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
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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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：
- 行政管理目的[2]；或
- 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3]；或
- 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4]；或
- 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5]；或
- 同時符合以下四點之軟體：
(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]：
- 該軟體功能之目的或用途；及
- 預期使用者（例如超音波技師、心血管外科醫師）；及
- 用於產生臨床建議的原始資料（例如患者的年齡和性別）；及
- 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據
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)
蔡宜臻
專案經理 編譯整理
美國財政部投資安全辦公室發布有關對外投資審查議題的法規預告 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年09月16日 隨著地緣政治局勢升溫，國際主要國家為強化技術保護，並防止資源持續流入國族國家敵對勢力（Nation-state adversaries），有研議新增「對外投資審查」為監管工具的趨勢，例如歐盟執委會（European Commission）於2024年1月發布「對外投資白皮書」（White Paper on Outbound Investments），以及美國總統拜登於2023年8月9日發布《第14105號行政命令》（Executive Order 14105，以下簡稱《對外投資命令》），確立美國應增設對外投資審查制度之目標。 壹、事件摘要 為了落實《對外投資命令》，美國財政部（Department of the Treasury）投資安全辦公室（Office of Investment Security）於2024年7月5日發布「有關美國於關切國家投資特定國家安全技術與產品」的法規預告（Notice of Proposed Rulemaking：Provisions Pertaining to U.S. Investments in Certain National Security Technologies and Products in Countries of Concern，以下簡稱法規預告），將半導體與微電子、量子資訊技術以及人工智慧列為三大目標監控領域。 依據法規預告，未來「美國人」（U.S. Person）若從事涉及「特定外國人」（Covered Foreign Person）的三大「特定領域活動」（Covered Activity）投資交易，除合乎例外交易（Excepted Transactions）情形外，皆屬未來對外投資審查法規的管轄範圍。 貳、重點說明 以下簡介法規預告的重點規範內容： 一、三大特定領域活動：包含半導體與微電子、量子資訊技術以及人工智慧三個領域。 二、美國人：指美國公民、美國法定永久居留權人、任何依照美國法律設立或受美國管轄的法人實體（Entity），及任何在美國境內的自然人。 三、關切國家：指中國大陸，並包含香港及澳門地區。 四、特定外國人：指「屬於關切國家的個人或法人實體，並從事三大特定領域活動者」，具體而言包含關切國家公民或法定永久居留權人、政府單位或人員、依關切國家法律設立的法人實體、總部位於關切國家的法人實體等。 五、雙軌制：法規預告將對外投資分為兩大交易類別，即「禁止交易」（Prohibited Transactions）及「通報交易」（Notifiable Transactions）。原則上投資若涉及三大特定領域活動且屬於法規預告指定之「先進技術項目」者，為禁止交易；未涉及先進技術項目，則屬通報交易。 六、半導體領域之禁止交易： 鑒於半導體產業對於我國影響重大，且亦為我國管制重點項目，以下簡要說明半導體領域之禁止交易： （一）先進設計：禁止任何涉及超出美國《出口管制規則》（Export Administration Regulation, EAR）的「出口管制分類代碼」（Export Control Classification Number, ECCN）3A090.a技術參數，或可於4.5克耳文（Kelvin）以下溫度運作的半導體先進設計相關投資。ECCN 3A090.a技術參數係指半導體「總處理效能」（Total Processing Performance, TPP）為4800以上；或TPP為1600以上且「性能密度」（Performance Density, PD）為5.92以上者。 （二）先進製造： 禁止涉及以下項目的先進半導體製造相關投資： 1.使用非平面晶體管架構（non-planar transistor architecture）或16奈米、14奈米或以下製程技術的邏輯晶片。 2.具有128層以上的快閃（NOT-AND）記憶半導體。 3.使用18奈米以下半週距製程技術的動態隨機存取記憶體（dynamic random-access memory）晶片。 4.使用鎵化合物（gallium-based compound）的化合物半導體。 5.使用石墨稀電晶體（graphene transistors）或奈米碳管（carbon nanotubes）的半導體。 6.能於4.5克耳文以下溫度運行的半導體。 （三） 先進封裝：法規預告禁止任何使用先進封裝技術的半導體封裝相關投資。先進封裝係指「以2.5D及3D進行半導體封裝」，例如透過矽穿孔（through-silicon vias）、黏晶或鍵合技術（die or wafer bonding）、異質整合等先進技術進行半導體封裝。 （四） 電子設計自動化軟體（electronic design automation software，以下簡稱EDA軟體）：禁止開發、生產用於先進半導體設計或先進封裝的任何EDA軟體。 七、不採取逐案審查模式：法規預告不採取逐案審查模式，而係由美國人自行判斷投資類型為禁止或通報交易。 八、通報程序：原則採取「事後通報」模式，美國人應於通報交易完成日（completion date）後的30個日曆天（calendars day）內，透過財政部對外投資安全計畫（Department of the Treasury’s Outbound Investment Security Program）網站進行通報，並應將相關需求文件提供予財政部，如投資交易雙方的交易後組織結構圖（post-transaction organizational chart）、交易總價值及其計算方式、交易對價描述、交易後對特定外國人的控制狀況等。 九、例外交易： 法規預告的例外交易主要包含兩大類別，分述如下： （一） 技術不當外流風險較低的例外交易：某些交易類型的技術不當移轉風險較低，若實質上亦未賦予美國人超出「標準少數股東保護範圍之權限」（rights beyond standard minority shareholder protections），則此種投資即可排除於法規預告外，例如於公開交易市場的證券買賣、買斷關切國家法人實體的所有權，以及不取得管理決策權或出資金額低於100萬美元的有限合夥投資等。 （二） 基於其他外交、政治因素的例外交易：若交易發生於美國境外，且經財政部部長認為該國或地區已具備足以應對國安威脅的措施，或經財政部認定為對國家安全有利的交易，皆可排除於法規預告的管轄之外。 參、事件評析 美國財政部發布對外投資的法規預告，顯示出美國政府認為既有技術管制措施，如出口管制、營業秘密及對內投資審查等，已不足以涵蓋對外投資所生之技術外流風險，且對外投資若涉及關鍵領域的先進技術，所帶來的無形技術移轉利益，可能遠大於投資資金本身。 我國基於兩岸情勢及國安考量，自1992年以來即透過《臺灣地區與大陸地區人民關係條例》第35條，就赴中國大陸之投資進行審查。隨著地緣政治複雜化，加諸我國處於半導體等關鍵產業供應鏈的重要地位，我國應持續關注及研析美國等國家之對外投資審查制度發展，以利定期檢視相關機制的妥適性，並達到維護產業競爭力及防範先進技術遭到不當外流之目標。
FCC對於頻譜管理與拍賣的法規修正美國聯那通訊委員會 (Federal Communications Commission, FCC)在本月十四日公佈了一份有關「商業頻譜加強法案(Commercial Spectrum Enhancement Act, CSEA)」的執行命令與法規預訂修正通知(Declaratory Ruling and Notice of Proposed Rule Making)。希冀能制訂一定的行政規則而確切地遵照CSEA的規範；同時，FCC也在文件報告中也提出了一些對於目前競價拍賣規則的相關修正意見。 最初在 CSEA法案中設計了頻譜的拍賣收益機制，主要係補償聯邦機構在一些特定頻率(216-220 MHz, 1432-1435 MHz, 1710-1755 MHz, and 2385-2390 MHz)中，以及一些從聯邦專屬使用區重新定頻到非專用區的頻率，因移頻所支應出的必要成本。而在FCC的公佈報告中，委員會認為惟有定義清楚，方能有效地落實該法的執行。因此FCC詳細解釋說明了CSEA中對於「總體現金收益(total cash proceeds)」的意義，FCC認為所謂的總體現金收益應該是原始獲標的價格扣除掉任何有可能的折扣或扣損；同時，FCC也在預定修正公告中，認為應改變委員會的拍賣價格規定以配合CSEA的規定。另外，也修正了部落地的拍賣信用補償制度(Tribal Land Bidding Credit Rule)等規定。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。