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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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)
日本於2023年6月6日召開有關「再生能源、氫能等相關」內閣會議,時隔6年修正《氫能基本戰略》(水素基本戦略),其主要以「水電解裝置」、「燃料電池」等9種技術作為戰略領域,預計15年間透過官民投資15兆日元支援氫能相關企業,希冀盡速實現氫能社會。 日本早於2017年即提出氫能基本戰略,由於氫氣在使用過程中不會產生溫室氣體或其他污染物質,被認為是可以取代傳統化石燃料的潔淨能源,欲以官民共同合作,無論在日常生活、生產製造等活動下,都能透過氫能發電方式,達成氫能社會,故推出降低氫能成本、導入氫能用量的政策,並以2030年為目標,將氫能的用量設定為30萬噸、同時將氫能成本降為30日元/Nm3(以往價格為100日元/Nm3),使其成本與汽油和液化天然氣成本相當。為配合2021年《綠色成長戰略》,日本再次擴充目標,透過活用綠色創新基金,集中支援日本企業之水電解裝置和其他科技裝置,預計在2030年的氫能最大供給量達每年300萬噸、2050年可達2000萬噸。 然而隨著各國紛紛提出脫碳政策和投資計畫,再加上俄烏戰爭之影響,全球能源供需結構發生巨大變化,例如:德國成立氫氣專案(H2 Global Foundation)投入9億歐元,以市場拍賣及政府補貼成本的方式推動氫能、美國則以《降低通膨法》(The Inflation Reduction Act),針對氫能給予稅率上優惠措施等,在氫能領域進行大量投資,故為因應國際競爭,日本重新再審視國內氫能發展,並修正《氫能基本戰略》,除提出「氫能產業戰略」及「氫能安全保障戰略」外,本次主要修正之重要措施摘要如下: 1.維持2030年、2050年氫能最大供給量之設定,但新增2040年時提出氫能的最大供給量目標為1200萬噸。 2.由於水電解裝置在製造綠氫時不可缺,爰設定相關企業於2030年前導入15GW左右的水電解裝置,同時確立日本將以氫能製造為基礎之政策。 3.鑒於氫能科技尚不純熟、氫能價格前景不確定性高,在氫能供應鏈的建構上有較大風險,故透過保險制度分擔風險,以提高經營者、金融機構投資氫能之意願。 4.藉由氫能結合渦輪、運輸(汽車、船舶)、煉鐵化學等其他領域,期以氫氣發電渦輪、FC卡車(使用氫氣燃料電池Fuel Cell之卡車)、氫還原製鐵為中心,强化國際競爭力,創造氫能需求。 5.預計10年間,以產業規模需要在都市圈建設3處「大規模」氫能供給基礎設施;另依產業特性預計於具相當需求之地區,建設5處「中等規模」基礎設施。
國際標準化組織(ISO)在COP29上發布全球ESG原則實施框架.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 在2024年11月11日至22日舉辦第29屆聯合國氣候變化大會(COP29)上,國際標準化組織(ISO)發佈全球第一部ESG國際標準:ISO ESG IWA 48《實施環境、社會和治理(ESG)原則框架》(Framework for implementing environmental, social and governance (ESG) principles)(簡稱為IWA 48:2024),為全球各地區、不同規模的企業提供統一管理標準,同時提供實施指引和行動範例,應對永續發展挑戰。 IWA 48有以下幾大重點: 1. ESG原則和實踐(Principles and practices in ESG):強調誠信、成效、公平、風險與機會、證據、持續改善等原則。 1.1風險與機會:風險跟機會應由高階管理階層從組織整體評估,因風險可能同時伴隨機會;同時,管理層面要運用科學方法及可靠數據紀錄,評估與建立行動方案與追蹤管控。 1.2負責及公開透明:在ESG原則為關鍵要素,清楚揭露經營績效和永續資訊,不僅可增強利害關係人信心,也有助於保護組織商譽。 1.3利害關係人參與:組織應重視內、外部利害關係人的意見,如員工、股東、客戶、供應商等;舉例來說,組織落實資訊公開,並藉由問卷或會議形式,請利害關係人回饋期望或意見。 1.4重大主題:組織評估內外部之營運狀況所可能遭遇挑戰,且考量利害關係人回饋、產業特性,進而辨識各項議題之衝擊程度與關聯性,及排定優先順序來制訂行動方案。 1.5關鍵績效指標(KPI)評估:針對各項重大主題依可靠數據紀錄,進而運用量化或質化手段,設定短期、中期和長期之具體目標。 2. 環境(Environmental):評估組織營運活動與環境變化之相互關係,因此須要根據科學方法建立基準與制訂目標,確保營運過程能有效執行策略。 3. 社會(Social):主要關注組織如何承擔社會責任,推動具有社會價值行為和政策,除遵循當地勞動法令外,可額外提供福利或照顧措施,如組織接納各國人民,公平方式進行面試,培訓應保障不會發生任何歧視情事。 4. 治理(Governance):董事會或管理階層要明確公告組織永續政策與要求,並建立道德規範,如誠信經營,法令遵循、風險管理等,尤其鑑別永續相關風險,如當地法令異動、環境變化,更要與利害關係人保持溝通與合作,進而評估組織政策與執行方向,再依據營運需求調整。 5. 合規性和一致性(Compliance and conformity):組織可採用第三方查(驗)證方式,協助組織評估有無符合當地法令、達到ESG要求標準,及組織對於ESG之承諾。 6. 報告(Reporting):組織可公開揭露永續資訊,如永續報告書或年報等;再者,組織應確保揭露內容之準確、清楚與可靠,並正面及負面資訊均清楚完整揭露,以讓利害關係人了解狀況與趨勢。 7. 持續改善(Continual improvement):透過關鍵績效指標(KPI)檢核,定期確認組織達成永續目標狀況,如有未達預期情事者,應落實根因分析、制訂矯正預防措施,並予以揭露與執行改善,以確保能達到長期目標。
美國專利與商標局推出COVID-19專利優先審查領航計畫因應嚴峻的新冠肺炎,美國專利與商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)於2020年5月8日公布「COVID-19專利優先審查領航計畫」(COVID-19 Prioritized Examination Pilot Program)。本領航計畫的法源依據是《美國專利法》第1.183條,授權局長在極特殊的狀況下,更改專利審查規則。本專利優先審查領航計畫之重點有二:其一,原本優先審查必須繳交相關的費用,本計畫針對小型或微型機構給予免費優待。其二,優先審查以12個月內完成最終處置(Final Disposition)為目標,並期待在6個月內完成。所謂最終處置包含:寄出核准領證通知(the mailing of a notice of allowance)、寄出最終核駁通知(the mailing of a final Office action)、請求延續審查(the filing of an RCE)、放棄申請(abandonment of the application)、提出上訴通知(the filing of a Notice of Appeal)。 美國專利與商標局局長Andrei Iancu表示:「獨立發明人與小型企業創新能力不亞於大企業,固有必要在對抗大型全球流行疾病給予有利的援助。為此,美國專利與商標局政策上給予小型或微型機構優先審查的程序優待,企盼加速其所提出之新冠肺炎相關的專利審查。」本計畫適用對象僅限於合於條件的小型或微型機構(Small or Micro Entity)。按美國專利審查程序指南(Manual of Patent Examining Procedure, MPEP)第509.02及509.04條,所謂小型機構係指個人、少於500人之公司、非營利組織和大學;微型機構則是指該機構作為申請人或投資人,其前一年年收入,少於美國家庭年收入中位數的三倍。 本專利優先審查領航計畫的專利請求項,必須是美國食品藥品監督管理局(United States Food and Drug Administration, FDA)批准,用以預防或治療新冠肺炎的產品或方法,包含但不限於:試驗用新藥(Investigational New Drug, IND)申請、臨床試驗器材豁免(Investigational Device Exemption, IDE)、新藥申請(New Drug Application, NDA)、生物製劑許可申請(Biologics License Application, BLA)、上市前許可(Premarket Approval, PMA)或緊急使用授權(Emergency Use Authorization, EUA)。
美國政府部門共同推動多項鼓勵住宅節能優惠措施美國能源部於去年 (2012) 12月21日宣布將投入九百萬美元挹注數項住屋節能科技。除此之外,美國國會亦於今年元旦通過美國納稅人緩稅法案 (American Taxpayer Relief Act of 2012),而其中第四章能源稅延展的第408款將2005年能源政策法案 (Energy Policy Act of 2005) 第1332條所創設的能源效率新屋抵免 (Credit for Energy-efficient New Homes),展期到2013年年底。 據美國能源部長朱隸文 (Steven Chu) 表示,該國家庭平均每戶每年花費近兩千美元於能源相關開銷,而其中有大部分皆因諸如住屋的屋頂、閣樓或牆壁間的空氣洩漏而流失浪費。相關研究並顯示,百分之四十二的能源都喪失於建築外殼(building envelope),包括門、屋頂、閣樓、牆、地板和地基之中。該部於是決定投資建築圍護科技 (building envelope technology)的改進,包涵有高效能的窗戶、屋頂及冷暖器設備。 另方面,國會所通過的美國納稅人緩稅法案展延了包括能源效率新屋抵免(Credit for Energy-efficient New Homes)等十二項能源相關抵免或獎勵措施。其中第408條的展延將使美國國民得其於就其符合能源之星(Energy Start)認證標準之隔熱保溫工程、外部窗戶及門等2005年後所產生裝修支出 (含勞務承攬) 的百分之十,申報最高五百美元的賦稅減免。 2005 能源政策法法案所創設的能源效率新屋賦稅減免原定於2007年終止,之後由2006年的稅收抵免與醫療保健法案 (Tax Relief and Health Care Act of 2006) 延長至2008,再由08年的能源改進與延長法案 (The Energy Improvement and Extension Act of 2008) 展延至2009。其後,10年的減稅、失業保險再授權及工作機會增進法 (The Tax Relief, Unemployment Insurance Reauthorization, and Job Creation Act of 2010) 將其延伸至2011年年底,而目前通過美國納稅人緩稅法案再將其延至2013年12月31日。