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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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)
香港電訊管理局(OFTA)於2009年04月27日廢止了廿五年前制定的「流動網絡(即我國的行動電話/信網路)付費」規管指引。此管制規定即是明定了行動網路業者(MNO)固網業者(FNO)間的互連費收取(FMIC)模式。今後互連費的結算將以商業協議取代事前的管制性介入。 以往固網與行動網路業者互連費計算乃基於「流動網絡付費」為之,亦即行動網路業者須繳付流動網絡與固網之間所有的通話互連費用(MPNP),顯有不對稱之狀況,不利於電訊服務在匯流大環境下的公平競爭和發展。職是,電訊管理局於2007年決議將廢除該規定並設定兩年的過渡期間,讓相關業者進行調整;多數業者也在過渡期間內達成協議或共識。業者間均同意原則上採取「毋須拆帳」(Bill and Keep, BAK)的結算模式,因此也不會產生將費用轉嫁到其他電訊服務商或是終端消費者的問題。此顯示去管制化並交由市場機制決定互連費用之作法實屬可行。 以市場取代管制,短期內雖會有不確定因素可能導致爭議,惟電訊管理局也強調業者間的協議(含協商不成)不得危及公眾利益與一定的服務品質,必要時將依法介入業者間的協商程序。該局也將持續關注互連費問題之發展。
美國聯邦通訊傳播委員會徵詢智慧電網技術施行意見美國參眾兩院於2009年「美國經濟復甦與再投資法」(American Recovery and Reinvestment Act of 2009)─即「振興經濟方案」─要求聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC) 在國家寬頻發展計畫中,須使用寬頻建設及服務,促進節能減碳與能源自主要求。智慧電網(Smart Grid)被認為係符合此要求的新技術。FCC遂公開徵求有關此一技術對國家寬頻發展計畫要求事項更進一步的評論與建言: 1. 使用公私網絡的智慧電網是否適合發展於通訊技術; 2. 何種通訊技術與網絡可符合且最常用於智慧電網科技; 3. 既有商用通訊網絡是否合於智慧電網的運用; 4. 在一般與緊急狀況下,商用無線通訊網絡得否可靠地藉由智慧電網傳輸資料; 5. 現有且合適於發展智慧電網的電力設備於全美的普及率為何; 7. 智慧電網對已發照釋出之頻譜需求為何; 8. 智慧電網使用毋須核照之頻譜是否遭遇介面(interface)上的問題; 9. 是否需要釋出額外或未使用的頻譜?原因為何; 10.如何確保消費者能即時獲知實際能源減耗數據與支付價額; 11.設備、技術提供者與消費者如何相互連結相關家電用品與網路; 12.何種資訊會在一類、二類與電力供應者間被擷取; 13.管理能源之家用網路區域(Home Area networks)在智慧電網中的角色為何? FCC對智慧電網所蒐集的資料與意見,將對欲發展節能減碳政策的台灣,有相當幫助,值得持續關注。
維吉尼亞州最高法院判定該州之垃圾郵件法規違憲維吉尼亞州最高法院以維吉尼亞州電腦犯罪法(Virginia Computer Crimes Act)中關於垃圾郵件之條文違反美國憲法第一修正案對言論自由之保護,於2008年9月12日判定該條文違憲。 2003年時,維吉尼亞州檢方為追查垃圾郵件發送人,而搜索居住於加州地區之Jeremy Jaynes,據信Jeremy Jaynes透過發送垃圾郵件每月可獲利達75萬美元。在該次搜索過程中,維吉尼亞州檢方發現Jeremy Jaynes持有大量電子郵件位址資訊以及上百萬美國線上公司(AOL)用戶之電子郵件帳號及其他個人資訊,檢方便以維吉尼亞州電腦犯罪法中關於垃圾郵件之規範起訴他。Jeremy Jaynes在一審及二審均被判有罪,然其抗辯維吉尼亞州電腦犯罪法中關於垃圾郵件規範之條文違反美國憲法第一修正案所保障之言論自由。 維吉尼亞州最高法院認為,電腦犯罪法中關於垃圾郵件之規範並不以商業性電子郵件為限,則包含政治性言論以及宗教性言論之非商業性電子郵件亦將受到此一條文之限制。有鑑於發表匿名言論乃是美國憲法第一修正案所保護之言論自由的一環,該法條即必須通過嚴格審查標準,亦即該管制規範必須係為達州之重大公共利益之侵害最輕微的手段,電腦犯罪法之該條文並無法通過此一審查標準之檢驗,故而判定違憲。
為合理化中小企業銷售額認定基準,韓國通過《中小企業基本法施行法》部分條文修正案韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups)於2025年8月26日宣布,國務會議已審議通過《中小企業基本法施行法》(Enforcement Decree of the Framework Act on Small and Medium Enterprises)部分條文修正案,調整中小企業(Small and Medium Enterprises)銷售額認定基準(Sales Threshold)。 判斷企業是否屬於「中小企業」主要依據兩項因素:一、依資產和銷售額訂定的企業規模標準;二、用以評估企業是否獨立於其關係企業(affiliation)的獨立性標準。其中,以銷售額作為認定依據的基準,是按行業別三年平均值計算,自2015年制定以來至今已十年未作調整。 然而,自 COVID-19 疫情以來物價急遽上升,生產成本大幅增加,導致部分中小企業在未有實質成長的情況下,銷售額僅因通膨因素而形式上增加,進而被迫脫離中小企業範圍,失去關於中小企業的優惠保障。因此,中小企業界過去一直有呼籲調整中小企業銷售額認定基準。 為合理調整中小企業銷售額認定基準,中小企業暨新創事業部經與業界、相關部會及學界專家協商後,決定調整認定基準。爰此,《中小企業基本法施行法》部分條文修正案已由國務會議審議通過,並於2025年9月1日公布生效。 修訂案主要內容如下: 首先,中小企業部分:在44個行業別中,有16個行業的銷售額認定基準將比現行標準上調200億至300億韓元;銷售額範圍則由400億至1,500億韓元調整為400億至1,800億韓元。 其次,小型企業(Small enterprises)部分:在43個行業別中,有12個行業的銷售額認定基準將比現行上調5億至20億韓元;銷售額範圍則由10億至120億韓元調整為15億至140億韓元。 因應此次修法,受影響的中小企業─即目前享有「中小企業畢業寬限期優惠」(SME graduation grace period),但因修法而重新取得中小企業資格之企業─將予以配套措施。 所謂「中小企業畢業寬限期優惠」,係指當企業因銷售額增加而超過中小企業銷售額認定基準時,仍可在最長五年內仍被認定屬中小企業的身份,以協助其有充裕時間平穩過渡至成為中型企業(medium-sized enterprises)。 因此,「中小企業畢業寬限期優惠」僅適用於首次因銷售額增加而超過中小企業認定基準,不再屬於中小企業的企業。 然而,若目前正享有「中小企業畢業寬限期優惠」的企業,因此次修法調整銷售額認定基準而重新取得中小企業資格,導致目前享有的寬限期優惠被中斷結束,未來若再次因銷售額超過中小企業銷售額認定基準,而不再屬於中小企業,將予以配套措施,可再享有一次「中小企業畢業寬限期優惠」。 韓國此次調整中小企業銷售額認定基準並完善中小企業畢業寬限期優惠制度,可作為我國修訂中小企業政策之參考。