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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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:
(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]:
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)
經過兩年的研議溝通,由國際食品標準委員會(Codex Alimentarius Commission,CODEX)生技衍生食品小組(Task Force on Foods Derived from Biotechnology,TFFBT)所研擬的「重組DNA植物成分低量摻雜之重組DNA植物來源食品安全評估準則之附件草案」(Draft Annex to the Guideline for the Conduct of Food Safety Assessment of Foods Derived from Recombinant-DNA Plants on Low-Level Presence of Recombinant-DNA Plant Material,LLP草案),終於日前送交CODEX大會決議通過。 關於植物來源食品內基改物質低量呈現(Low-Level Presence)的問題之所以受到國際間高度關切,其背景因素,其實是來自於全球各地域對於基因改造食品之食品安全審查進度狀態不一之情況使然。以最明顯的美國和歐盟為例,因為,對於植物來源食品而言,其所使用的植物原料,例如穀物、豆類、油菜種子等,在種植、運送至成品途中,尤其是在採收過程中,無可避免地均有可能會混雜到某些鄰近的合法基改植物原料;而目前國際現況是,許多在美國已通過食品安全評估之基改食品植物原料,在歐盟卻遲未獲得許可,而那些意外混雜了在美國為合法基改植物原料的食品,出口至尚未核准那些經混雜基改原料食品之國家時,則會因此被拒絕進口,而形成貿易上阻礙。 針對此問題,自2006年起,TFFBT特別召集成立一個工作小組,由美國出任小組主席,並與德國及泰國擔任共同主席,負責研擬LLP草案,以提供一套較簡易評估程序,專門針對這些混雜了低量的在出口國家已經合法、但在進口國家尚未通過食品安全檢驗之重組DNA植物成分食品之情形,提俱一套安全評估方法供進口國家政府參考,藉此,一方面確保這些摻雜低量重組DNA食品之安全性,另方面也不致令進口者因其產品含有低度摻雜而銷耗掉太過的貿易利益。 LLP草案對於摻雜低量重組DNA成份之進口國家而言,其較重要具實質意義的部份,係在於資料庫之建立、共享資訊之快速使用(rapid access)等機制的導入。研議期間,工作小組即表示會與相關國際組織聯繫,搭配建立適當之資訊資料庫。而負責籌設該資料庫的國際糧農組織(FAO)則表示,其除將運用其已建立的「國際食品安全及動植物健康入口網」(International Portal on Food Safety, Animal and Plant Health,IPFSAPH)外,並計劃與經濟合作發展組織(OECD)進行合作,引用「OECD生物追蹤產品資料庫」(OECD BioTrack Database)內依CODEX「重組DNA植物來源食品安全評估準則」(Guideline for the Conduct of Foods Safety Assessment of Foods Derived from Recombinant-DNA Plants (CODEX Plant Guideline),CODEX植物準則)所蒐羅之資訊,彙集各類相關資訊為一整合網站,並開放給公眾使用。
微軟將針對美國政府是否對其在都柏林之主機具有管轄權提出上訴在2014年4月時,美國裁決法官James Francis就聯邦檢察官的申請,依據1986年的「電子通訊隱私法」(Electronic Communications Privacy Act, “ECPA”)第2703條第a項之規定,針對微軟客戶的e-mail對微軟公司發出了搜索令。然而,該搜索令所要求的e-mail資料儲存在微軟位於愛爾蘭都柏林的資料中心,因此微軟以美國政府對於愛爾蘭並無司法管轄權為由,拒絕配合執行該搜索令,並且對發出搜索令的法官提出異議。但是Francis法官認為這並不是「域外搜索令」(extraterritorial search warrants),並指出在網路互聯的世界中,重點是對資料的控制,而不是「電子財產」的所在位置,於是拒絕了微軟的異議。 於2014年7月,微軟向紐約曼哈頓地方法院再度針對該搜索令提出異議,主張如果美國法院依據「電子通訊隱私法」要求資訊服務提供者提供位於愛爾蘭主機的客戶電子郵件資料,應透過美國與愛爾蘭政府的「多邊司法互助協定(Mutual Legal Assistance Treaty,“MLTA”)」來進行。但地方法院做出以下的裁決:1.在網路世界,電子財產之地理位置不是絕對的;2. 「電子通訊隱私法」第2703條a項所稱之搜索令並不是傳統上的搜索令,而是「搜索令」與「傳票」性質混合的命令,功能是為了讓網路服務業者(Internet Service Provider, “ISP”)提供所擁有的資料給法院;3.國會應無意透過繁瑣的「司法互助協定」來取得位於海外的電子證據;據此,地方法院維持Francis裁決法官的裁決,並且判定微軟藐視法庭。 微軟隨後在2014年12月,以地方法院使用了錯誤的法律理由、沒有根據的推斷立法目的、疏漏重要判決先例的援引、逾越國會立法的優先權並且誤解了「網路流通」的概念等理由,向美國第二巡迴法院提出上訴。 目前蘋果、AT&T、思科、Verizon以及其他科技公司都支持微軟的上訴,認為如果認可美國政府對於本國公司在境外所設置的資訊主機有司法管轄權,將會嚴重衝擊美國以外國家的資料保護法。此案目前仍在法院審理中。
美國白宮發布「美國就業計畫」說明文件,加強投資基礎建設與科技研發美國白宮於2021年3月31日發布「美國就業計畫」說明文件(FACT SHEET: The American Jobs Plan),針對美國當前所面臨基礎建設老舊、失業率攀升、氣候變遷與來自中國的技術競爭等問題,預計在未來八年內每年投資約GDP的1%,共投入約2兆美元(約合新台幣56兆元)於修復與升級國家基礎建設、振興製造業、投資基礎科學研究、支持供應鏈、推動能源轉型、幼兒教育及長照醫療等項目上。 本說明文件指出,雖然美國為世界上最富裕的國家,但許多基礎建設都逐漸變得老舊或不合時宜,部份人民仍無法享有高速網路與價格可負擔的房屋,而在疫情的衝擊下不僅導致工作機會喪失,更威脅到國家經濟安全。除此之外,美國在科技研發、製造與人才培育上開始落後於最大的競爭對手,顯示政府有必要加快在基礎建設與科技研發的投資,以重建美國的國家競爭力並創造更多的就業機會。 針對投資基礎建設部分,包含交通基礎建設如修復高速公路、橋樑,並升級港口、機場及運輸系統,並改善飲水、電力與網路布建,提供全體人民可負擔、可靠的高速寬頻服務;除了提高基礎建設在面對氣候變遷危機時的韌性,也提供美國人民更安全、可靠、便利的生活條件。在更新基礎建設的同時,將採用符合永續性及創新性的建築材料,並優先使用在美國製造與販售的零組件,以支持國內產業與創造就業機會。 而在投資科技研發部分,相對於中國大陸正大力投資於研發,其研發支出為世界第二,美國在投資科技研發占GDP比率卻持續下降,為了支持研發團隊克服高度創新(high-innovation)技術的障礙,有必要提高對於國內研究人員、實驗室及大學院校的投資。因此白宮呼籲國會支持國家科學基金會(NSF)投資500億美元設立技術局(technology directorate),用於整合國家研究資源,投入半導體及高級通訊技術、高級能源技術及生物技術的研發,並預計投資400億美元於全國實驗室研究設施與網路的升級。 除此之外,白宮規劃投資350億美元於研發克服氣候變遷危機的技術解決方案,包括開發減少排放和建立氣候適應力的新方法,並呼籲國會投資100億美元於傳統黑人大學(HBCUs)、弱勢族群教育機構(MSIs)的科技研發以避免種族與性別落差,投資200億美元於區域創新中心及社區再生基金,向國家標準技術協會(NIST)投資140億美元推動產官學合作研發,以及規劃310億美元用於中小企業信貸、創投及研發資金,特別是地區型的小型孵化器及創新聚落,以支持有色人種及弱勢族群的新創事業成長。
2022年日本公布平台資料處理規則實務指引1.0版日本數位廳(デジタル庁)與內閣府智慧財產戰略推進事務局(内閣府知的財産戦略推進事務局)於2022年3月4日公布「平台資料處理規則實務指引1.0版」(プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス ver1.0,簡稱本指引)。建構整合資料提供服務的平台,將可活用各種資料,並創造新價值(如提供個人化的進階服務、分析衡量政策效果等),為使平台充分發揮功能,本指引提出平台實施資料處理規則的六大步驟: 識別資料應用價值創造流程與確認平台角色:掌握從產生資料,到分析資料創造使用價值,再進一步提供解決方案的資料應用價值創造流程,以確認平台在此流程中扮演的角色。 識別風險:掌握利害關係人(如資料提供者與使用者等)顧慮的風險(如資料未妥適處理、遭到目的外使用等疑慮)。 決定風險應對方針:針對掌握的風險,決定規避、降低、轉嫁與包容等應對方針。 設定平台資料處理政策與對利害關係人說明之責任(アカウンタビリティ):考量資料處理政策定位,擬定內容,並向利害關係人進行說明。 設計平台使用條款:依據「PDCA循環」重複執行規則設計、運作與評估,設計平台使用條款。 持續進行環境分析與更新規則:持續分析內部與外部因素可能面臨的新風險,並更新平台資料處理規則。