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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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)
資通安全管理法之簡介與因應 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月25日 壹、事件摘要 隨著網路科技的進步,伴隨著資安風險的提升,世界各國對於資安防護的意識逐漸升高,紛紛訂定相關之資安防護或因應措施。為提升國內整體之資通安全防護能量,我國於107年5月經立法院三讀通過「資通安全管理法」(以下簡稱資安法),並於同年6月6日經總統公布,期望藉由資通安全管理法制化,有效管理資通安全風險,以建構安全完善的數位環境。觀諸資通安全管理法共計23條條文外,另授權主管機關訂定「資通安全管理法施行細則」、「資通安全責任等級分級辦法」、「資通安全事件通報及應變辦法、「特定非公務機關資通安全維護計畫實施情形稽核辦法」、「資通安全情資分享辦法」及「公務機關所屬人員資通安全事項獎懲辦法」等六部子法,建置了我國資通安全管理之法制框架。然而,資安法及相關子法於108年1月1日實施後,各機關於適用上不免產生諸多疑義,故本文擬就我國資通安全管理法之規範重點為扼要說明,作為各機關遵法之參考建議。 貳、重點說明 一、規範對象 資安法所規範之對象,主要可分為公務機關及特定非公務機關。公務機關依資安法第3條第5款之定義,指依法行使公權力之中央、地方機關(構)或公法人,但不包含軍事機關及情報機關。故公務機關包含各級中央政府、直轄市、縣(市)政府機關、依公法設立之法人(如農田水利會[1]、行政法人[2])、公立學校、公立醫院等,均屬公務機關之範疇。惟考量軍事及情報機關之任務性質特殊,故資安法排除軍事及情報機關之適用[3]。 特定非公務機關依資安法第3條第6款之規定,指關鍵基礎設施提供者、公營事業及政府捐助之財團法人。關鍵基礎設施提供者另依該法第16條第1項規定,須經中央目的事業主管機關於徵詢相關公務機關、民間團體、專家學者之意見後指定,報請行政院核定,並以書面通知受核定者。須注意者為該指定行為具行政處分之性質,如受指定之特定非公務機關對此不服,則可循行政救濟程序救濟之。目前各關鍵基礎設施領域,預計將於108年下半年陸續完成關鍵基礎設施提供者之指定程序[4]。 此外,政府捐助之財團法人,依該法第3條第9項之規定,指其營運及資金運用計畫應依預算法第41條第3項規定送立法院,及其年度預算書應依同條第4項規定送立法院審議之財團法人。故如為地方政府捐助之財團法人,則非屬資安法所稱特定非公務機關之範圍。公營事業之認定,則可參考公營事業移轉民營條例第3條之規定,指(一)各級政府獨資或合營者;(二)政府與人民合資經營,且政府資本超過百分之五十者;(三)政府與前二款公營事業或前二款公營事業投資於其他事業,其投資之資本合計超過該投資事業資本百分之五十者。目前公營事業如臺灣電力股份有限公司、中華郵政股份有限公司、臺灣自來水股份有限公司等均屬之。 二、責任內容 資安法之責任架構,可區分為「事前規劃」、「事中維運」及「事後改善」等三個階段,分述如下: (一)事前規劃 就事前規劃部分,資安法要求各公務機關及特定非公務機關均應先規劃及訂定「資通安全維護計畫」及「資通安全事件通報應變機制」,使各機關得據此落實相關之資安防護措施,各機關並應依據資通安全責任等級分級辦法之規定,依其重要性進行責任等級之分級,辦理分級辦法中所要求之應辦事項[5],並將應辦事項納入安全維護計畫中。 此外,在機關所擁有之資通系統[6]部分,各機關如有自行或委外開發資通系統,尚應依據分級辦法就資通系統進行分級(分為高、中、普三級),並就系統之等級採取相應之防護基準措施,以高級為例,從7大構面中,共須採取75項控制措施。 (二)事中維運 事中維運部分,資安法要求各機關應定期提出資通安全維護計畫之實施情形,上級或中央目的事業主管機關並應定期進行各機關之實地稽核及資通安全演練作業。各機關如有發生資通安全事件,應於機關知悉資通安全事件發生時,於規定時間內[7],依機關訂定之通報應變機制採取資通安全事件之通報及損害控制或復原措施,以避免資通安全事件之擴大。 (三)事後改善 在事後改善部分,如各機關發生資通安全事件或於稽核時發現缺失,則均應進行相關缺失之改善,提出改善報告,並應針對缺失進行追蹤評估,以確認缺失改善之情形。 三、情資分享 為使資通安全情資流通,並考量網路威脅可能來自於全球各地,資安法第8條規定主管機關應建立情資分享機制,進行情資之國際合作。情資分享義務原則於公務機關間,就特定非公務機關部分,為鼓勵公私間之協力合作,故規定特定非公務機關得與中央目的事業主管機關進行情資分享。 我國已於107年1月將政府資安資訊分享與分析中心(G-ISAC)調整提升至國家層級並更名為「國家資安資訊分享與分析中心」(National Information Sharing and Analysis Center, N-ISAC)。透過情資格式標準化與系統自動化之分享機制,提升情資分享之即時性、正確性及完整性,建立縱向與橫向跨領域之資安威脅與訊息交流,以達到情資迅速整合、即時分享及有效應用之目的[8]。 四、罰則 為使資安法之相關規範得以落實,資安法就公務機關部分,訂有公務機關所屬人員資通安全事項獎懲辦法以資適用。公務機關應依據獎懲辦法之內容,配合機關內部之人事考評規定訂定獎懲基準,而獎懲辦法適用之人員,除公務人員外,尚包含機關內部之約聘僱人員。就特定非公務機關部分,資安法則另訂有相關之罰則,針對未依資安法及相關規定辦理應辦事項之特定非公務機關,中央目的事業主管機關得令限期改正,並按情節處10萬至100萬元之罰鍰。惟就資通安全事件通報部分,因考量其影響範圍層面較廣,故規定特定非公務機關如未依規定進行通報,則可處以30萬元至500萬元之罰鍰。 參、事件評析 公務機關及特定非公務機關為落實資安法之相關規範,勢必投入相關之資源及人力,以符合資安法之要求。考量公務機關或特定非公務機關之資源有限,故建議可從目前組織內部所採用之個人資料保護或資訊安全管理措施進行盤點與接軌,以避免資源或相關措施重複建置,以下則列舉幾點建議: 一、風險評估與安全措施 資安法施行細則第6條要求安全維護計畫訂定風險評估、安全防護及控制措施機制,與個人資料保護法施行細則第12條要求建立個人資料風險評估及管理機制之規定相似,故各機關於適用上可協調內部之資安與隱私保護機制,共同擬訂單位內部之風險評估方式與管理措施規範。 二、通報應變措施 資安法第18條要求機關應訂定資通安全事件通報應變機制,而個人資料保護法第12條亦規定有向當事人通知之義務,兩者規定雖不盡相同,惟各機關於訂定通報應變機制上,可將兩者通報應變程序進行整合,以簡化通報流程。 三、委外管理監督 資安法第9條要求機關負有對於委外廠商之監管義務,個人資料保護法施行細則第8條亦訂有委託機關應對受託者為適當監督之規範。兩者規範監督之內容雖不同,惟均著重對於資料安全及隱私之保護,故各機關可從資料保護層面著手,訂定資安與個人資料保護共同之檢核項目,來進行委外廠商資格之檢視,並將資安法及個人資料保護法之相關要求分別納入委外合約中。 四、資料盤點及文件保存 資安法施行細則第6條要求於建置安全維護計畫時,須先進行內部之資產盤點及分級,而個人資料保護法施行細則第12條中,則要求機關須訂有使用記錄、軌跡資料及證據保存之安全措施。故各機關於資產盤點時,可建立內部共同之資料盤點清單及資料管理措施,並增加資料使用軌跡紀錄,建置符合資安與個人資料之資產盤點及文件軌跡保存機制。 [1] 參水利法第12條。 [2] 參中央行政機關組織基準法第37條。 [3] 軍事及情報機關依資通安全管理法施行細則第2條規定,軍事機關指國防部及其所屬機關(構)、部隊、學校;情報機關指國家情報工作法第3條第1項第1款(包含國家安全局、國防部軍事情報局、國防部電訊發展室、國防部軍事安全總隊)及第2項規定之機關。另須注意依國家情報工作法第3條第2項規定,行政院海岸巡防署、國防部政治作戰局、國防部憲兵指揮部、內政部警政署、內政部移民署及法務部調查局等機關(構),於其主管之有關國家情報事項範圍內,視同情報機關。 [4] 羅正漢,〈臺灣資通安全管理法上路一個月,行政院資安處公布實施現況〉,iThome, 2019/02/15,https://www.ithome.com.tw/news/128789 (最後瀏覽日:2019/5/13)。 [5] 公務機關及特定非公務機關之責任等級目前分為A、B、C、D、E等五級,各機關應依據其責任等級應從管理面、技術面及認知與訓練面向,辦理相應之事項。 [6] 資通系統之定義,依資通安全管理法第3條第1款之規定,指用以蒐集、控制、傳輸、儲存、流通、刪除資訊或對資訊為其他處理、使用或分享之系統。 [7] 公務機關及特定非公務機關於知悉資通安全事件後,應於1小時內依規定進行資通安全事件之通報;如為第一、二級資通安全事件,並應於知悉事件後72小時內完成損害控制或復原作業,第三、四級資通安全事件,則應於知悉事件後36小時內完成損害控制或復原作業。 [8] 〈國家資安資訊分享與分析中心(N-ISAC)〉,行政院國家資通安全會報技術服務中心,https://www.nccst.nat.gov.tw/NISAC(最後瀏覽日:2019/5/14)。
美國華府行政管理與預算辦公室頒布Open Data政策備忘錄之執行指導綱要美國華府行政管理與預算辦公室(Office of Management and Budget)頒布執行M-13-13 Open Data政策備忘錄之指導綱要(Supplemental Guidance on the Implementation of M-13-13 “Open Data Policy-Managing Information as an Asset”),目的在於澄清問題及提供執行細節以協助政府部門實施執行命令第13642號及M-13-13 Open Data政策備忘錄。透過實踐本指導綱要,各政府部門將能確保用以盤點、管理及開放資料的基礎設施之完備,進而開創因開放資料所產生之價值。 資料在依據本綱要進行盤點時,主管機關必須一併予以分級,其近用層級(Access Levels),區分為公開(Public)、限閱(Restricted Public)、非公開資料(Non-public)。資料公開前會經過完整之隱私權保護及資訊安全事項檢視,無違反相關法律和政策規範者,始釋出予大眾。 針對備忘錄之五項執行要求,本指導綱要即分為五項對應指導,介紹如下: 1.建立及維運大型資料盤點目錄:目的在使聯邦政府部門建立清楚且完整之資料資產目錄,而在製作盤點目錄後,必須持續改進、維護資料,並以擴展、豐富、開放三種面向來評估檢視盤點目錄之成熟度。 2.建立及維運公開資料清單:為增進資料查詢之容易度及可用性,各部門須篩選上述資料盤點目錄中屬於公開層級或可以被公開之資料,並建立及發布公開資料清單,作為盤點目錄之子目錄,使民眾得以知悉現有公開資料,及接續地將被公開之資料。各部門基於裁量權,亦可決定是否列入限閱或非公開資料資產,使民眾能知悉該筆資料之存在以及近用該資料之程序。 3.建立用戶參與資料釋出程序:此程序將提供資料用戶參與促進資料釋出及認定釋出之優先順序。由關鍵的資料用戶來幫助聯邦政府認定資料資產價值,而被認定最高價值之資料將優先、快速釋出。 4.當資料無法釋出時,須以文件證明:政府部門必須確認資料經過完整之隱私權保護及資訊安全事項檢視,無違反相關法律和政策規範者,才能公開資料。當認定資料涉及違反上述規範時,則須以文件證明其諮詢該政府部門中所設之法律顧問單位(Office of General Counsel)或同類單位後之決定,再依據三種資料近用資層級予以分類。 5.指導綱要中要求列出各部門應該負責管理資訊之窗口。 原定11月1日為完備上述基礎設施建置之最後期限,然為因應美國自10月1日起聯邦政府關門,特寬限延期至11月30日;在11月30日後,各部門將於每季報告執行進展,而部門開放資料之績效將被列為跨部門優先追蹤對象。
何謂「商標名稱通用化」?商標具有表彰商品來源之功能,其設計為配合商品特色而具有識別性。商標註冊後,若不具有識別及表彰商品來源之特徵,而失去商標應有之基本功能,依據商標法第63條第4款,不具識別性之商標,無法主張商標專用之權利。商標名稱通用化,即是指原本具有識別性之商標,通常為著名商標,因為社會大眾消費習慣以及認知的改變,變成商品的通用名稱,此時即認該商標失去識別性,失去法律保護。 商標名稱通用化形成之原因不一,可能是企業經營者設計商標時,有意使用社會大眾熟悉之名稱作為商標,也有可能非商標權利人自己故意造成,特別是著名商標,容易流於通用化。例如,「可樂(cola)」一詞由可口可樂(coca cola)公司率先註冊使用,但於消費者心目中已成為特定碳酸飲料之名稱,則不得由可口可樂公司獨占使用;又如火柴盒玩具汽車,為火柴盒大小包裝之玩具,企業經營者以 matchbox 作為該玩具的文字商標,但美國聯邦最高法院認為matchbox屬於該商品之通用名稱,否認其商標權。 實務上判斷商標名稱通用化,以該商標名稱在一般消費者心目中認識的主要意義為標準。一個經過市場行銷之註冊商標名稱,若在消費者心目中屬於商品通用名稱,而非特定商品來源,則表示該商標名稱已不具備商標功能,不受法律保護。
美國維吉尼亞州消費者資料保護法2021年3月2日美國維吉尼亞州州長簽署了維吉尼亞州消費者資料保護法(Virginia Consumer Data Protection Act),是繼加州之後,第二個自行制定相關規範並且採用的州,預計在2023年1月正式生效。 該法在主軸上與加州消費者隱私保護法相去不遠,其為消費者提供六項主要權利,包括近用權、刪除權、資料可攜權、選擇退出權、更正權,以及申訴在合理期間內未獲妥適處理之再申訴權;又或者在義務上要求企業進行資料的蒐集、處理或利用時,需經當事人同意並且符合合理利用與必要範圍之限制,亦要求企業建立技術保障管理機制,以及向消費者提供隱私權政策。 該法與加州消費者隱私保護法也有些許不同之處,例如,該法並無賦予人民為一切訴訟行為之權,訴訟權掌握在檢察總長手中、該法案適用主體必須是控制或處理十萬筆以上消費者個人資料之企業,或是總收入50%來自於利用消費者個人資料,且該資料量總數達二萬五千筆以上之企業,相比加州消費者隱私保護法適用主體之資格更為寬鬆。無論就形式上或實質上而言,維吉尼亞州消費者資料保護法普遍被認為比加州消費者隱私保護法更加友善企業,並且廣泛得到亞馬遜等相關科技行業的支持。 在數位科技發展下,美國的紐澤西州、猶他州,以及許多其他州政府,紛紛考慮進行相類似之資訊隱私保護立法,此一趨勢發展已然勢不可擋。