讓政府投資預算發揮科研補助之最大效益。

  計畫目的包括:1.評估現行政府從事技術移轉指導原則,檢視應予以維持與待改革之處;2.吸引後期研發、商業化與先進製程的技轉投資,並降低法規阻礙;3.支持科研創新產官學合作模式與技轉機制;4.有效移除技轉阻礙以利加速技轉成效,並聚焦於國家重要產業發展的新興措施;5.評估聯邦政府資金運用指標成效;6.創造激勵學研機構提升技轉成效之誘因。

  NIST調查指出,阻礙技轉發展之原因包括:1.技轉與智慧財產權協商所涉高額交易與時間成本;2.不同政府單位對法規之解釋、適用與實踐意見相歧;3.智慧財產權保護不足、技術授權使用限制與政府行使介入權(march-in rights)限制;4.公務員參與科技新創與衍生企業(spin-off)限制與利益衝突規範。此ROI計畫已於2018年7月30日完成各方意見徵詢,總計共104份。預計於2019年年初,做出完整分析報告與法制建議。

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※ 美國發起「投資報酬計畫」(Return on Investment Initiative, ROI)全面檢視科研成果商業化法制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8100&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/17)
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學名藥品侵權 v. 競爭法中的假訴訟
Generic Drug’s Patent Infringement v. Sham Litigation in Antitrust

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德國2021年再生能源法修正草案最新發展

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美國FDA為因應藥品汙染事故公告四項製藥新指導原則

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美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用

  在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。   美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論­­—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。   與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。   但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。

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